Analysis of agronomic experiments results using generalized mathematical model

Русский. Апробирована структурная математическая модель влияния факторов среды на урожайность сельскохозяйственных культур. Справедливость модели подтверждается высокими статистическими показателями согласования теоретической кривой с опытными данными, полученными в Беларуси и России. Установлено, что точность представления результатов исследований с использованием обобщенной модели урожая, пригодной для разных условий, повышается с увеличением числа учитываемых урожаеобразующих факторов, контролируемых при проведении многофакторного полевого опыта. Показано, что схема агрономического опыта, имеющего целью установление зависимости урожая от факторов среды, должна обязательно включать варианты, учитывающие влияние на урожай как минимум двух основных урожаеобразующих факторов – уровня питания и влагообеспеченности растений. Уровень питания культуры определяется исходным плодородием почвы и дозами внесения удобрений. Влагообеспеченность культуры зависит от водно-физических свойств почвы и выпадающих атмосферных осадков, а при орошении – от предполивной влажности почвы. Для установления обобщенной зависимости урожая культуры от урожаеобразующих факторов в схеме полевого опыта должны присутствовать варианты с заведомо высокими дозами удобрений, повышение которых уже не приводит к росту урожая в условиях исследований. Только по результатам таких опытов строится обобщенная математическая модель урожая, на основе которой можно проводить оптимизацию распределения ресурсов в земледелии и уверенно планировать (программировать) урожайность.

Английский. Structural mathematical model of environment impact on agricultural crops performance is tested. Theoretical curve and experimental data of Belarus and Russia have high statistical indicators of matching what proves model accuracy. Generalized crop model is suitable for various conditions and specifies results of experiments which accuracy rises by considering wide range of productivity factors during multiple field experiment. Scheme of agronomic experiment measures environment impact on crop and includes two main productivity factors – plant nutrition and moisture provision. Soil fertility and fertilizer rates provide plant nutrition. Moisture provision depends on water physical soil qualities and precipitation, in the case of irrigation initial soil moisture is a key condition. To establish how productivity factors affect the crop, the general scheme of field experiments shall contain variants of an obviously high fertilizer rates which dose increase will not stimulate further crop growth in experimental condition. Generalized mathematical model of productivity based on such experiments optimizes distribution of resources in agriculture and allows us to schedule (program) yields.