RU2661829C1 - Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах - Google Patents

Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах Download PDF

Info

Publication number
RU2661829C1
RU2661829C1 RU2017101630A RU2017101630A RU2661829C1 RU 2661829 C1 RU2661829 C1 RU 2661829C1 RU 2017101630 A RU2017101630 A RU 2017101630A RU 2017101630 A RU2017101630 A RU 2017101630A RU 2661829 C1 RU2661829 C1 RU 2661829C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
productivity
yield
forest
average
crops
Prior art date
Application number
RU2017101630A
Other languages
English (en)
Inventor
Ольга Васильевна Рулева
Наталья Николаевна Овечко
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН)
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 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН) filed Critical Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН)
Priority to RU2017101630A priority Critical patent/RU2661829C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2661829C1 publication Critical patent/RU2661829C1/ru

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G23/00—Forestry
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области сельского хозяйства и к определению урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур под влиянием лесных полос за период вегетации. Способ включает отбор образцов сельскохозяйственной культуры на площадках 1 м2, расположенных по трансекте перпендикулярно лесной полосе, определение взвешиванием, измерением или подсчетом среднего показателя урожая и продуктивности отобранных образцов на каждой метровой площадке, представление урожая и показателей продуктивности в виде экспоненциальной функции и их расчет по формуле
Figure 00000012
где Р - урожай, показатель продуктивности; LH - расстояние от лесной полосы, Н; k и m - коэффициенты, которые рассчитываются по формулам
Figure 00000013
Figure 00000014
в которых n - число площадок с отобранными образцами; i - номер площадки; Рo - средний урожай, средний показатель продуктивности на площадке; LH - расстояние от лесной полосы в точках отбора образцов, Н. Способ позволяет определять показатели урожая и продуктивности сельскохозяйственных культур. 1 табл.

Description

Изобретение предназначено для использования в области сельского хозяйства и научных исследований при определении и прогнозировании урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур под влиянием лесных полос за период вегетации.
Известен способ прогнозирования урожайности зерновых культур на основе данных космического мониторинга и моделирования биопродуктивности, заключающийся в расчете параметров культуры с использованием модели биопродуктивности EPIC и ежедневных метеорологических данных. Для расчета параметров культуры модифицируют блок входных данных по солнечной радиации в модели EPIC путем использования ежедневно определяемых данных метеостанций и данных дистанционного зондирования, по которым вычисляют нормализованный вегетационный и листовой индексы. При этом листовой индекс LAI вычисляют по спутниковому изображению для изучаемой территории. Затем осуществляют коррекцию листового индекса LAI по космическим снимкам или данным наземных наблюдений на определенные даты развития растений до достижения максимального значения листового индекса LAI. Максимальную температуру почвы определяют по суммарной коротковолновой солнечной радиации, а минимальную - по эффективному излучению атмосферы. Осуществляют оценку приходящей к посеву коротковолновой радиации по влажности воздуха, измеряемой на метеостанциях. По регрессионным уравнениям, полученным по многолетним экспериментальным данным, рассчитывают параметры растений: биомассу, листовой индекс, высоту растений, вес корня и по этим параметрам биопродуктивности осуществляют мониторинг состояния зерновых культур во времени от момента посева до сбора [1].
Этот способ обладает следующими недостатками:
1. Необходимо наличие космоснимков исследуемой территории, в том числе архивных, которые не всегда бесплатны.
2. Используется достаточно большое число метеорологических характеристик, которые не всегда есть из-за недостаточной густоты сети метеостанций в РФ.
3. Необходима специальная программа (модель EPIC).
4. Наличие многолетних экспериментальных данных.
5. Необходимо специальное программное обеспечение для обработки космоснимков.
6. Способ применим для участков большой площади и не может быть применен на поле с лесными полосами, когда сельскохозяйственные культуры граничат с деревьями.
Известен способ прогнозирования урожайности озимой пшеницы, состоящий в том, что определяют среднесуточную температуру воздуха в мае и в зависимости от применяемых доз удобрений прогнозируют урожайность по математической зависимости
у=75,6-3,14⋅x+12,52⋅d,
где у - урожайность озимой пшеницы, ц/га; х - среднесуточная температура воздуха в мае, °С; d - доза минеральных удобрений от 0 до 1 (0 - без удобрений, 1 - N120P120K60) [2].
К недостаткам описанного способа относится:
1. Прогноз рассчитывается для одной культуры - озимой пшеницы.
2. Рассчитывается только урожайность.
3. Не учитывается наличие и влияние лесных полос.
4. Ограниченность действия средних температур по климатическим зонам.
Известен способ прогнозирования урожайности ячменя, состоящий в том, что определяют среднесуточную температуру воздуха в мае и в зависимости от применяемых доз удобрений прогнозируют урожайность ячменя по математической зависимости:
у=51,41-2,13⋅x+10,3⋅d,
где у - урожайность ячменя, ц/га; х - среднесуточная температура воздуха в апреле-мае, °С; d - доза минеральных удобрений от 0 до 1 (0 - без удобрений, 1 - N120P120K60) [3].
К недостаткам описанного способа прогнозирования относится:
1. Рассчитывается только урожайность и только для одной культуры -ячменя.
2. В способе не учитывается наличие и влияние лесных полос.
Известен способ прогнозирования урожайности озимых зерновых колосовых культур при возделывании в условиях резко континентального климата, включающий определение по среднестатистическим данным сумм среднесуточных температур в пределах 526…694°С, установление сроков, норм высева и способов посева, в период от посева до прекращения вегетации, формирование растениями в каждом узле кущения по три-четыре стебля с достаточным запасом Сахаров для повышения устойчивости растений к отрицательным температурам в диапазоне от -18 до -20°С и расчет величины гидротермического коэффициента, в котором при величине гидротермического коэффициента до 0,5 норму высева семян уменьшают на 10…15% от оптимальных значений на посевах с шириной междурядий 22,5 см; при величине коэффициента больше 0,9 норму высева увеличивают на 20…25% на посевах с шириной междурядий 7,5 см; при значениях коэффициента в пределах от 0,5 до 0,9 нормы высева сохраняют на посевах с шириной междурядий 15 см, а потенциальную урожайность устанавливают из выражения
у=к1⋅а⋅х2+к2⋅в⋅х-1+к3⋅с-1,
где у - ожидаемая урожайность, кг/га; а - норма высева, штук/га; в - сумма положительных температур от даты посева до устойчивых отрицательных температур, °С; с - ширина междурядий, м; х - длительность посева в днях от рекомендуемых сроков, сутки; Ki - коэффициент пропорциональности, учитывающий сортовые качества каждого семени в накоплении зерновой массы, к1=(0,6…0,8)⋅10-3 (кг⋅сут2)/штук; к2 - коэффициент пропорциональности, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений, к2=(0,0512…0,0934)⋅104 кг⋅сутки/(°С⋅м2); к3 - коэффициент пропорциональности, учитывающий размещение растений на поверхности поля; к3=(0,00007…0,00015)⋅104, кг/м [4].
Недостатки описанного способа:
1. Применим только для озимых зерновых культур.
2. Прогнозируется только урожайность зерновых культур.
3. Расчет производится на конечный этап или элиминирующую стадию.
4. Не учитывается наличие и влияние лесных полос.
Известен способ оценки потенциальной продуктивности озимых зерновых колосовых культур, включающий оптимизацию сроков, норм высева и способов посева, установление суммы среднесуточных температур в пределах 550-650°С за 45-60 суток от момента посева до прекращения вегетации, формирование растениями в каждом узле кущения по три-четыре стебля с достаточным запасом Сахаров для устойчивости растений к минусовым температурам в диапазоне -18…-20°С в бесснежные периоды и установление норм высева для формирования густоты стеблей 500-600 шт./м2 на черноземных почвах и 300-450 шт./м2 на каштановых почвах, вычисление гидротермического коэффициента с учетом осадков за период с температурой выше +10°С и суммы положительных температур за тот же период, посев в десятидневный срок с температурным режимом от +18 до +12°С и расчет планируемой продуктивности озимых зерновых культур используя выражение
у=к1⋅а⋅х-2+к2⋅Σt⋅ГТК⋅b⋅p0⋅x-1+к3⋅b⋅с-1,
где у - потенциальная продуктивность озимых колосовых культур, т/га; к1=(1,5-3,0)⋅10-6 - коэффициент пропорциональности, учитывающий сортовые качества каждого семени в накоплении зерновой массы, т⋅сутки2/штук; а - норма высева, штук всхожих семян на 1 га; х - длительность посева в днях от начала рекомендуемых для зоны сроков, сутки; к2=(0,8-1,3)⋅10-3 - коэффициент пропорциональности, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений в период от посева до ухода в анабиоз, т⋅сут/мм2⋅га; Σt - фактическая сумма положительных температур от посева до прекращения вегетации, °С; ГТК - гидротермический коэффициент, мм/°С; b=(0,6-2,5) - безразмерный коэффициент, учитывающий почвенно-климатические условия зоны; р0 - запасы доступной влаги в корнеобитаемом горизонте, мм; к3=(0,04-0,08) - коэффициент пропорциональности, учитывающий размещение растений на поверхности поля, т⋅м/га; с - ширина междурядий, м [5].
Недостатки описанного способа:
1. Применим только для озимых зерновых колосовых культур.
2. Формула имеет три коэффициента пропорциональности, рассчитываемых по разным критериям, усложняющих конечный расчет.
3. Не учитывается наличие и влияние лесных полос.
Известен способ прогнозирования урожайности озимых зерновых культур при возделывании в условиях засушливого климата, включающий установление сроков, норму высева, способов посева, расчет величины гидротермического коэффициента и составление прогноза по математической зависимости, в котором прогнозируемую урожайность на следующий год устанавливают из выражения
Y=k1⋅A⋅Gs⋅(1/x2)+k2⋅B/x+k3⋅C/Gs,
где Y - ожидаемая урожайность, кг/га; А - норма высева, шт./га; В - сумма положительных температур от даты высева до устойчивых отрицательных температур, °С; С - ширина междурядий, м; х - длительность посева в днях от начала рекомендуемых сроков, сутки; k1=(0,6…0,8)⋅10-3 - коэффициент пропорциональности, учитывающий сортовые качества каждого семени в накоплении зерновой массы, кг⋅сутки2/шт.; k2=(0,512…0,934) - коэффициент пропорциональности, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений, кг⋅сутки/°С⋅м2; k3=(7…150) -коэффициент пропорциональности, учитывающий размещение на поверхности поля, кг/м; Gs - гидротермический коэффициент Г.Т. Селянинова [6].
Недостатки способа:
1. Применим только для культур с длительным вегетационным периодом.
2. Определяется только один показатель продуктивности - урожайность.
3. Не учитывается наличие и влияние лесных полос.
Известен способ прогнозирования урожайности семян люцерны при возделывании в орошаемом земледелии, включающий глубокую вспашку с внесением фосфорно-калийных удобрений и почвенных гербицидов, весеннее боронование, посев культуры широкорядным методом и орошение в фазу бутонизации с одноразовым увлажнением почвы до 90-100% наименьшей влагоемкости на глубину до 1,3-1,5 м с нормой 1360-1500 м3/га, а после цветения в почвенном слое 0-55 см снижение влажности до 50-55%, в слое 51-100 см - до 70-75%, в слое 100-150 см - до 75-80% наименьшей влагоемкости, в котором определяют среднесуточную температуру почвы в последней декаде апреля и первой декаде мая, а прогнозируемую урожайность семян на втором году жизни растений устанавливают из выражения:
Y=k1⋅xt+(k2⋅A+k3⋅d+k4⋅P)/Gs,
где Y - прогнозируемая урожайность семян люцерны на второй год жизни растений, кг/га; xt - средняя температура почвы в последней декаде апреля - первой декаде мая, °С; А - норма высева семян, шт./га; d - количество внесенных удобрений NPK, кг д.в./га; Р - поливная норма за период вегетации, м3/га; к1 - коэффициент, учитывающий сортовые качества каждого семени люцерны в формировании и накоплении зерновой массы, кг/(°С⋅га); k2 - коэффициент, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений в первый год жизни, кг/(шт.⋅га); k3 - коэффициент, учитывающий запасы минерального питания от предшественника в корнеобитаемом слое, кг/(д.в. кг⋅га); k4 - коэффициент, учитывающий долю естественных осадков в формировании урожая зерна, кг/(мм⋅га); Gs - гидротехнический коэффициент Т.Г. Селянинова, по данным выпавших осадков и суммы температур выше +10°С в период жизни растений от начала посева до момента прекращения вегетации [7].
Недостатки способа:
1. Описанный способ приемлем только для прогнозирования урожайности семян люцерны на второй год жизни растений.
2. Определяется только один показатель - урожайность.
3. Не учитывается наличие и влияние лесных полос.
Известен 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, 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 формуле
Figure 00000001
где Y - оценка урожайности, ц/га; Ymax.з - максимальная урожайность культуры для анализируемого земельного участка, ц/га; п - число интервалов времени, входящих в измерительный период; Kф - коэффициент, соответствующий фенофазам развития растений; α1, α2 - степень действия факторов погоды; K -коэффициент, учитывающий отличительное влияние температуры; Wi - среднее значение влажности почвы на i-том интервале времени, %; Wmin - минимальное значение влажности почвы, обеспечивающее жизнедеятельность растений, %; Woi -оптимальное значение влажности почвы на i-м интервале, %; ti - среднее значение температуры воздуха на i-м интервале, °С; tmin - минимальное значение температуры воздуха для жизнедеятельности растений, °С; toi - оптимальное значение температуры воздуха на i-м интервале, °С; С - коэффициент, компенсирующий часть вегетационного периода, которая не вошла в измерительный период, ц/га [8].
Недостатки способа:
1. Оптимальный интервал измерения средней влажности почвы и температуры воздуха - 3-5 дней, допустимый - декада, что довольно трудоемко.
2. Способ применим только к зерновым культурам.
3. Не учитывается влияние лесных полос.
Известен способ по оценке продуктивности растений в зависимости от лимитирующего фактора жизни растений. В нем продуктивность обратно пропорциональна кубу напряженности лимитирующего фактора:
Figure 00000002
где Y - продуктивность растения; х - фактический параметр конкретного фактора жизни растений, лимитирующий их продуктивность; а - оптимальный параметр этого фактора; b - максимальный или минимальный параметр того же фактора; А - максимальная продуктивность растений [9].
Недостатки способа:
1. Учитывается влияние только одного (лимитирующего) фактора.
2. Невысокая точность.
Известен способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, преимущественно коллекционных сортов яровых зерновых колосовых культур, при возделывании в условиях резко континентального климата. Заблаговременно высевают стандартный (районированный) среднеспелый сорт и устанавливают оптимальную норму высева и величину гидротермического коэффициента сортообразца. Способ включает также оптимизацию сроков, норм высева и способов сева, установление суммы среднесуточных температур норм высева для формирования густоты стояния стеблей, вычисление гидротермического коэффициента за период «посев-уборка» и определение потенциальной урожайности по формуле
Figure 00000003
где Y - урожайность зерна, т/га; а - коэффициент, учитывающий отклонения норм высева по сравнению со стандартом; S - фактическая сумма положительных температур от посева до налива зерна стандартного образца, °С; Gc - гидротермический коэффициент условий возделывания стандарта, мм/°С; Gc.o - гидротермический коэффициент условий произрастания сортообразцов до интродукции, мм/°С; b - коэффициент, учитывающий почвенно-климатические условия; с - коэффициент, учитывающий запасы продуктивной влаги в период «всходы-формирование зерна» [10].
Недостатком способа является то, что он применим только для оценки потенциальной продуктивности интродуцентов из разных стран мира.
Таким образом, ни один из рассмотренных способов не учитывает влияние лесных полос на урожайность и продуктивность сельскохозяйственных культур.
В условиях орошения запасы продуктивной влаги и влагообеспеченность посевов сельскохозяйственных культур, как правило, оптимальны и поэтому не являются главными факторами, определяющими урожай и продуктивность, поэтому влияние лесных полос выходит на первый план.
Целью настоящего изобретения является расчет и прогноз урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в зоне влияния лесных полос за период вегетации.
Способ применим к следующим сельскохозяйственным культурам - яровой и озимой пшенице, кукурузе, ячменю, подсолнечнику, рису, люцерне, нуту, свекле, картофелю, хлопчатнику, чайным кустам, выращиваемым под защитой лесных полос.
В зависимости от возделываемой культуры, может быть рассчитан урожай и следующие показатели продуктивности - высота главного стебля, высота растения, длина метелки, сырая и сухая биомассы, масса 1000 зерен, диаметр корзинки, количество листьев, количество стеблей, длина колоса, число клубней в кусте, средний вес клубней в кусте, число коробочек на кусте, масса хлопка-сырца в одной коробочке.
Поставленная цель достигается следующим образом. Производится отбор образцов сельскохозяйственной культуры на площадках 1 м2, расположенных по трансекте перпендикулярно лесной полосе. На каждой метровой площадке определяется средний показатель урожая и продуктивности отобранных образцов, согласно таблице.
Figure 00000004
Figure 00000005
После чего урожай, показатель продуктивности представляется в виде экспоненциальной функции и рассчитывается по формуле
Figure 00000006
где Р - урожай, показатель продуктивности; LH - расстояние от лесной полосы, Н; k и m - коэффициенты, которые рассчитываются по формулам
Figure 00000007
Figure 00000008
в которых n - число площадок с отобранными образцами; i - номер площадки; Рo - средний урожай, средний показатель продуктивности на площадке; LH - расстояние от лесной полосы в точках отбора образцов, Н.
Литература
1. Авторское свидетельство РФ RU 2379879 С2, A01G 7/00 (2006.01), 27.01.2010.
2. Авторское свидетельство РФ RU 2158498 С2, A01G 7/00 (2000.01), 10.11.2000.
3. Авторское свидетельство РФ RU 2158500 С2, A01G 7/00 (2000.01), 10.11.2000.
4. Авторское свидетельство РФ RU 2248690 С2, A01G 7/00 (2000.01), 27.03.2005.
5. Авторское свидетельство РФ RU 2267909 C1, A01G 7/00 (2006.01), 20.01.2006.
6. Авторское свидетельство РФ RU 2271096 C1, A01G 7/00 (2006.01), 10.03.2006.
7. Авторское свидетельство РФ RU 2271651 C1, A01G 7/00 (2006.01), 20.03.2006.
8. Авторское свидетельство РФ RU 2281644 С9, A01G 7/00 (2006.01), 20.12.2006.
9. Лебедев Н.С. Закон лимитирующего фактора: применение в земледелии, журнал «Земледелие», 1994, №6, С. 9-11.
10. Авторское свидетельство РФ RU 2294091 C1, A01G 7/00 (2006.01), 27.02.2007.

Claims (6)

  1. Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах, включающий отбор образцов сельскохозяйственной культуры на площадках 1 м2, расположенных по трансекте перпендикулярно лесной полосе, определение взвешиванием, измерением или подсчетом среднего показателя урожая и продуктивности отобранных образцов на каждой метровой площадке, представление урожая и показателей продуктивности в виде экспоненциальной функции и их расчет по формуле
  2. Figure 00000009
  3. где Р - урожай, показатель продуктивности; LH - расстояние от лесной полосы, Н; k и m - коэффициенты, которые рассчитываются по формулам
  4. Figure 00000010
  5. Figure 00000011
  6. в которых n - число площадок с отобранными образцами; i - номер площадки; Рo - средний урожай, средний показатель продуктивности на площадке; LH - расстояние от лесной полосы в точках отбора образцов, Н.
RU2017101630A 2017-01-18 2017-01-18 Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах RU2661829C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017101630A RU2661829C1 (ru) 2017-01-18 2017-01-18 Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017101630A RU2661829C1 (ru) 2017-01-18 2017-01-18 Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2661829C1 true RU2661829C1 (ru) 2018-07-19

Family

ID=62917264

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017101630A RU2661829C1 (ru) 2017-01-18 2017-01-18 Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2661829C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2768039C1 (ru) * 2021-09-29 2022-03-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Уральский государственный лесотехнический университет" Способ учета урожая семян деревьев хвойных пород

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2409932C1 (ru) * 2009-07-23 2011-01-27 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия" Способ прогнозирования урожайности маслосемянок сафлора
RU2420057C2 (ru) * 2009-06-24 2011-06-10 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия" Способ прогнозирования урожайности зеленой массы и маслосемянок сафлора красильного
RU2603903C1 (ru) * 2015-09-18 2016-12-10 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН) Способ расчета биомассы растений в межполосном пространстве

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2420057C2 (ru) * 2009-06-24 2011-06-10 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия" Способ прогнозирования урожайности зеленой массы и маслосемянок сафлора красильного
RU2409932C1 (ru) * 2009-07-23 2011-01-27 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия" Способ прогнозирования урожайности маслосемянок сафлора
RU2603903C1 (ru) * 2015-09-18 2016-12-10 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН) Способ расчета биомассы растений в межполосном пространстве

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2768039C1 (ru) * 2021-09-29 2022-03-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Уральский государственный лесотехнический университет" Способ учета урожая семян деревьев хвойных пород

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Cakir Effect of water stress at different development stages on vegetative and reproductive growth of corn
Karam et al. Evapotranspiration, yield and water use efficiency of drip irrigated corn in the Bekaa Valley of Lebanon
Nawaz et al. Stay green character at grain filling ensures resistance against terminal drought in wheat
Juhász et al. Water consumption of sweet cherry trees estimated by sap flow measurement
Hao et al. Grain yield, evapotranspiration, and water-use efficiency of maize hybrids differing in drought tolerance
Lafarge et al. Regulation and recovery of sink strength in rice plants grown under changes in light intensity
Niguse et al. Response of food barley (Hordeum vulgare L.) varieties to rates of nitrogen fertilizer in Limo District, Hadiya Zone, Southern Ethiopia
Wurr et al. The influence of field environmental conditions on calabrese growth and development
Chavez et al. Growth response and productivity of sorghum for bioenergy production in south Texas
RU2661829C1 (ru) Способ оценки урожая и продуктивности орошаемых сельскохозяйственных культур в лесозащищенных ландшафтах
Merouche et al. Response of durum wheat varieties to water in semi-arid Algeria
RU2366156C1 (ru) Способ оценки потенциальной продуктивности бобовой культуры
RU2420057C2 (ru) Способ прогнозирования урожайности зеленой массы и маслосемянок сафлора красильного
Liu et al. Application of the Hybrid-Maize model for limits to maize productivity analysis in a semiarid environment
Tampus et al. Effects of swiftlet (Aerodramus fuciphagus) manure and methods of crop establishment on the growth and yield of sweet corn (Zea mays var. Saccharata) in Western Leyte, Philippines
Sagar et al. Effect of crop establishment methods and irrigation schedules on growth and yield of wheat (Triticum aestivum)
RU2415556C1 (ru) Способ прогнозирования урожайности зеленой массы и маслосемянок сафлора красильного (варианты)
Taş Effect of Skipping Irrigation in Different Phenological Periods on Yield and Some Physiological Parameters of Corn (Zea mays L.)
Cioromele et al. Studies on the influence of fertilization doses on rye genotypes in North Bărăgan.
RU2420949C1 (ru) Способ оценки потенциальной урожайности семянок сафлора красильного
KHALAF et al. Assessment of Aquacrop Model in Prediction Maize Hybirds Yild by Simulation Production under Deficit Irrigation
Chisanga Evaluation of the CERES-Maize model in simulating maize (Zea mays L.) growth, development and yield at different planting dates and nitrogen rates in a subtropical environment of Zambia
Bălaş-Baconschi et al. Effect of simulating hail and late spring frost on certain parental forms of registered maize hybrids in the north-west of transylvania.
RU2424649C2 (ru) Способ прогнозирования урожайности маслосемянок сафлора красильного
RU2409932C1 (ru) Способ прогнозирования урожайности маслосемянок сафлора

Legal Events

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

Effective date: 20200119