RU2281644C9 - Method for evaluating yield of cereal crops depending on weather conditions - Google Patents

Method for evaluating yield of cereal crops depending on weather conditions Download PDF

Info

Publication number
RU2281644C9
RU2281644C9 RU2004129416/12A RU2004129416A RU2281644C9 RU 2281644 C9 RU2281644 C9 RU 2281644C9 RU 2004129416/12 A RU2004129416/12 A RU 2004129416/12A RU 2004129416 A RU2004129416 A RU 2004129416A RU 2281644 C9 RU2281644 C9 RU 2281644C9
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
yield
time intervals
air temperature
soil moisture
value
Prior art date
Application number
RU2004129416/12A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2281644C2 (en
RU2004129416A (en
Inventor
Вениамин Григорьевич Потанин (RU)
Вениамин Григорьевич Потанин
Иль Вениаминович Потанин (RU)
Илья Вениаминович Потанин
Original Assignee
Государственное Научное Учреждение СИбирский научно-исследовательский институт растениеводства и селекции Сибирского отделения Российской академии сельскохозяйственных наук
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное Научное Учреждение СИбирский научно-исследовательский институт растениеводства и селекции Сибирского отделения Российской академии сельскохозяйственных наук filed Critical Государственное Научное Учреждение СИбирский научно-исследовательский институт растениеводства и селекции Сибирского отделения Российской академии сельскохозяйственных наук
Priority to RU2004129416/12A priority Critical patent/RU2281644C9/en
Publication of RU2004129416A publication Critical patent/RU2004129416A/en
Publication of RU2281644C2 publication Critical patent/RU2281644C2/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2281644C9 publication Critical patent/RU2281644C9/en

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Cultivation Of Plants (AREA)

Abstract

FIELD: agriculture, in particular scientific investigations for evaluation of agricultural lands and results of employment thereof in agricultural production.
SUBSTANCE: method involves setting measurement period throughout vegetation of cereal crops beginning from sowing to temporary point lying within the boundaries from earing phase to mature yellow phase; dividing measurement period into time intervals not in the excess of decade; during said time intervals measuring soil moisture content and air temperature; determining, on the basis of obtained measurement results and preliminarily set minimal and optimal measured values, for each of time intervals relative value of effective moisture content of soil and relative existing air temperature value, as well as total yield loss values resulted from combined action of both measured factors. Given results make base for determining yield and allow this yield to be calculated from cited formula. Indicated yield calculation formula provides means for determining combined action of a number of factors during each individual time interval. Final evaluation of cereal yield is provided by summing up intermediate results of each of time intervals.
EFFECT: increased precision and enhanced reliability in evaluating cereal yield.
1 dwg, 1 tbl

Description

Изобретение относится к области сельского хозяйства, в частности к области научных исследований при оценке сельскохозяйственных земель и результатов их использования в сельскохозяйственном производстве.The invention relates to the field of agriculture, in particular to the field of scientific research in the assessment of agricultural land and the results of their use in agricultural production.

Известен способ комплексной оценки уровня плодородия. (Методические рекомендации и нормативные материалы для разработки адаптивно-ландшафтных систем земледелия юга Средней Сибири - Абакан. 2003. - С.8-9). Данный способ имеет потенциальную возможность для оценки урожайности, и сущность его выражается следующими двумя формулами:A known method of comprehensive assessment of the level of fertility. (Methodological recommendations and regulatory materials for the development of adaptive landscape farming systems in the south of Central Siberia - Abakan. 2003. - S.8-9). This method has the potential to assess yield, and its essence is expressed by the following two formulas:

Figure 00000002
Figure 00000002

где ПОРПi - обобщенный показатель обеспеченности ресурсами плодородия;where PORP i is a generalized indicator of the availability of fertility resources;

Hpi - i-тый параметр плодородия, который вычисляется по нижеприведенной форме;Hp i is the i-th fertility parameter, which is calculated according to the form below;

n - число показателей плодородия.n is the number of fertility indicators.

Figure 00000003
Figure 00000003

где Pmi - минимальное значение i-го показателя плодородия почвы;where P mi is the minimum value of the i-th indicator of soil fertility;

Poi - оптимальное значение i-го показателя плодородия;P oi is the optimal value of the i-th fertility indicator;

Pti - текущее значение i-го показателя плодородия;P ti is the current value of the i-th fertility indicator;

Ai - корректирующий коэффициент.A i - correction factor.

Достоинством предложенного способа является возможность оперировать с необходимым количеством факторов, однако ее реализация на принципе простого суммирования эффектов от различных факторов не точно отображает происходящие процессы. Также к увеличению погрешности приводят следующие недостатки: не учитывается изменение уровня влияния фактора в разные фазы, игнорируется известный факт более высокого влияния лимитирующего фактора, не учитывается изменение факторов во времени.The advantage of the proposed method is the ability to operate with the necessary number of factors, however, its implementation on the principle of a simple summation of the effects of various factors does not accurately reflect the ongoing processes. The following disadvantages also lead to an increase in the error: the change in the level of influence of the factor in different phases is not taken into account, the well-known fact of a higher influence of the limiting factor is ignored, and the change in factors over time is not taken into account.

Наиболее близким к предлагаемому техническому решению, прототипом является способ по оценке продуктивности растений в зависимости от лимитирующего фактора жизни растений (Лебедев Н.С. Закон лимитирующего фактора: применение в земледелии // Земледелие. - 1994. - №6 - С.9-11).Closest to the proposed technical solution, the prototype is a method for assessing plant productivity depending on the limiting factor of plant life (Lebedev N.S. Law of the limiting factor: application in agriculture // Agriculture. - 1994. - No. 6 - P.9-11 )

Продуктивность растений определяется следующим выражением:Plant productivity is determined by the following expression:

Figure 00000004
Figure 00000004

где У - продуктивность растения;where Y is the productivity of the plant;

x - фактический параметр (лимитирующий) конкретного фактора жизни растений;x is the actual parameter (limiting) of a particular plant life factor;

a - оптимальный параметр этого фактора;a is the optimal parameter of this factor;

b - минимальный или максимальный параметр того же фактора;b is the minimum or maximum parameter of the same factor;

А - максимальная продуктивность растений.A - maximum plant productivity.

Данное техническое решение имеет невысокую точность получаемых результатов по следующим причинам: отсутствие учета влияния любого, не лимитирующего фактора, не учитывается изменение факторов во времени и не учитывается различное влияние отдельных фенофаз на урожайность.This technical solution has a low accuracy of the results for the following reasons: the lack of consideration of the influence of any non-limiting factor, does not take into account the change in factors over time and does not take into account the different effects of individual phenophases on productivity.

Задача заявленного технического решения - повышение точности и надежности оценок урожайности зерновых культур.The objective of the claimed technical solution is to increase the accuracy and reliability of estimates of yield of grain crops.

Указанная задача решается тем, что для оценки урожайности зерновых культур в зависимости от погодных условий определяют отношение разницы измеренных текущих и минимальных значений факторов погоды к разнице оптимальных и минимальных значений этих же факторов, при этом устанавливают измерительный период на протяжении вегетационного процесса зерновых культур от начала посева до временной точки, находящейся в границах от фазы колошения до фазы желтой спелости, разбивают измерительный период на интервалы времени, не превышающие декаду, на данных интервалах времени измеряют средние значения температуры воздуха и влажности почвы, оценку урожайности зерновых культур осуществляют по нижеприведенной формулеThis problem is solved in that in order to assess the yield of grain crops depending on weather conditions, the ratio of the difference between the measured current and minimum values of weather factors to the difference between the optimal and minimum values of the same factors is determined, while the measurement period is established during the growing process of crops from the beginning of sowing to a time point located in the range from the earing phase to the yellow ripeness phase, the measuring period is divided into time intervals not exceeding a decade, n and these time intervals measure the average values of air temperature and soil moisture, the assessment of the yield of grain crops is carried out according to the formula below

Figure 00000005
Figure 00000005

где У - оценка урожайности, ц/га;where Y is the yield estimate, kg / ha;

Уmax.з - максимальная урожайность культуры для анализируемого земельного участка, ц/га;U max.z - maximum crop yield for the analyzed land, kg / ha;

n - число интервалов времени, входящих в измерительный период;n is the number of time intervals included in the measurement period;

Kφ - коэффициент, соответствующий фенофазам развития растений;K φ is the coefficient corresponding to the phenophases of plant development;

α1, α2 - степень действия факторов погоды;α 1 , α 2 - the degree of action of weather factors;

K - коэффициент, учитывающий отличительное влияние температуры;K is a coefficient taking into account the distinctive effect of temperature;

Wi - среднее значение влажности почвы на i-том интервале времени, %;W i - the average value of soil moisture in the i-th time interval,%;

Wmin - минимальное значение влажности почвы, обеспечивающее жизнедеятельность растений, %;W min - the minimum value of soil moisture, ensuring the vital activity of plants,%;

Woi - оптимальное значение влажности почвы на i-том интервале, %;W oi is the optimal value of soil moisture in the i-th interval,%;

ti - среднее значение температуры воздуха на i-том интервале, °С;t i - average value of air temperature on the i-th interval, ° С;

tmin - минимальное значение температуры воздуха для жизнедеятельности растений, °С;t min - the minimum value of air temperature for the life of plants, ° C;

toi - оптимальное значение температуры воздуха на i-том интервале, °С;t oi is the optimal value of air temperature on the i-th interval, ° C;

С - коэффициент, компенсирующий часть вегетационного периода, которая не вошла в измерительный период, ц/га.C is the coefficient that compensates for the part of the growing season, which was not included in the measuring period, kg / ha.

Заявленное техническое решение отличается от прототипа тем, что устанавливают измерительный период на протяжении вегетационного процесса зерновых культур от начала посева до временной точки, находящейся в границах от фазы колошения до фазы желтой спелости, разбивают измерительный период на интервалы времени, не превышающие декаду, на данных интервалах времени измеряют средние значения температуры воздуха и влажности почвы, оценку урожайности зерновых культур осуществляют по нижеприведенной формулеThe claimed technical solution differs from the prototype in that a measurement period is established during the growing process of crops from the beginning of sowing to a time point located in the range from the earing phase to the yellow ripeness phase, the measurement period is divided into time intervals not exceeding a decade at these intervals time measure the average values of air temperature and soil moisture, the assessment of the yield of grain crops is carried out according to the formula below

Figure 00000006
Figure 00000006

где У - оценка урожайности, ц/га;where Y is the yield estimate, kg / ha;

Уmax.з - максимальная урожайность культуры для анализируемого земельного участка, ц/га;U max.z - maximum crop yield for the analyzed land, kg / ha;

n - число интервалов времени, входящих в измерительный период;n is the number of time intervals included in the measurement period;

Kφ - коэффициент, соответствующий фенофазам развития растений;K φ is the coefficient corresponding to the phenophases of plant development;

α1, α2 - степень действия факторов погоды;α 1 , α 2 - the degree of action of weather factors;

K - коэффициент, учитывающий отличительное влияние температуры;K is a coefficient taking into account the distinctive effect of temperature;

Wi - среднее значение влажности почвы на i-том интервале времени, %;W i - the average value of soil moisture in the i-th time interval,%;

Wmin - минимальное значение влажности почвы, обеспечивающее жизнедеятельность растений, %;W min - the minimum value of soil moisture, ensuring the vital activity of plants,%;

Woi - оптимальное значение влажности почвы на i-том интервале, %;W oi is the optimal value of soil moisture in the i-th interval,%;

ti - среднее значение температуры воздуха на i-том интервале, °С;t i - average value of air temperature on the i-th interval, ° С;

tmin - минимальное значение температуры воздуха для жизнедеятельности растении, °С;t min - the minimum value of air temperature for the life of the plant, ° C;

toi - оптимальное значение температуры воздуха на i-том интервале, °С;t oi is the optimal value of air temperature on the i-th interval, ° C;

С - коэффициент, компенсирующий часть вегетационного периода, которая не вошла в измерительный период, ц/га.C is the coefficient that compensates for the part of the growing season, which was not included in the measuring period, kg / ha.

Способ оценки урожайности зерновых культур в зависимости от погодных условий рассмотрим на примере пшеницы. В зависимости от необходимого срока получения оценки урожайности и точности результата выбирают измерительный период в виде части вегетационного процесса и разбивают его на интервалы времени, не превышающие декаду, на которых измеряют средние значения влажности почвы и температуры воздуха. При этом начало измерительного периода остается всегда постоянным и соответствует началу посева, а конец измерительного периода является переменной величиной и в зависимости от вышеоговоренных условий точности и времени до уборки, его устанавливают в границах от фазы колошения до фазы желтой спелости. Не вошедшую в измерительный период часть вегетационного процесса учитывают введением постоянной С, которая рассчитывается по климатическим данным и может быть определена заранее.A method for assessing the yield of cereal crops, depending on weather conditions, we consider the example of wheat. Depending on the required time for obtaining an estimate of yield and accuracy of the result, a measurement period is selected as part of the growing process and divided into time intervals not exceeding a decade, at which average soil moisture and air temperature are measured. At the same time, the beginning of the measuring period always remains constant and corresponds to the beginning of sowing, and the end of the measuring period is variable and, depending on the above conditions of accuracy and time before harvesting, it is set within the boundaries from the earing phase to the yellow ripeness phase. The part of the vegetation process that is not included in the measurement period is taken into account by introducing the constant C, which is calculated from climatic data and can be determined in advance.

Для каждого интервала времени на базе полученных результатов измерений и предварительно установленных минимальных и оптимальных значений измеряемых величин рассчитывают относительное значение продуктивной влажности почвы и относительное действующее значение температуры воздуха, а также величины суммарной потери урожайности от совместного действия обоих измеряемых факторов. Суммарная потеря урожайности из-за отклонения действительных значений факторов погоды от их оптимальных значений определяется следующим выражением:For each time interval, based on the obtained measurement results and previously established minimum and optimal values of the measured values, the relative value of the productive moisture of the soil and the relative effective value of the air temperature, as well as the total yield loss from the combined action of both measured factors, are calculated. The total yield loss due to deviation of the actual values of weather factors from their optimal values is determined by the following expression:

Figure 00000007
Figure 00000007

Все буквенные обозначения в данной и последующей формулах те же, что и в вышеприведенных формулах. Коэффициент K в данном выражении учитывает отличительный уровень влияния на урожай температуры воздуха. При одинаковом относительном отклонении обоих факторов - влажности и температуры воздуха от их оптимальных значений отклонение температуры воздуха приводит к меньшим потерям урожайности, а именно в соответствии со значением введенного коэффициента K.All letter designations in this and the following formulas are the same as in the above formulas. The K coefficient in this expression takes into account the distinctive level of influence of air temperature on the crop. With the same relative deviation of both factors - humidity and air temperature from their optimal values, the deviation of air temperature leads to lower yield losses, namely, in accordance with the value of the entered coefficient K.

Оценку урожайности пшеницы рассчитывают путем взвешенного суммирования промежуточных результатов по каждому интервалу времени в соответствии с нижеприведенной формулойEstimation of wheat yield is calculated by a weighted summation of the intermediate results for each time interval in accordance with the formula below

Figure 00000008
Figure 00000008

Весовые коэффициенты Kφ (соответствующие фенофазам развития растений) учитывают различное влияние фенофаз на формирование урожая. Для этого составляется таблица коэффициентов Kφ, где каждой фенофазе ставится в соответствие конкретное значение (допустим, для фенофазы 1 - «Всходы» Kφ=0,7) и номера тех временных интервалов, на протяжении которых реализуется развитие растений данной фенофазы. Все постоянные параметры расчетной формулы для каждой культуры имеют конкретные значения. Для зерновых культур данные параметры находятся в следующих пределах: Kφ=(0,6÷2,0); α1, α2=(1,2÷1,4); K=(0,36÷0,39). Наиболее подходящая длительность временного интервала составляет величину в 3-5 дней, часто же используется декада. Максимальная урожайность вычисляется по уравнению предлагаемого способа при использовании реальной урожайности и параметров погоды предыдущего года или нескольких предыдущих лет.Weight coefficients K φ (corresponding to phenophases of plant development) take into account the different effects of phenophases on crop formation. To do this, a table of coefficients K φ is compiled, where each phenophase is assigned a specific value (for example, for the phenophase 1 - “Shoots” K φ = 0.7) and the numbers of those time intervals during which the development of plants of this phenophase is realized. All constant parameters of the calculation formula for each culture have specific values. For crops, these parameters are in the following limits: K φ = (0.6 ÷ 2.0); α 1 , α 2 = (1.2 ÷ 1.4); K = (0.36 ÷ 0.39). The most suitable time interval is 3-5 days, often a decade is used. The maximum yield is calculated according to the equation of the proposed method when using the actual yield and weather parameters of the previous year or several previous years.

Для пояснения физической сущности предлагаемых вычислительных формул отметим следующее. Из проведенного анализа существующих практических результатов установлено, что отклонение влажности почвы и температуры воздуха от их оптимальных значений приводит к потерям урожайности. А для учета совместного влияния данных факторов погоды необходимо складывать возникающие потери геометрически, как векторы. То есть суммарная потеря урожайности равна корню квадратному из суммы квадратов составляющих потерь. Данный подход согласуется с выводами о действии лимитирующего фактора, что наглядно демонстрируется графическим построением на приведенном чертеже. Из приведенной иллюстрации видно, что суммарные потери ПΣ определяют потери лимитирующего фактора, в данном случае это фактор, имеющий потери П1. Предлагаемый вариант аналитически описывает не только те случаи, когда один фактор имеет лимитирующее влияние, но и все остальные возможные случаи.To clarify the physical nature of the proposed computational formulas, we note the following. From the analysis of existing practical results it was found that the deviation of soil moisture and air temperature from their optimal values leads to yield losses. And to take into account the combined influence of these weather factors, it is necessary to add the resulting losses geometrically, like vectors. That is, the total yield loss is equal to the square root of the sum of the squares of the component losses. This approach is consistent with the conclusions about the action of the limiting factor, which is clearly demonstrated by the graphical construction in the drawing. From the above illustration it is seen that the total loss P Σ determines the loss of the limiting factor, in this case it is a factor that has losses P 1 . The proposed option analytically describes not only those cases where one factor has a limiting effect, but also all other possible cases.

В обоснование реализации задачи заявленного технического решения в виде повышения точности и надежности оценок урожайности зерновых культур следует привести следующие пояснения. Факторы погоды оказывают нелинейное воздействие на продукционный процесс, поэтому использование больших интервалов времени для измерения, на которых значительно проявляется нелинейность, приводит к большим ошибкам. Использование измерительного периода с изменяемой конечной точкой позволяет получать оценку урожайности с необходимым временным запасом до уборки урожая. Но при этом установка конца измерительного периода в более раннюю временную точку приводит к уменьшению точности, так как точные данные погоды учитываются на измерительном периоде, а оставшаяся часть вегетационного процесса оценивается по климатическим данным. В таблице приведены результаты расчета урожайности по предлагаемому способу и фактически полученная урожайность яровой пшеницы по хозяйству Элитное Новосибирского района.In support of the implementation of the task of the claimed technical solution in the form of increasing the accuracy and reliability of estimates of the yield of grain crops, the following explanations should be given. Weather factors have a nonlinear effect on the production process, so the use of large time intervals for measurement, which significantly manifests non-linearity, leads to large errors. Using a measuring period with a variable end point allows you to get an estimate of productivity with the necessary temporary stock before harvesting. But at the same time, setting the end of the measurement period to an earlier time point leads to a decrease in accuracy, since accurate weather data are taken into account in the measurement period, and the rest of the vegetation process is estimated by climatic data. The table shows the results of calculating the yield of the proposed method and the actually obtained yield of spring wheat in the Elite farm of the Novosibirsk region.

ТаблицаTable Данные по расчетной и фактической урожайности яровой пшеницыEstimated and Actual Spring Wheat Yields ГодYear Расчетная урожайность, ц/гаEstimated yield, kg / ha Фактическая урожайность, ц/гаActual productivity, kg / ha 19871987 45,745.7 46,346.3 19801980 39,339.3 38,238,2 19831983 27,327.3 28,328.3 19811981 21,421,4 20,820.8

Для оценки урожайности использовались показатели погоды метеостанции Огурцово Новосибирского района. Измерительный период составлял временной отрезок от фазы посева до фазы восковой спелости. Из приведенной таблицы видно, что учет погодных условий в соответствии с предлагаемым способом позволяет получать оценку урожайности с точностью, обеспечивающей возможность ее использования для научных и производственных целей.To assess the yield, weather indicators of the weather station Ogurtsovo in the Novosibirsk region were used. The measuring period was the time interval from the inoculum phase to the wax ripeness phase. From the table it can be seen that taking into account weather conditions in accordance with the proposed method allows you to get an estimate of yield with accuracy, providing the possibility of its use for scientific and industrial purposes.

Claims (1)

Способ оценки урожайности зерновых культур в зависимости от погодных условий, включающий определение отношения разницы измеренных текущих и минимальных значений факторов погоды к разнице оптимальных и минимальных значений этих же факторов, отличающийся тем, что устанавливают измерительный период на протяжении вегетационного процесса зерновых культур от начала посева до временной точки, находящейся в границах от фазы колошения до фазы желтой спелости, разбивают измерительный период на интервалы времени, не превышающие декаду, на данных интервалах времени измеряют средние значения температуры воздуха и влажности почвы, оценку урожайности зерновых культур осуществляют по формулеA method for assessing crop yields depending on weather conditions, including determining the ratio of the difference between the measured current and minimum values of weather factors to the difference between the optimal and minimum values of the same factors, characterized in that a measurement period is established during the growing process of crops from the beginning of sowing to temporary points between the heading phase and the yellow ripeness phase divide the measurement period into time intervals not exceeding a decade, per s time intervals measured average values of temperature and soil moisture estimation yields of crops is performed according to the formula
Figure 00000009
Figure 00000009
где У - оценка урожайности, ц/га;where Y is the yield estimate, kg / ha; Уmax.з - максимальная урожайность культуры для анализируемого земельного участка, ц/га;U max.z - maximum crop yield for the analyzed land, kg / ha; n - число интервалов времени, входящих в измерительный период;n is the number of time intervals included in the measurement period; Kφ - коэффициент, соответствующий фенофазам развития растений;K φ is the coefficient corresponding to the phenophases of plant development; α1, α2 - степень действия факторов погоды;α 1 , α 2 - the degree of action of weather factors; K - коэффициент, учитывающий отличительное влияние температуры;K is a coefficient taking into account the distinctive effect of temperature; Wi - среднее значение влажности почвы на i-м интервале времени, %;W i - the average value of soil moisture in the i-th time interval,%; Wmin - минимальное значение влажности почвы, обеспечивающее жизнедеятельность растений, %;W min - the minimum value of soil moisture, ensuring the vital activity of plants,%; Woi -оптимальное значение влажности почвы на i-м интервале, %;W oi is the optimum value of soil moisture at the i-th interval,%; ti - среднее значение температуры воздуха на i-м интервале, °С;t i - the average value of air temperature on the i-th interval, ° C; tmin - минимальное значение температуры воздуха для жизнедеятельности растений, °С;t min - the minimum value of air temperature for the life of plants, ° C; toi- оптимальное значение температуры воздуха на i-м интервале, °С;t oi is the optimal value of the air temperature on the i-th interval, ° C; С - коэффициент, компенсирующий часть вегетационного периода, которая не вошла в измерительный период, ц/га.C is the coefficient that compensates for the part of the growing season, which was not included in the measuring period, kg / ha.
RU2004129416/12A 2004-10-05 2004-10-05 Method for evaluating yield of cereal crops depending on weather conditions RU2281644C9 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2004129416/12A RU2281644C9 (en) 2004-10-05 2004-10-05 Method for evaluating yield of cereal crops depending on weather conditions

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2004129416/12A RU2281644C9 (en) 2004-10-05 2004-10-05 Method for evaluating yield of cereal crops depending on weather conditions

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2004129416A RU2004129416A (en) 2006-03-10
RU2281644C2 RU2281644C2 (en) 2006-08-20
RU2281644C9 true RU2281644C9 (en) 2006-12-20

Family

ID=36116022

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2004129416/12A RU2281644C9 (en) 2004-10-05 2004-10-05 Method for evaluating yield of cereal crops depending on weather conditions

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2281644C9 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2674072C1 (en) * 2017-07-13 2018-12-04 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарская государственная сельскохозяйственная академия" Method for determining normative yield of grain cultures in relation to assessment of lands of agricultural purpose
RU2677045C1 (en) * 2018-03-06 2019-01-15 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) Automated system for measuring of yields by coordinates, dosing and packaging agricultural crops
RU2733293C2 (en) * 2019-03-12 2020-10-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева" (ФГБОУ ВО РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева) Method for forecast of spring barley yields
RU2733728C1 (en) * 2019-04-24 2020-10-06 Вениамин Григорьевич Потанин Method for assessment of spring wheat crop capacity depending on weather conditions

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Лебедев Н.С. «Закон лимитирующего фактора: применение в земледелии», ж. «Земледелие», 1994, № 6, с.9-11. *
Уланова Е.С. «Агрометеорологические условия и урожайность озимой пшеницы», Гидрометеоиздат, Ленинград, 1975, с.213-219, 239-257. *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2674072C1 (en) * 2017-07-13 2018-12-04 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарская государственная сельскохозяйственная академия" Method for determining normative yield of grain cultures in relation to assessment of lands of agricultural purpose
RU2677045C1 (en) * 2018-03-06 2019-01-15 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) Automated system for measuring of yields by coordinates, dosing and packaging agricultural crops
RU2733293C2 (en) * 2019-03-12 2020-10-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева" (ФГБОУ ВО РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева) Method for forecast of spring barley yields
RU2733728C1 (en) * 2019-04-24 2020-10-06 Вениамин Григорьевич Потанин Method for assessment of spring wheat crop capacity depending on weather conditions

Also Published As

Publication number Publication date
RU2281644C2 (en) 2006-08-20
RU2004129416A (en) 2006-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Maydup et al. Analysis of early vigour in twenty modern cultivars of bread wheat (Triticum aestivum L.)
Loya-Rebollar et al. Clinal variation in Pinus hartwegii populations and its application for adaptation to climate change
Wakiyama The relationship between SPAD values and leaf blade chlorophyll content throughout the rice development cycle
LIU et al. Leaf area index based nitrogen diagnosis in irrigated lowland rice
Melkonyan Environmental and socio-economic vulnerability of agricultural sector in Armenia
Hirooka et al. Evaluation of the dynamics of the leaf area index (LAI) of rice in farmer's fields in Vientiane Province, Lao PDR
Golbon et al. Rubber yield prediction by meteorological conditions using mixed models and multi-model inference techniques
Tudela et al. Modelling impact of freezing temperatures on reproductive organs of deciduous fruit trees
Yawson et al. Water requirement of sunflower (Helianthus annuus L.) in a tropical humid–coastal savanna zone
Tittonell et al. Estimating yields of tropical maize genotypes from non-destructive, on-farm plant morphological measurements
RU2281644C9 (en) Method for evaluating yield of cereal crops depending on weather conditions
da Silva et al. Spatio-temporal aspects of brown eye spot and nutrients in irrigated coffee
Glenn An analysis of ash and isotopic carbon discrimination (Δ13C) methods to evaluate water use efficiency in apple
Bonfil Monitoring wheat fields by RapidScan: Accuracy and limitations
RU2733293C2 (en) Method for forecast of spring barley yields
RU2733728C1 (en) Method for assessment of spring wheat crop capacity depending on weather conditions
de Souza et al. Crop coefficient estimated by degree-days for ‘Marandu’palisadegrass and mixed forage
CN112285062B (en) High NUE rice screening mark and screening method
RU2661829C1 (en) Irrigated agricultural crops yield and productivity evaluation method in the forest-protected landscapes
Bagherpour et al. Challenges and prospects of precision agriculture in Iran
Imran et al. Weather & wheat crop development in central punjab (faisalabad)(2014–2015)
Yamamoto et al. Methods for Estimating the Leaf Area of Sago Palms (Metroxylon sagu Rottb.)
Goyal et al. Evaluating InfoCrop model at mustard (Brassica juncea) crop field for multistage yield estimation
Ouda et al. Climate change and crop coefficients of some field crops in Egypt
SOUZA et al. Crop coefficient estimated by degree-days for Marandu palisadegrass and mixed forage.

Legal Events

Date Code Title Description
TH4A Reissue of patent specification
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20081006