Успехи использования сенсорных устройств в сельском хозяйстве Аргентины

Несмотря на большое количество информации и данных по управлению азотным питанием зерновых культур, средний коэффициент использования азота из удобрений данными культурами в мире оценивается лишь на уровне 0.33 (Raun and Johnson, 1999). Постоянное проведение теоретических и экспериментальных исследований и разработка новых технологий, например, связанных с точным земледелием, вызваны необходимостью повышения эффективности использования азота из удобрений.



В 2002 г. INTA (Национальный институт агротехнологий), AAPRESID (Ассоциация фермеров, применяющих нулевые технологии) и Profertil (компания, производящая удобрения) запустили совместный проект по поддержке разработок и распространению устойчивых технологий управления азотным питанием в Аргентине с особым акцентом на повышение эффективности использования азота из удобрений с помощью методов наземного зондирования.
Как было показано рядом авторов, используя наземные сенсоры, можно выявить недостаток азота у растений. Однако стадия развития растений, состоя­ние растительного покрова, накопленная биомасса, обеспеченность растений элементами питания и другие факторы оказывают влияние на спектральный отклик растений и, следовательно, на возможность выявления недостатка азота. Подходы, основанные на наземном зондировании, требуют наличия технологий для выявления недостатка азота и разработки диагностических методов и рекомендаций по его устранению. Необходимо также знать, насколько и под действием каких факторов снижается потенциальная урожайность, и как условия окружающей среды могут повлиять на отзывчивость растений на подкормки азотом.
Объединенные исследования, проводимые в нас­тоящее время в Аргентине, предполагают: 1) разработку и проверку зональных методик диагностики азотного питания и рекомендаций по применению азотных удобрений на основе данных наземного зондирования, и 2) определение оптимальных сроков проведения азотных подкормок при выявлении недостатка азота у растений для повышения эффективности использования азота из удобрений. Результаты этих исследований были опубликованы Р. Мелхиори с соавт. (Melchiori et al., 2004; 2005; 2006; 2007; 2008a). Настоящая статья обобщает результаты, полученные в ходе выполнения указанных проектов.

Разработка и зональная корректировка алгоритмов, используемых при наземном зондировании

В основу проекта в Аргентине легла модель, разработанная Государственным университетом Оклахомы (OSU) в США и описанная У.Р. Руаном с соавт. (Raun et al., 2005). В нескольких словах, данный метод позволяет получать уравнения для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в виде функции от нормализованного дифференциального вегетационного индекса (normalized difference vegetation index, NDVI). Разработанные алгоритмы позволяют спрогнозировать прибавку урожая от азотной подкормки при планируемом уровне урожайности и рассчитать дозу азота для заданной эффективности его использования растениями на основании разницы между расчетными величинами урожайности с проведением подкормки и без нее. На рис. 1А и 1Б показано, как в рамках теоретической модели вырабатываются рекомендации для пшеницы, когда урожайность и отзывчивость на азотную подкормку оцениваются, исходя из определения индекса NDVI в определенную фазу развития растений (стадия 10-12-ти листьев у кукурузы или 1-2-го узла у пшеницы) на специально заложенных референсных участках с высоким уровнем азотного питания растений и на остальном поле. Модель ограничивает планируемую урожайность зерна и эффективность использования азота из удобрений в соответствии с заданными пределами.

Зональные данные, полученные с учетом пестроты почвенно-климатических условий при выращивании пшеницы, позволили провести проверку указанных зависимостей и разработать модели для прогнозирования урожайности данной культуры применительно к условиям Аргентины. На рис. 2 в качестве примера показана полученная в INTA (г. Парана, провинция Энтре-Риос) зависимость между значениями индекса NDVI, определенными с помощью сенсора GreenSeeker, и урожайностью зерна пшеницы. Аналогичные массивы данных были также получены и для кукурузы, а разработанные впос­ледствие уравнения были интегрированы в базу данных, доступную по адресу: >http://www.soiltesting.oksate.edu/sbnrc/sbnrc.php <

Обобщенные результаты исследований для кукурузы и пшеницы

Разработка модели для кукурузы потребовала изучения эффективности внесения азота в подкормку при выращивании данной культуры. Результаты исследований, проведенных в США, показали достаточно высокую эффективность подкормок азотом между стадиями 6-ти и 14-ти листьев (Scharf et al., 2002; Randall et al., 2003). Удлинение сроков внесения азота позволяет синхронизировать поступление азота в растения с их потребностью в данном элементе питания и тем самым снизить риск принятия ошибочных решений, поскольку влияние многих факторов, обус­лавливающих урожай, с ростом растений становится все более отчетливым. Хотя получены обнадеживающие результаты (Melchiori et al., 2004; 2005; 2006), следует отметить, что для нормального прохода техники на более поздних стадиях развития растений необходима ширина междурядий в 52 см (это шире, чем обычно применяется для кукурузы в Аргентине), и что необходимость таких подкормок также зависит от вероятности выпадения дождей непосредственно после проведения подкормок.

Усредненные результаты, полученные за семь сезонов выращивания в Паране (2002-2008 гг.), свидетельствуют о том, что в результате проведения азотных подкормок можно получить прибавку урожая кукурузы. Средние прибавки урожая были одинаковы как при подкормке с единой для всего поля дозой азота, так и при дифференцированной подкормке, проведенной с использованием сенсоров, однако в последнем случае общее количество внесенного азота было меньше, и, следовательно, повышалась окупаемость азотных удобрений прибавкой урожая (рис. 3).



Исследования для пшеницы включали разработку прогностических уравнений, связывающих урожайность с индексом NDVI, а также оценку влияния сорта, длины вегетационного периода, особенностей кущения, припосевных доз азота и доступности влаги на получаемые результаты. Все эти факторы оказывают влияние на определение индекса NDVI.
В период с 2006 г. по 2008 г. на Сельскохозяйст­венной опытной станции INTA в Паране было проведено 19 полевых опытов, в которых варианты закладывались в виде полос вдоль всего поля. Как правило, опыты включали полосы-варианты, где в подкормку вносились следующие дозы азота: рекомендованная для конкретного поля, не лимитирующая урожай (референсная полоса) и установленная с помощью сенсоров (Melchiori et al., 2008b). В некоторых случаях добавлялись полосы-варианты без припосевного внесения азота – только с подкормкой. На рис. 4 показана зависимость между урожайностью зерна пшеницы и индексом NDVI, которая получена в полевых опытах при использовании алгоритма, выложенного на сайте OSU: >http://www.soiltesting.okstate.edu<. Данный алгоритм аналогичен теоретической модели, представленной на рис. 1а.

Настройка систем дифференцированного внесения подкормок

Недавно мы начали работу по оценке системы дифференцированного внесения азотных удобрений в подкормку (GreenSeeker RT 200, «Энтех Индастриз», г. Укиах, штат Калифорния, США) в полевых опытах. Данная система позволяет устанавливать сенсоры на машинах для внесения удобрений, при этом полученные данные обрабатываются на компьютере для определения доз внесения азота, и, уже исходя из этого, в режиме реального времени осуществляется дифференцированное внесение азотных удобрений.

Результаты оценки различных конфигураций с разным количеством сенсоров свидетельствуют о том, что для пшеницы и кукурузы приемлемое определение индекса NDVI и допустимое варьирование получаемых данных достигаются при использовании от 4-х до 6-ти сенсоров на стандартных машинах для внесения удобрений. При этом варьирование индекса NDVI снижается по мере развития растений.
Будущая работа должна быть направлена на проведение исследований по применению наземных сенсоров в более широком диапазоне почвенно-климатических условий для получения более надежных моделей азотного питания растений и разработки зональных методик, а также необходимых технических средств.

Благодарности от автора

Д-ру У. Рауну (OSU), А. Бианчини (AAPRESID) и сотрудникам Сельскохозяйственной опытной станции в Паране, участвующих в Проекте INTA по точному земледелию.

Работа финансировалась в соответствии с Договором между INTA, PROFERTIL и AAPRESID («Повышение эффективности использования азота с помощью методов наземного зондирования»), из проекта INTA («Разработка и применение методов точного земледелия для управления агротехнологиями выращивания сельскохозяйственных культур» (AEAI3722)), а также компаниями PASA и D&E SA.

Р. Мелхиори – магистр, агроном-исследователь Группы по природным ресурсам и абиотическим факторам Сельскохозяйственной опытной станции в Паране Национального института агротехнологий (г. Парана, провинция Энтре-Риос, Аргентина); e-mail: rmelchiori@parana.inta.gov.ar.

Перевод с английского под редакцией В.В. Носова, С.Е. Ивановой.

Литература

Melchiori, R.J.M., O.P. Caviglia, S.M. Albarenque, N. Faccendini, and A. Bianchini, 2008a. Actas VII Congreso Nacional de Trigo.

Melchiori, Ricardo, Octavio P. Caviglia, S.M. Albarenque, Nelson Faccendini, Agustin Bianchini, and W.R. Raun. 2007. International Annual Meetings, ASA-CSSA-SSSA, Nov 4-8. New Orleans.
Melchiori, Ricardo, Pedro Barbagelata, Susana M. Albarenque, Agustin A.Bianchini, and William Raun. 2008b. Abstract submission to 9th International Conference on Precision Agriculture. Denver, Colorado. July 20-23.
Melchiori, R.J.M., O. Caviglia, and A. Bianchini. 2004. ASA-CSSA-SSSA Annual Meetings. Seattle, Washington.
Melchiori, R.J.M., O.P. Caviglia, A. Bianchini, N. Faccendini, and W. Raun. 2005. VII Congreso Nacional de Maíz. Pp. 218-220. Rosario, Argentina.
Melchiori, R.J.M., O.P. Caviglia, A. Bianchini, N. Faccendini, and W. Raun. 2006. ASA-CSSA-SSSA International Annual Meetings. Indianapolis, IN, November 12-16.
Randall, G.W., J.A. Vetsch, and J.R. Huffman. 2003. Agron. J. 95:1213-1219.
Raun, W.R. and G.V. Johnson. 1999. Agron. J. 91: 357-363.
Raun, W.R., J.B. Solie, M.L. Stone, K.L. Martin, K.W. Freeman, R.W. Mullen, H. Zhang, J.S. Schepers, and V. Jonson. 2005. Comm. in Soil Sci. and Plant Anal. 36:2759-2781.
Scharf, P.C., W.J. Wiebold, and J.A. Lory. 2002. Agron. J. 94:435-441.