|
|
|
Статьи экспертовВзвешенность и рационализм / о проблеме кислых почв12 сентября 2022 года Если реакция почвенной среды далека от нейтральной, рассчитывать на высокие урожаи за счет внесения удобрений не стоит. Современные способы картирования полей позволяют с особой точностью устанавливать специфику почвенного состава и реакции среды не только по зонам, но и в отдельных точках. ПОВЫШЕНИЕ ПОЧВЕННОГО ПЛОДОРОДИЯ Проблема истощения почв в России становится первоочередной и требующей активных действий. По последним данным, в стране повышенная кислотность (pH < 5,5) присуща 35,5 млн га пашни, около 22 млн га характеризуются низкими показателями фосфатного режима. Такое положение дел явилось следствием хозяйствования на землях с 1990‑х без компенсации выноса основных элементов минерального питания с урожаем. Речь прежде всего о фосфоре, калии и кальции. Десятилетия сельхозкультуры возделывались без применения удобрений (вносилось либо очень мало и без учета реальных потребностей, либо не вносилось вовсе), и формирование урожаев происходило исключительно за счет сложившегося за годы до этого плодородия. Пользовательское отношение к основному ресурсу отрасли привело к истощению, деградации и дегумификации почв. Для предотвращения дальнейшего снижения почвенного плодородия и его восстановления необходимы активные действия. Нормализация уровня кислотности почв становится приоритетом № 1 в решении проблемы их истощения. Важность среды Об агрономических и экономических трудностях, возникающих в результате закисления почв, говорят ученые и агроконсультанты не первый год и даже не первое десятилетие. О последствиях кислой почвенной среды знают и аграрии. Тем не менее, напомним основные из них. Прежде всего, повышенная кислотность почвы ухудшает ее физиологические, химические и биологические характеристики (табл. 1, все табличные и графические данные представлены в бумажной версии журнала). Также кислая реакция среды почвенного раствора оказывает негативное влияние на урожайность сельхозкультур. Да, они по‑разному реагируют на такие условия произрастания (табл. 2), но при отказе от борьбы с кислотностью продуктивность пашни продолжит снижаться, что в целом отразится на потенциале аграрной отрасли. Помимо прочего, при низких значениях pH существенно сокращается эффективность использования растениями внесенных под запланированную урожайность удобрений (рисунок). В таком случае целесообразность их применения ставится под вопрос, а средства, потраченные на приобретение, можно считать выброшенными на ветер (НСХ 4 / 2021, с. 57). Так, фосфор при низких значениях pH (< 6,0) связывается в почве в виде фосфатов алюминия и железа и превращается в недоступный для растений. Прибегнув к известкованию, можно существенно увеличить содержание доступного для растений элемента. Доступность калия тоже взаимосвязана с уровнем pH почвы, поскольку минералы глины из‑за негативного заряда их частиц начинают притягивать катионы. При низком насыщении почвы кальцием, которое отмечается в условиях повышенной кислой среды (низкое значение pH), среди прочих зафиксированными оказываются катионы калия и аммония, что приводит к существенному ухудшению обеспеченности культур питанием. Особенно ярко это проявляется в засушливые периоды. Не все так просто Известкование должно стать спасительной операцией для всех тех 35,5 млн га почв, выявленных как закисленные. Однако процесс восстановления почвенной среды в результате внесения мелиорантов отличается эффектом отложенного действия. Как правило, чтобы добиться повышения уровня плодородия почв, требуется не разовое, а систематическое внесение извести, доломитовой муки, свекловичного дефеката и т. п. в больших объемах (НСХ 4 / 2020, с. 48). Важными элементами повышения эффективности известкования являются качественное агрохимическое обследование и построение картограмм кислотности почв, на которых выделяются участки с разными уровнем рН и потребностью в извести. В построении картограмм кислотности почвы есть свои тонкости, которые следует не упускать из виду. Например, ограниченность зонального отбора. Как правило, анализируемая в поле площадь составляет 15 – 20 га. Полученные результаты анализа будут характеризоваться большим процентом недостоверности, поскольку, как показывает практика, в рамках такой площади уровень pH и обеспеченности элементами питания может изменяться от очень низкого до очень высокого. Получается, то стандартная сетка размером 15 – 20 га не пригодна для точного распознавания пестроты показателей плодородия почвы, и, следовательно, чем больше детализация сетки отбора, тем достовернее будут отражать реальную картину на поле данные лабораторного анализа. Некоторые источники утверждают, что только сетка в 1 га позволяет получать качественные картограммы распределения значений pH и элементов питания. Но в данном случае появляются свои недостатки, среди которых затратность процесса отбора проб в разрезе времени, большое количество получаемых почвенных образцов и длительность процесса их подготовки, ставящая в итоге под сомнение достоверность получаемых лабораторных результатов и правильность выбранного метода их интерполяции. Спутник в помощь В современном мире можно прибегнуть к методу построения картограммы распределения качественных показателей почвы с помощью спутниковых снимков, позволяющему получать результаты в течение короткого периода времени. Сетка при этом будет 10 х 10 м (0,01 га). Инновационный алгоритм, используемый для расчетов, делает возможным проведение оценки восемнадцати показателей почвы (например, pH, P, K, Mg, доля гумуса, соотношение C / N, доля глины, песка и илистой фракции и др.). Расчеты при этом ведутся на основании массива данных, полученных по результатам анализов более чем 60 тысяч образцов, что обеспечивает точность прогноза свыше 90 % с незначительной погрешностью. Для конкретного поля с целью получения более точных результатов возможно проведение повторной калибровки, что существенно повышает точность анализа и прогнозов. Каким образом работает сервис? Требуются точные координаты и границы поля, для которого будет проводиться оценка, и запрашивается информация по требуемым показателям (например, pH). На основании полученной информации алгоритм просчитает по данному параметру точность прогноза и предоставит картограмму распределения значения pH по полю. Дополнительно алгоритм позволит установить координаты конкретных точек для отбора почвенных образцов из расчета один почвенный образец на 5 – 10 га (отбор с квадрата 10 х 10 м). Это на тот случай, если хозяйство пожелает повысить точность прогноза для рассматриваемого поля. Отобранные с указанных точек почвенные образцы отправляются в лабораторию, а полученные результаты в дальнейшем используются для повышения точности прогноза показателей для данного поля в процессе повторной калибровки. Проверено у нас Компания «КВС Рус» в 2020 г. проводила оценку точности прогноза по представленному алгоритму в нашей стране. Было взято восемь полей общей площадью 1,5 тыс. га в Тамбовской, Орловской и Курской областях. На полях отбиралось по одному проверочному образцу из произвольной точки на поле. Результат анализа почвенной пробы из этой точки в последующем сравнивался с прогнозным результатом, полученным при помощи алгоритма, использующего спутниковые данные, на основании чего и оценивалась точность прогноза. Полученные результаты подтвердили высокую точность прогноза по показателю кислотности почвы: она составила 87,5 % при средней погрешности ±0,24 (табл. 3). В ходе эксперимента тестировалась также оценка других показателей почвы. Оценивалось содержание калия, фосфора, магния. При оценке калия точность прогноза составила 87,5 % при средней погрешности прогноза ±1,6 мг K / 100 га почвы. По фосфору и магнию точность прогноза была ниже 80,0 %, что свидетельствует о необходимости дополнительного тестирования алгоритма расчетов по этим элементам питания в условиях России. В 2021 году эксперимент с использованием алгоритма был продолжен. Двадцать полей суммарной площадью около 2 100 га подвергли анализу и определили точки отбора почвенных образцов для калибровки. Использовался упрощенный алгоритм из расчета один почвенный образец на 20 га при условии отступа от края поля 100 м. Образцы с пятнадцати полей были отправлены на анализ в лабораторию в Германии. С одиннадцати полей осуществили сбор образцов для проверки точности работы алгоритма. На четырех полях проводилась помимо прочего визуальная оценка зон с различным уровнем кислотности. По результатам проведенной работы (табл. 4) можно судить, что точность прогноза по установлению уровня кислотности почв с помощью первоначального алгоритма без отбора почвенных образцов составила 53 %, то есть в 10 точках из 19 значения находились в рамках допустимого интервала погрешности ±0,45. После отбора проб и проведенной калибровки точность прогноза по уровню кислотности почв увеличилась до 74 % (в 14 точках из 19 значения находились в рамках допустимого интервала погрешности ±0,45). Визуальный осмотр зон с повышенным уровнем кислотности почвенной среды (pH <5,5), установленных с использованием алгоритма, выявил, что растущая на них сахарная свёкла (культура первой группы чувствительности к уровню рН почвы) развивалась хуже, а на некоторых участках с высоким уровнем кислотности среды наблюдалось даже увядание листового аппарата. Нам нужен алгоритм? Алгоритм расчета по спутниковой оценке показателей почвы позволяет строить точечные картограммы и выделять действительно проблемные участки, например, с pH < 5,5. С высокой долей вероятности на таких участках можно потерять от 10 до 50 % урожая в зависимости от чувствительности возделываемой культуры. Используя алгоритм подготовки прогноза на основании спутниковых данных, можно правильно рассчитать дозировку мелиоранта, а это позволит хозяйствам сработать по приведению кислотности почв в норму более целенаправленно и экономно. В результате мелиоративных мероприятий, выполненных с большей точностью, можно будет ожидать повышения урожайности чувствительных к реакции почвенной среды культур при неизменной или даже меньшей дозировке минеральных удобрений, что приведет к максимизации экономической отдачи от использованных средств производства. Андрей Горяйнов, Сергей Иосифов, ООО «КВС Рус», Сергей Земцов, KWS SAAT SE & Co. KGaA
Комментариев: 0 Просмотров: 22
|
ИКАР | Рынки | Новости | Аналитика | Услуги | Информационные материалы |
![]() |
© 2002—2025 ИКАР. Институт Конъюнктуры Аграрного Рынка г. Москва, Рязанский пр-т, д. 24, оф. 604 Тел: +7 (495) 232-9007 www@ikar.ru |
![]() ![]() |
|