АГРОНОМИЯ

Д.А. Иванов, доктор сельскохозяйственных наук

О.В. Карасёва, кандидат сельскохозяйственных наук

М.В. Рублюк, кандидат сельскохозяйственных наук

О.Н. Анциферова, кандидат сельскохозяйственных наук

ФИЦ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»

РФ, 119017, г. Москва, Пыжевский пер., 7, стр. 2

E-mail: 2016vniimz-noo@list.ru

УДК 631.5;631.6;911.2

DOI:10.30850/vrsn/2021/2/46-50

ИЗУЧЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АГРОЛАНДШАФТЕ

НА ПРИМЕРЕ МНОГОЛЕТНИХ ТРАВ

В работе показаны результаты исследования особенностей временной динамики продуктивности многолетнего пятиком-

понентного травостоя в различных частях агроландшафта конечно-моренной гряды. Работу выполняли на агроэкологи-

ческом полигоне ВНИИМЗ - филиала ФГБНУ ФИЦ «Почвенный институт имени В.В. Докучаева» в 2003-2013 годах.

Наблюдения за динамикой урожайности трав осуществляли на трансекте - физико-географическом профиле, пересекающем

основные ландшафтные позиции моренного холма, в регулярно расположенных 120 точках. Результаты мониторинга уро-

жайности обрабатывали методами описательной статистики, дисперсионным, кластерным и корреляционным анализом.

Для интерпретации результатов наблюдений использовали параметры агроклиматических обстановок за вегетационные

периоды. Наиболее удобные для изучения динамики урожайности - данные, производные от ее балльных значений, которые

лишены «выбросов» и близки к нормальному закону распределения. Достаточно информативный метод выявления на местности

территорий с однотипной динамикой урожайности - кластерный анализ, его результаты можно представить в виде сово-

купностей точек на карте или профиле. Исследование взаиморасположения точек пространства, относящихся к различным

кластерам, показало, что они располагаются в виде ассоциаций, тяготеющих к определенным агромикроландшафтам -

элементам мезорельефа. Первичный статистический анализ параметров кластеров, а также построение гистограмм их

распределений позволяет разделять на группы, детерминированные ландшафтными особенностями. Корреляционный анализ

дает возможность определить факторы, формирующие характер динамики урожайности культуры в пределах конкретного

кластера. Выявлено, что эти факторы зависят от микроландшафтных особенностей агрогеосистемы. На основе информа-

ции о характере временной динамики урожайности культуры в различных частях агроландшафта можно прогнозировать

ее продуктивность и адаптировать пакеты мероприятий по оптимизации использования конкретного поля в сельскохозяй-

ственной практике.

Ключевые слова: временная динамика урожайности, продуктивность травостоя, агроландшафт, статистический анализ,

агроэкологически-однотипные территории.

D.A. Ivanov, Grand PhD in Agricultural sciences

O.V. Karaseva, PhD in Agricultural sciences

M.V. Rublyuk, PhD in Agricultural sciences

O.N. Antsiferova, PhD in Agricultural sciences

FRC V.V. Dokuchaev Soil Science Institute

RF, 119017, g. Moskva, Pyzhevskij per., 7, str. 2

E-mail: 2016vniimz-noo@list.ru

STUDY OF DYNAMIC PROCESSES

IN THE AGRICULTURAL LANDSCAPE USING A PERENNIAL GRASSES EXAMPLEL

The paper shows the results of studying the characteristics of the temporal dynamics of productivity of a perennial five-component grass

stand in various parts of the agrolandshaft of the finite moraine ridge. The studies were carried out at the agroecological training ground

of the All-Russian Research Institute of Reclaimed Lands - Branch of the Federal Research Centre V.V. Dokuchaev Soil Science

Institute in 2003-2013. Observations of the dynamics of grass yields were carried out on the transect - a physico-geographical profile

that intersects the main landscape positions of the moraine hill, at 120 points regularly located. Yield monitoring results were processed

using descriptive statistics methods, as well as variance, cluster and correlation analysis. To interpret the results of observations, we used

the parameters of agroclimatic conditions for the growing periods of the research years. Studies have shown that the most convenient for

studying the dynamics of crop yields are data derived from its point values, since they are devoid of «emissions» and are closest to the

normal distribution law. A fairly informative method for identifying areas with the same yield dynamics on the terrain is cluster analysis,

the results of which can be represented as sets of points on a map or profile. A study of the relative positions of space points belonging

to different clusters showed that they are located in the form of associations gravitating to certain agromicrolandscapes - mesorelief

elements. The initial statistical analysis of cluster parameters, as well as the construction of histograms of their distributions, makes it

possible to divide them into groups determined by landscape features. Correlation analysis makes it possible to determine the factors

that shape the nature of the dynamics of crop yields within a particular cluster. It was revealed that these factors largely depend on the

microlandscape features of the agrogeosystem. Based on information on the nature of the temporal dynamics of crop yields in various

parts of the agrolandscape, one can predict its productivity and adapt packages of measures to optimize the use of a specific field in

agricultural practice.

Key words: Temporal dynamics of productivity, grass stand productivity, agrolandscape, statistical analysis, agroecological-homogeneous

territories.

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 2-2021

АГРОНОМИЯ

Агрогеосистемы (АГС) - сельскохозяйственно-

ново-подзолистых глееватых и глеевых почв, раз-

преобразованные геокомплексы, характеризую-

вивающихся на двучленных отложениях различной

щиеся высокой динамичностью протекающих в них

мощности - он состоит из чередования пятен раз-

процессов не только с привлечением антропогенной

личного гранулометрического состава и геологиче-

энергии, но и вследствие флуктуаций агроклима-

ского строения дерново-подзолистых почв разной

тической и социальной обстановки. Временная

степени гидроморфизма (профильно-глееватые

динамика присуща всем компонентам АГС, одна-

и профильно-глеевые).

ко наиболее сильно проявляется в растительном

Исследования проводили на агроэкологической

ярусе. [4] Знание характеристик пространственной

трансекте (физико-географический профиль) - уз-

и временной изменчивости урожайности культур

ком поле, пересекающем все микроландшафтные

позволяет прогнозировать продуктивность агро-

позиции (элементы мезорельефа) конечно-мо-

ландшафтов, а также корректно планировать сроки

ренной гряды: транзитно-аккумулятивные агро-

и особенности проведения агротехнологических

микроландшафты (АМЛ) нижних частей склонов

мероприятий в их различных частях - это основной

и межхолмных депрессий, характеризующиеся

атрибут адаптивно-ландшафтного земледелия. [1]

аккумуляцией элементов питания из намывных и

Мониторинг продуктивности растений показал,

грунтовых вод; транзитные АМЛ, расположенные

что можно выделить определенные пространствен-

в центральных частях склонов, в которых господ-

ные локусы - агроэкологически-однотипные тер-

ствует латеральный ток влаги; элювиально-тран-

ритории (АОТ), название которым впервые дал

зитные местоположения верхних частей склонов,

А.А. Жученко. [3] В нашей трактовке это простран-

где наряду с латеральным током влаги присутству-

ства с однотипными проявлениями адаптивных

ет ее вертикальное перемещение по почвенному

реакций совокупности растений одного вида на из-

профилю; элювиально-аккумулятивный ланд-

менения природной обстановки. [5]

шафт вершины, в пределах которого происходит

Мы выделили несколько типов АОТ, наименее

вертикальное промывание почвенного профиля

изученных - динамически-гомогенных (ДГ) АОТ,

и локальная аккумуляция влаги в микропониже-

в их пределах временная динамика вариабельности

ниях (блюдца). Выделено 9 элементов мезорелье-

урожая или другого показателя состояния сово-

фа - АМЛ: 1. Транзитно-аккумулятивный южного

купности растений однотипна. Границы ареалов

склона (Т-Аю); 2. Транзитный южного склона (Тю);

устойчивы во времени, так как отображают много-

3. Элювиально-транзитный южного склона (Э-Тю);

летнюю динамику показателей жизнедеятельности

4. Элювиально-аккумулятивный вершины (Э-А);

растений. Особенности этих АОТ отражают законо-

5. Элювиально-транзитный северного склона (Э-

мерности пространственно-временного изменения

Тс); 6. Транзитный северного склона (Тс); 7. Тран-

состояния растений. Их учет важен для разработки

зитно-аккумулятивный северного склона (Т-Ас);

прогнозов урожайности и состояния посевов. [5]

8. Транзитный южного склона 2 - на севере стаци-

Цель работы - выявление наиболее оптималь-

онара (Тю2); 9. Элювиально-транзитный южного

ного способа выделения в агроландшафте ареалов

склона 2 - на севере стационара (Э-Тю 2).

динамически-гомогенных АОТ и изучение их осо-

Границы элементов мезорельефа проходят по

бенностей.

«бровкам» - участкам склонов, где заметно меняется

их крутизна, а в некоторых случаях и экспозиция

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

(ориентация по сторонам горизонта). Границы по-

чвенных комбинаций, как правило, не совпадают

За урожайностью многолетних трав наблюдали

с рубежами АМЛ, так как определяются изменения-

в пределах конечно-моренной гряды. [2] Долго-

ми геологического строения почвообразующих по-

временный мониторинг урожайности сена пяти-

род. Мы изучали влияние особенностей мезорельефа

компонентного (люцерна синегибридная, райграс

на характер ДГ АОТ (почвенный покров будет описан

пастбищный, клевер красный, тимофеевка луговая

позднее).

и овсяница луговая) злакобобового травостоя вы-

Выводное поле располагалось вдоль трансекты

полняли в 2003-2013 годах на агроэкологическом

на полосе шириной 7,2 м, длиной - 1300 м. Траво-

полигоне ВНИИМЗ - филиала ФГБНУ ФИЦ «По-

стой эксплуатировался в одноукосном режиме без

чвенный институт имени В.В. Докучаева», распо-

внесения удобрений. Точки опробования, в кото-

ложенном в пределах конечно-моренной гряды в

рых определяли массу сена, равномерно распре-

4-х км к востоку от г. Тверь, с относительной вы-

делены вдоль трансекты на расстоянии 10 м друг

сотой 12 м, состоящей из плоской вершины, се-

от друга.

верного пологого склона (крутизна 2…3^о), южных

Результаты мониторинга урожайности обраба-

склонов (3…5^о) и межхолмных депрессий (северной

тывали методами описательной статистики, а также

и южной). Почвообразующие породы на террито-

дисперсионным, кластерным и корреляционным

рии стационара - двучленные отложения. В южной

анализами на основе пакетов EXEL и STATISTI-

части пахотные горизонты почв имеют песчаный

CA 7. Для интерпретации результатов наблюдений

и супесчаный гранулометрический состав, мощ-

использовали параметры агроклиматических об-

ность легкого наноса местами превышает 1,5 м. На

становок за вегетационные периоды (май и июнь

вершине и северном склоне холма - супесь и лег-

в год укоса; июль-сентябрь предыдущего года),

кий суглинок, мощность легкого кроющего наноса

заимствованные из базы данных Тверской метео-

до 1 м, а местами в межхолмной депрессии морена

станции. В работе учитывали агроклиматические

выходит на поверхность. Почвенный покров пред-

показатели: 1) _t>10o; 2) Сумма осадков, мм; 3) ГТК

ставлен контрастной мозаикой - вариацией дер-

по Селянинову.

АГРОНОМИЯ

Для выбора наиболее информативного способа

использовать именно эти значения при изучении

изучения свойств ДГ АОТ данные по продуктив-

динамических процессов в агроландшафте.

ности травостоя за каждый год представлены по 120

Особенности пространственного расположе-

точкам опробования в трех видах: 1) Конкретная

ния ДГ АОТ определяли с помощью кластерного

урожайность сена, ц/га; 2) Оценка урожайности по

анализа параметра «А», изменяющегося в каждой

каждому году в баллах (1 балл - максимальная про-

точке опробования в течение 11 лет. Рабочая гипо-

дуктивность, 120 - минимальная); 3) Отклонения

теза исследований предполагала, что расположе-

конкретных баллов от среднемноголетней балльной

ние в пределах агроландшафта отдельных класте-

оценки («А»).

ров должно в значительной степени определяться

особенностями его микроландшафтного строения.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Исходя из этого находили 9 кластеров, простран-

ственное распределение которых в пределах транс-

Переход от значений конкретной урожайности

екты показано на рис. 2, 2-я стр. обл., где точки

сена к отклонениям от ее средней балльной оцен-

пространства, относящиеся к разным кластерам, не

ки позволяет элиминировать случайные выбросы

сосредоточены в строго определенных местах. Они

в массиве данных и устранить влияние на него до-

образуют некоторые ассоциации - большинство

полнительных факторов (рис. 1, 2-я стр. обл.).

кластеров состоят из «основной» части, в которой

Среднемноголетние конкретные показатели уро-

точки расположены близко друг к другу, и «перифе-

жайности сена в пределах трансекты колеблются от

рийной» с диффузией точек кластера по другим ча-

40 до 88 ц/га. Средняя урожайность за годы исследо-

стям АГС. Хотя кластеры и взаимопроникают друг

ваний составила 60 ц/га, а медианная - 58,4 ц/га. Рас-

в друга, их расположение в пределах геокомплекса

пределение частот характеризуется значительной

не хаотично. На верхних гипсометрических отмет-

левосторонней асимметрией (0,73), что свиде-

ках холма находятся кластеры № 3 и 5, на северном

тельствует о преобладании малых значений уро-

склоне преобладают точки кластера № 7, в транзи-

жайности. В пределах трансекты наблюдается

те южного - № 4 и 6 и т. д. Следует отметить, что

неизменность линейного тренда урожайности и

границы кластеров не всегда совпадают с рубежами

выраженный ее полиномиальный тренд, макси-

АМЛ: во-первых, «бровки» рельефа, как правило,

мумы которого приходятся на транзитные АМЛ,

не четко выражены на местности и не достаточно

а минимумы - вершину холма и транзитно-аккуму-

точно маркируют смену геохимических обстановок

лятивный АМЛ северного склона. Следовательно,

(характер и интенсивность перераспределения вла-

энергичный водообмен в центральных частях скло-

ги и питательных веществ) в пределах конкретной

нов способствует увеличению продуктивности трав,

территории; во-вторых, на характере растительных

тогда как медленные аккумулятивные и элювиаль-

ассоциаций существенно сказывается пестрота по-

ные процессы на плоских поверхностях приводят

чвенного покрова стационара; в-третьих, в работе

к ее понижению.

не учтен характер микрорельефа дневной поверх-

Оценка продуктивности свободна от влияния

ности, вследствие недостаточно крупного масштаба

агроклиматических условий, так как рассчитывает-

топосъемки, который во многом определяет микро-

ся по каждой точке для каждого года в отдельности.

пестроту свойств травостоя; в-четвертых, особен-

Среднемноголетние значения варьируют от 32,2

ности кластеров во многом зависят от характера

до 89,7 балла (среднее - 60,3, медианное - 60,0).

внутриценотических связей, сложившихся в преде-

В распределении частот асимметричность практиче-

лах старого травостоя, посеянного в 1997 году.

ски отсутствует (-0,02), что говорит о его нормально-

Дальнейший статистический анализ выявил за-

сти. В пределах трансекты наблюдается выраженный

кономерности о влиянии особенностей микроланд-

линейный тренд повышения оценок урожайности

шафтного строения геосистемы на расположение и

при движении с юга на север. Это означает, что на

характер ДГ АОТ (табл. 1).

юге стационара, в зоне преобладания относительно

Следует отметить, что средние значения пока-

легких почв, наблюдаются наиболее комфортные

зателей «А» во всех кластерах практически равны 0,

условия для произрастания пятикомпонентной

однако анализ медианных значений их распределе-

травосмеси. Полиномиальный тренд изменения

ний позволяет разделить все кластеры на 2 группы:

балльных оценок принципиально не отличается от

1) №№ 1, 4 и 6 повышенными значениями урожай-

вышеописанного.

ности. Сравнение номеров медианных точек опро-

Вычисление в каждой точке отклонений годо-

бования и асимметрии их распределений показыва-

вых балльных значений от их среднемноголетнего

ет, что они находятся в пределах южного (песчаного)

показателя (принимают положительные и отри-

склона холма; 2) Остальные кластеры отличаются

цательные значения, обозначаются литерой «А»)

пониженной урожайностью и рассредоточены по

позволяет элиминировать и случайные выбросы,

другим частям геокомплекса.

уменьшить воздействие гранулометрического со-

Сопоставляя гистограммы распределений частот

става почв на характер массива данных. Средне-

значений «А», рассчитанных для каждого кластера,

многолетние значения колеблются в диапазоне от

выделили из их совокупности кластеры 1 и 2 трехин-

-6,5Е -15 до 6,5Е - 15. Среднее значение «А» со-

тервальными гистограммами, у остальных класте-

ставляет -1,5Е -16, медиана - 0, а асимметрия

ров они двухинтервальные. Объяснить это можно

распределения -0,09, что говорит о нормальности

энергичным внедрением аборигенных видов в тра-

распределения показателя. Средние отклонения

востой, трансформирующим характер его адаптив-

баллов во многом лишены недостатков двух преды-

ных реакций на изменчивость агроклиматической

дущих подходов, что позволяет нам в дальнейшем

обстановки, так как эти кластеры располагаются

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 2-2021

АГРОНОМИЯ

Таблица 1.

Характеристики кластеров отклонений годовых балльных значений урожайности травостоя от среднемноголетних показателей («А»)

Параметры распределений показателей «А»

Пространственные параметры кластеров

№ кластера

Среднее

Медиана отклонений

Асимметрия отклонений

Медианная точка опробования

Асимметрия точек

1,29E-15

-3,5

-0,11031

1,924668

2,188811

-1,57027

110

-1,24732

-6,1E-15

11,30303

-0,82396

-0,15044

-2,7E-15

-5,58042

0,514775

3,176071

10,23636

-0,51157

-0,06796

7,27E-16

-6,78322

0,235662

0,538838

-3,2E-15

2,133333

0,041115

0,127343

3,397727

-0,22817

-0,27994

3,328671

-0,56457

103

-3,27737

Таблица 2.

Влияние агроклиматических условий на продуктивность травостоя в пределах отдельных кластеров

№ кластера*

Показатель, месяц

Май

-0,08

0,15

0,30

0,50

0,06

-0,41

-0,57

-0,33

0,23

Июнь

-0,04

-0,11

0,61

0,42

0,06

-0,66

-0,31

-0,08

0,18

Июль

-0,09

0,29

0,43

0,47

0,49

-0,43

-0,23

-0,83

-0,16

∑t>10o

Август

-0,26

-0,31

0,31

-0,22

0,38

0,27

0,31

-0,44

-0,06

Сентябрь

-0,06

-0,00

0,24

0,23

0,08

-0,24

-0,34

-0,35

0,49

Среднее

-0,13

0,44

0,23

0,51

0,29

-0,62

-0,42

-0,56

0,23

Май

-0,27

0,16

-0,18

0,05

0,39

0,01

0,04

-0,50

0,23

Июнь

-0,58

-0,52

-0,14

0,18

-0,24

0,24

0,37

0,36

0,04

Июль

-0,26

0,37

-0,33

-0,15

-0,03

0,27

-0,21

-0,29

0,55

ГТК

Август

0,66

0,16

-0,07

-0,08

-0,35

0,12

-0,06

0,04

-0,14

Сентябрь

-0,12

0,73

-0,10

-0,21

-0,31

0,24

-0,18

-0,16

0,16

Среднее

-0,32

0,28

-0,35

-0,05

-0,15

0,34

0,03

-0,24

0,36

Май

-0,34

0,16

-0,23

0,16

0,47

0,04

0,02

-0,56

0,14

Июнь

-0,46

-0,55

0,14

0,16

-0,33

0,04

0,35

0,41

0,10

Июль

-0,17

0,42

-0,12

-0,13

-0,03

0,09

-0,38

-0,28

0,59

Сумма осадков

Август

0,70

-0,05

0,16

-0,11

-0,56

-0,00

0,08

0,26

-0,09

Сентябрь

0,01

0,81

-0,07

-0,30

-0,33

0,26

-0,24

-0,13

0,04

Среднее

-0,15

0,28

-0,06

-0,31

0,16

-0,08

-0,16

0,44

Медианные точки

103

110

* - кластеры расположены в порядке возрастания значений медианных точек.

в краевых зонах трансекты - первый на юге, вто-

перед укосом ГТК и суммы осадков приводит к ро-

рой - на севере. Остальная совокупность кластеров

сту урожайности трав на южном склоне, осенние

также может быть разделена на две группы: №№ 4,

осадки здесь угнетают травостой (№№ 1 и 6). Кла-

6-8 отличаются от остальных преобладанием в их

стер № 5, тяготеющий к вершине, характеризуется

гистограммах интервала с повышенной урожай-

повышением урожайности при усилении осадков

ностью; №№ 3, 5 и 9 повышенная частота низких

в августе. Травы в межхолмной депрессии на севе-

значений урожайности. Так как каждый кластер ха-

ре стационара (№ 9) положительно отзываются на

рактеризуется особенностями временной динами-

увеличение майских осадков, а июльские на южном

ки показателя «А», определение степени влияния на

склоне с более тяжелыми почвами (№ 2) снижают

него климатических факторов позволит выявить их

продуктивность травостоя.

основные генетические черты (табл. 2).

Кластерный анализ показал, что природные

Кластеры, расположенные на южном (песча-

особенности различных элементов мезорельефа в

ный) склоне холма и на его вершине (№№ 4 и 3)

пределах агроландшафта существенно влияют на

характеризуются снижением продуктивности тра-

временную вариабельность урожайности много-

востоя при увеличении суммы эффективных тем-

летних трав, что дает возможность разрабатывать

ператур, кластеры тяготеющие к северному склону

пространственно-адаптированные мероприятия по

(№№ 7 и 8) испытывают недостаток тепла, а травы

оптимизации их продукционного процесса.

в кластере № 9 (межхолмная депрессия на севере

Выводы. Исследование динамических процессов

стационара) страдают от его избытка. Увеличение в агроландшафте возможно на основе результатов

АГРОНОМИЯ

долговременного мониторинга урожайности куль-

Методическое руководство. - М.: ФГНУ «Росинфор-

тур в пределах трансекты, пересекающей основные

магротех», 2005. - 784 с.

структурные части геокомплекса. Наиболее удоб-

2. Егорова, Г.С. Многолетние травы как восстановители

ные для этого производные от балльных значений

почвенного плодородия и основа кормопроизводства. /

урожайности данные, так как они лишены «выбро-

Г.С. Егорова, JI.B. Петрунина // Плодородие. - 2008. -

сов» и близки к нормальному закону распределения.

№ 6. - С. 38-39.

Достаточно информативный метод изучения и

3. Жученко, А.А. Адаптивное растениеводство: (Эколо-

выделения на местности динамически-гомогенных

го-генетические основы) / А.А. Жученко. - Кишинев:

агроэкологически-однотипных территорий в пре-

Штиница, 1990. - 431 с.

делах агроландшафта - кластерный анализ, резуль-

4. Иванов, Д.А. Виды динамики состояния мелиорирован-

таты которого можно представить в виде совокуп-

ных агроландшафтов. / Д.А. Иванов // Аграрная наука

ностей точек на карте или профиле.

Евро-Северо-Востока. - 2018. - Т. 65. - № 4. - С. 4-18.

Первичный статистический анализ параметров

5. Иванов, Д.А. Ландшафтно-мелиоративные системы

кластеров, а также построение гистограмм их рас-

земледелия (прикладная агрогеография). / Д.А. Ива-

пределений позволяет разделять на группы, детер-

нов, Н.Г. Ковалев. - Тверь: Издатель А.Н. Кондратьев,

минированные как ландшафтными особенностями,

2017. - 310 с.

так и расположением в пределах поля.

Корреляционный анализ дает возможность

LIST OF SOURCES

определить факторы, формирующие характер ди-

1. Agroekologicheskaya ocenka zemel’, proektirovanie adap-

намики урожайности культуры в пределах конкрет-

tivno-landshaftnyh sistem zemledeliya i agrotekhnologij.

ного кластера. Выявлено, что эти факторы в зна-

Pod redakciej akademika RASKHN V.I. Kiryushina, akade-

чительной степени зависят от микроландшафтных

mika RASKHN A.L. Ivanova. Metodicheskoe rukovodst-

особенностей агрогеосистемы.

vo. - M.: FGNU «Rosinformagrotekh», 2005. - 784 s.

На основе информации о временной динамике

2. Egorova, G.S. Mnogoletnie travy kak vosstanoviteli pochven-

урожайности культуры в различных частях агроланд-

nogo plodorodiya i osnova kormoproizvodstva. / G.S. Egoro-

шафта можно прогнозировать ее продуктивность

va, JI.B. Petrunina // Plodorodie. - 2008. - № 6. - S. 38-39.

и адаптировать пакеты мероприятий по оптимизации

3. Zhuchenko, A.A. Adaptivnoe rastenievodstvo: (Ekolo-

использования конкретного поля в сельскохозяй-

go-geneticheskie osnovy) / A.A. Zhuchenko. - Kishinev:

ственной практике.

Shtinica, 1990. - 431 s.

4. Ivanov, D.A. Vidy dinamiki sostoyaniya meliorirovannyh

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

agrolandshaftov. / D.A. Ivanov // Agrarnaya nauka Ev-

1. Агроэкологическая оценка земель, проектирова-

ro-Severo-Vostoka. - 2018. - T. 65. - № 4. - S. 4-18.

ние адаптивно-ландшафтных систем земледелия и

5. Ivanov, D.A. Landshaftno-meliorativnye sistemy zemledeliya

агротехнологий. Под редакцией академика РАСХН

(prikladnaya agrogeografiya). / D.A. Ivanov, N.G. Kovalev. -

В.И. Кирюшина, академика РАСХН А.Л. Иванова.

Tver’: Izdatel’ A.N. Kondrat’ev, 2017. - 310 s.

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 2-2021