Programování sklizně- kompilace vědecky podložených tech. doporučení, která poskytují maximální zemědělský výnos. vysoce kvalitní produkty. P.u. - směr k agronom věda, spojující výdobytky zemědělství, zemědělství, agrochemie, pedologie, fyziologie regionů, ochrana regionů, zemědělství strojírenství, fyzika, kybernetika, ekonomie Str. es-va a další. zahrnuje rozvoj integrace. systematický přístup k posuzování role a významu různých. faktory prostředí a jejich interakce v procesu tvorby plodin. Práce na P. u. prováděno na speciálních skládky, šetrné k životnímu prostředí míst, pomocí fytotronů, lysimetrů, výpočtových nástrojů, zařízení atd. První stupeň P. at. - zřízení pro určení. půdně-klimatické zóny limitujícího souboru faktorů a zdůvodnění možného výnosu na základě jeho modelování. Druhou etapou je vývoj komplexního resp. agrotechnické, event. V tomto případě je zvoleno konkrétní množství, kritérium pro efektivitu výroby (maximální možný výnos, maximální příjem nebo minimální náklady na získání daného výnosu). Třetí etapou je zajištění operativního sledování průběhu tvorby plodin a zavedení nezbytných upřesnění do systému pro plánované zemědělské technologie. činnosti v souladu s vyvíjející se agrometeorologickou situací. V souvislosti se zahájením sériových dodávek vysokorychlostních počítačů byla možnost P. at. ve výrobě, podmínky (na základě skutečného možného výnosu vypočteného na skládkách a konkrétní produkce, podmínky - kvalita půdy, základní dlouhodobé průměrné klimatické ukazatele atd.). Jsou vyvíjeny vícenásobné lineární regresní modely závislosti výnosu na podmínkách produkce. P.u. podle modelů se provádí pomocí počítače.
Prognózování plodin a metody programování
Předvídání a programování plodin na základě bilančních modelů
Předpovídání a programování výnosu obilných plodin pomocí strukturního vzorce plodiny. Hlavními prvky struktury plodiny, které tvoří její velikost, jsou počet rostlin na 1 m2 při sklizni, produktivní křovina, počet klásků v klasu, počet zrn v klásku, počet zrn v klasu, hmotnost 1000 zrn. Tvoří biologický základ produktivity.
Na základě uvedených biologických prvků M.S. Savitsky (1973) navrhl určit hodnotu výnosu pomocí strukturního vzorce (5.1)
kde Y je výnos zrna, c/ha; P - průměrný počet rostlin na 1 m2 při sklizni; K - produktivní bushiness; 3 - průměrný počet zrn v klasu; A je hmotnost 1000 zrn v gramech. Ve zkrácenější podobě lze tento vzorec zapsat jako vztah (5.2)
kde C je hustota produkčních rostlin (stonků) na 1 m2; B je průměrná produktivita jedné rostliny (stonku).
Ještě v předválečných letech M.S. Savitsky přijal první na experimentálním poli. Celosvazová zemědělská výstava 97,1-99,8 c/ha ozimé pšenice s plánem 100 c/ha.
Strukturní vzorec výnosu v plné i zjednodušené podobě názorně ukazuje, jak se případná výnosová hodnota vyvíjí, umožňuje určovat druhy plodin na poli na porostu a vyhodnocovat efektivitu různých agrotechnických postupů. Tento vzorec umožňuje stanovit optimální hustotu rostlin a produktivních stonků, stejně jako optimální hmotnost zrna na rostlinu (klas nebo latu), což zajišťuje maximální výnos možný za určitých specifických podmínek prostředí. Podle strukturního vzorce, založeného na dlouhodobých údajích, bylo tedy zjištěno, že v Bělorusku je optimální hustota produktivního stonku obilných plodin při sklizni 500-600 klasů na 1 m 2 v závislosti na plodině, odrůdě, úrodnost a typ půdy. Při průměrné hmotnosti 0,5 g zrna na klas to může poskytnout 25-30 c/ha.
Prvky výnosové struktury jsou do určité míry odrazem komplexu podmínek prostředí, které lze kvantitativně zohlednit prostřednictvím prvků strukturního vzorce výnosu a výnosu jako celku. Znalost zákonitostí tvorby výnosu obilného zrna na poli nám umožňuje předpovědět jeho hodnotu. Tato metoda však neposkytuje přesný výpočet nutných živin, vlhkosti a dalších faktorů prostředí pro získání plánovaných výnosů.
Analýza struktury plodiny v průběhu řady let umožnila zjistit, že nejstabilnějšími ukazateli její struktury jsou polní klíčivost, produkční odnož, hmotnost 1000 zrn a výnos zrna z celkové hmoty plodiny. Průměrné výnosové ukazatele stability jsou počet klásků na klas, počet zrn na klas a procento přezimovaných rostlin (u ozimů). Nejméně stabilními ukazateli jsou výnos zrna, počet rostlin a produktivních stonků na 1 m2 při sklizni a procento rostlin zachovaných pro sklizeň.
Bilanční metoda programování výnosu umožňuje zohlednit komplexní vliv hlavních životních faktorů na rostlinu. Charakteristiky těchto faktorů a jejich role při tvorbě výnosu jsou formulovány I.S. Shatilov (1973) ve formě 10 vědeckých principů programování produktivity.
První zásada spočívá ve stanovení velikosti plodiny na základě příchodu fotosyntetického aktivního záření a stanovení koeficientu využití PAR plodinami. V praktické práci je nutné usilovat o zvýšení tohoto koeficientu selekcí plodin, zvyšováním úrovně zemědělské techniky, zaváděním nových vysoce produkčních odrůd a neustálým zdokonalováním technologie pěstování zemědělských plodin.
Druhý princip na základě stanovení velikosti sklizně na základě tepelných zdrojů. Pro tyto účely se stanovují hydrotermální nebo bioklimatické ukazatele produktivity. Stanovení možného výnosu biomasy na základě hodnoty těchto ukazatelů má praktický význam při výběru plodin a odrůd v osevních postupech za účelem co nejúplnějšího využití vegetačního období, maximalizace akumulace sluneční energie a získání maximálních výnosů zejména v osevních postupech. jižní zóny země. V tomto případě je často nutné rozhodnout v každém konkrétním případě: pěstovat dvě rané odrůdy nebo jednu pozdní, produktivnější, aby se co nejlépe využilo vegetační období. V oblastech s krátkou vegetační dobou mají výhodu časně dozrávající vysoce produktivní odrůdy.
Třetí zásada Programování výnosu spočívá v nutnosti zohlednit vodní bilanci rostlin a stanovit možnou výnosovou hodnotu na základě vláhy plodin. Informace o vláhové rezervě v metrové vrstvě půdy a množství srážek během vegetačního období lze získat z nejbližší meteorologické stanice nebo z referenčních materiálů. Je třeba vzít v úvahu, že velikost sklizně je dána nejen celkovým množstvím srážek, ale také charakterem jejich rozložení během vegetačního období. Zvýšení efektivity využívání zásob půdní vláhy a atmosférických srážek rostlinami je nutné dosáhnout zvýšením vláhové kapacity půdy, zlepšením jejích fyzikálních vlastností, snížením povrchového odtoku a správným používáním organických a minerálních hnojiv.
Čtvrtý princip spočívá ve stanovení velikosti výnosu na základě fotosyntetického potenciálu. Velikost biologického výtěžku závisí na velikosti fotosyntetického povrchu a na tom, do jaké míry intenzita fotosyntézy převažuje nad dýcháním. Čím větší je tento rozdíl, tím produktivnější je fotosyntetický listový aparát a tím vyšší bude čistá produktivita fotosyntézy.
Součet denních ukazatelů listové plochy v plodinách za celé vegetační období (nebo jeho určitou část) se nazývá fotosyntetický potenciál rostlin (PP) a měří se v m 2 den/ha. Fotosyntetický potenciál je obecný ukazatel, který zahrnuje biologické vlastnosti plodiny a odrůdy, vliv agrotechnických postupů (doba a způsob setí, výsevek, hnojivo atd.) a také vliv půdních a povětrnostních podmínek.
Bylo zjištěno, že každých tisíc jednotek fotosyntetického potenciálu poskytuje 2,5-3 kg zrna. Úkolem je tedy vytvořit plodiny, jejichž fotosyntetický potenciál by zajistil plánovanou úroveň výnosu. K tomu je nutné především zachovat danou hustotu rostlin a zajistit optimální strukturu setí.
Pátý princip je při identifikaci potenciálu plodiny a odrůdy. Je třeba vzít v úvahu, že různé odrůdy reagují odlišně na výsevy, dávky a poměry základních živin přidávaných s hnojivy atd. Údaje o potenciálních schopnostech odrůd a jejich reakci na podmínky pěstování lze získat od výzkumných institucí a Státní komise pro odrůdové zkušebnictví nebo v případě potřeby provést speciální pokusy k objasnění tohoto ukazatele.
Šestý princip spočívá ve stanovení možného výnosu na základě efektivní úrodnosti půdy a vyvinutí hnojivového systému založeného na zohlednění zásoby živin půdy, jejích dalších agrochemických ukazatelů, koeficientů využití živin z půdy a hnojiv a potřeby rostlin živin, zajišťujících produkci naprogramovaného výnosu a jeho kvality. Úroveň výnosu dosaženého efektivní plodností je stanovena polními pokusy.
Bilanční metoda pro výpočet dávek hnojiva je nejrozšířenější v praxi programování plodin. Vzhledem k tomu, že se však koeficienty využití živin z půdy a hnojiv výrazně liší, je potřeba je u každé plodiny upřesnit s přihlédnutím k půdním a klimatickým podmínkám pěstování.
Sedmý princip Programování výnosů spočívá ve vývoji souboru agrotechnických opatření a odrůdové zemědělské techniky na základě požadavků plodiny a odrůdy. Soubor agrotechnických opatření by měl zajistit nejlepší podmínky pro růst, vývoj rostlin a tvorbu plodin. Technologické techniky a operace musí být propojené, prováděné včas a kvalitně. Vzhledem k tomu, že nové odrůdy mohou mít jiný tok živin, hospodárněji využívat vláhu apod., je nutné vyvinout odrůdovou agrotechniku.
Osmý princip je zajistit pěstování zdravých rostlin, eliminovat negativní vliv škůdců a chorob na růst, vývoj a produktivitu zemědělských plodin. Tento princip úzce souvisí s předchozím a předpokládá, že v každé zóně, pro každou plodinu a pole by měla být vypracována specifická opatření pro boj proti chorobám a škůdcům polních plodin. Teprve na pozadí použití zvýšených dávek hnojiv se realizuje potenciální produktivita většiny moderních odrůd rostlin a účinnost hnojiv a jejich úhrada sklizní se výrazně zvyšuje se spolehlivou ochranou plodin před škůdci a chorobami.
Devátý princip programování výnosů je potřeba správné aplikace základních zákonitostí vědeckého zemědělství a pěstování rostlin: 1) ekvivalence a nezastupitelnost faktorů života rostlin, tzn. Je nemožné nahradit každý faktor nezbytný pro rostliny (teplo, voda, světlo, jídlo atd.) jiným; 2) limitující faktor - úroveň produktivity je určena faktorem, který je na minimu; 3) optimum - pouze optimální poměr mezi vlhkostí, živinami atp. zajišťuje nejlepší vývoj rostlin; 4) návratnost - potřeba zavádět do půdy prvky výživy půdy v množstvích odcizených sklizní; 5) střídání plodů - správné střídání plodin v prostoru a čase, zajišťující za jinak stejných podmínek vyšší výnosy než u monokultury; 6) fyziologické hodiny - reakce rostlin na délku a intenzitu osvětlení, což umožňuje správný přístup k výběru plodin pro strniště a sečení plodin; 7) regulační systém - rostliny nepřetržitě přijímají informace z vnějšího prostředí, zpracovávají je a na základě toho zesilují nebo zpomalují procesy probíhající v těle. Správné použití tohoto zákona pomáhá experimentátorovi vybrat plodiny a vyvinout technologie pro jejich pěstování, které zajistí požadovaný výnos za konkrétních podmínek.
Desátý princip vyžaduje dostupnost vhodných experimentálních dat, široké využití matematických nástrojů a počítačů, což umožňuje co nejpřesněji určit optimální variantu souboru opatření, která zajistí získání naprogramované sklizně.
Bilanční metoda programování plodin je založena na použití jednodušších fyzikálních a statistických modelů výrobního procesu. V tomto případě postup programování spočívá v určení úrovně výnosu, výpočtu dávek hnojiva, vypracování technologických map atd. Základní výpočetní vzorce využívají půdně-klimatické ukazatele zobecněné v čase a prostoru. Tato metoda byla nejvíce rozvinuta v pracích MCXA, LSHI, AFI, Bashkir Agricultural Institute, Tatar Research Institute of Agriculture, UkrNIIOZ a řady dalších vzdělávacích a výzkumných průmyslových a zonálních institucí a je zatím nejrozšířenější v praxi programování plodin.
Základní bilanční rovnice použité v těchto výpočtech jsou uvedeny výše v diskuzi o typech modelů (viz kapitola 4).
Metoda vyvinutá v Běloruském výzkumném ústavu půdních věd a agrochemie (BelNII PA), umožňuje predikovat možnou výnosovou hodnotu (Y) s přihlédnutím k efektivní úrodnosti půdy podle komplexních ukazatelů - skóre kvality půdy (B p) a cenu orné půdy bod (C b) podle rovnice (5.3)
kde P ud je zvýšení výnosu z hnojiv, %.
Cena orné půdy pro obilné plodiny je v průměru 37 kg obilí, pro brambory - 281 kg, pro len: vlákno - 11,4 kg, semena - 9,1 kg. Tento ukazatel není konstantní a mění se v závislosti na půdní diverzitě a agrochemických vlastnostech půdy (tab. 5.1).
Pro zohlednění agrochemických vlastností půdy jsou na cenu bodu orné půdy aplikovány korekční faktory. Součin skóre orné půdy a ceny skóre udává úroveň výnosu, kterého lze dosáhnout efektivní úrodností půdy bez použití hnojiv na pozadí vysoké úrovně zemědělské techniky.
5.1. Cena bodu orné půdy pro obilniny v závislosti na typu půdy, kg(podle Kulakovskaya, 1978)
|
Půdní odrůda |
Zimní žito |
Zimní pšenice | ||
|
písčitá hlína a písek, | ||||
|
podloženo morénou | ||||
|
písčitá hlína, podložená písky | ||||
|
písčitý | ||||
|
Rašeliniště |
Stanovení zvýšení výnosu hnojivy ve výrobních podmínkách vychází ze skutečnosti, že platba za 1 kg NPK výnosem zrna je v průměru rovna 5,1 kg; brambory - 31 kg; vláknitý len: vláknina -1,5 kg, semena -1,2 kg; 1 tuna organické hmoty platí za 33 kg obilí, 90 kg brambor. Tabulka 5.2 ukazuje návratnost investice 1 kg NPK z hlediska zvýšení výnosu pro hlavní obilné plodiny na různých půdách.
5.2. Platba za 1 kg minerálních hnojiv NPK zvýšením výnosu zrna na různých půdách, kg(podle Kulakovskaya, 1978)
|
Půdní odrůda |
Zimní žito |
Zimní pšenice | ||
|
Sod-podzolic: hlinitý | ||||
|
písčitá hlína a písčitá, podložená morénou | ||||
|
písčitá hlína, podestýlka | ||||
|
písčitý písčitý | ||||
|
Rašeliniště |
Mezi bodovým hodnocením orné půdy a podílem na výnosu získaném pomocí hnojiv existuje určitý vztah: čím vyšší je efektivní úrodnost půdy, tím nižší je podíl výnosu získaného pomocí hnojiv. Takže se skóre 30 je podíl plodiny získané z hnojiv 70-75% a se skóre 45 a více než 60 - 55% a 35-40%.
Jako příklad je uveden výpočet možného výnosu ječmene na základě efektivní úrodnosti půdy. Počáteční údaje:
hlinitá půda, pH=5,7; obsah mobilního fosforu - 15,5 mg/100 g půdy; vyměnitelný draslík - 14,5 mg/100g půdy; humus - 1,7 %; skóre orné půdy je 45. Podle BelNIIPA je u této půdy cena bodu rovna 39 kg obilí, korekční faktor pro ni je 0,94. V důsledku toho je úroveň výnosu poskytovaná efektivní úrodností půdy rovna: 45 (39 · 0,94) = 1649,7 kg.
Skóre orné půdy 45 vám umožňuje získat podíl úrody 55 % na úkor hnojiv. Předpokládaný výnos stanovený rovnicí (5.4) bude:
Pro tuto úroveň výnosu (36-37 c/ha) je třeba vypočítat hnojiva a vyvinout zemědělskou technologii.
Metoda našla široké uplatnění v programování plodin v Bělorusku. Průměrné odchylky skutečných výnosů plodin od vypočtené hodnoty jsou 10-20 %. Za nepříznivých povětrnostních podmínek přirozeně přibývají.
Na BelNIIPA pod vedením T.N. Kulakovskaya (1984, 1990) vyvinul integrální model optimálních vlastností sodno-podzolových středně a lehkých hlinitých půd, jejichž efektivní úrodnost umožňuje získat 45-60 c/ha zrna, resp. 65-75 c/ha krmiva. Jednotky Model umožňuje predikovat změny v čase počátečního stavu půdních vlastností pod vlivem intenzifikačních faktorů. Na jeho základě je možné plánované řízení procesů rozšířené reprodukce půdní úrodnosti.
Optimální hodnoty jeho hlavních parametrů jsou charakterizovány následujícími ukazateli: tloušťka orného horizontu - 25-30 cm; obsah dostupných forem makroprvků (v mg/100 g půdy) - dusík (NO 3 + NH 4) - 3-4,5; fosfáty - 25 - 30 (podle Kirsanova); vyměnitelný draslík - 20-25; hořčík - 10-12; obsah mikroprvků (v mg/kg půdy): měď - 3-4, kobalt - 0,8-1,2, molybden -0,1-0,4, bor - 0,5-0,6, zinek - 6-7; reakce půdního roztoku - pH KS1 -6,0-6,5, pH H20 -6,5-7,0, žádný mobilní hliník, hydrolytická acidita - 1,5-2 meq/100 g půdy, součet absorbovaných zásad - 8- 12 meq/100 g půdy, stupeň nasycení bázemi půdního absorpčního komplexu je 80-90%; objemová hmotnost - 1,1-1,2 g/cm3; celková pórovitost - 50-55%, kapacita vzduchu - 25-30%; vysoká aktivita půdních enzymů - invertáza (více než 1 mg glukózy), polyfenoloxydisa (více než 3 mg purpurgalinu), kataláza (více než 1,3 ml kyslíku); nízká aktivita peroxidázy a vysoká nitrofikační schopnost. Tyto půdy se vyznačují nepřítomností nebo nevýznamným projevem eroze a suti; Zásoba produkční vláhy ve sloji O-50 cm na začátku vegetačního období je 130-150 mm, míra využití ročních srážek je 0,6-0,7.
Byly stanoveny nákladové normy pro změnu vlastností sodno-podzolických jílovitých půd. Ke zvýšení obsahu humusu v půdě o 0,1 % je potřeba 30-40 tun hnoje na hektar; zvýšit půdní P 2 O a K 2 O o 1 mg/100 - 40-45 kg/ha fosforu a 60-70 kg/ha draselných hnojiv; pro posun pH v prvním roce o 0,15-0,2 na hlinitých půdách a o 0,2-0,35 na hlinitopísčitých půdách přidat 1 t/ha vysoce kvalitních vápenných hmot.
Rozvinul se Lotyšský výzkumný ústav zemědělství a zemědělské ekonomiky informační a výpočetní systém "půda-sklizeň". Skládá se z databank, které jsou neustále aktualizovány o podrobné informace o úrodnosti půdy, historii polí, výnosu všech hlavních plodin, odebírání živin z půdy se sklizní, obsahu živin v organických hnojivech atd. Aby se snížilo množství uložených dat, je mnoho standardů specifikováno ve formě funkčních závislostí. Pro sestavení databanky a standardů byly využity všechny dostupné zdroje informací: data z agrochemických půdních průzkumů, polních pokusů, doporučení, zkušenosti nejlepších farem atd. Doporučení jsou sestavována pomocí počítače. Pomocí této metodiky byla sestavena doporučení pro používání hnojiv pro téměř všechny farmy v Lotyšsku (Vevers, 1985).
Kolektiv autorů z SouthNIIGiM a výzkumných institucí severního Kavkazu (Kan, Burdyugov, Balakai et al., 1985) byl vytvořen systém regionálního programování plodin, založených na agrokomplexních plánovacích algoritmech (ΑΠΑ). Pomocí těchto algoritmů může farmářský specialista na základě dostupných dat o stavu pole naplánovat zemědělský komplex, který zohledňuje individuální vlastnosti pole, technické možnosti farmy a předpovědi počasí. ΑΠΑ obsahuje pravidla v různých podobách: ve formě logické podmínky vyjádřené slovy, vzorcem, tabulkou. Pokud má zóna službu programování plodin, která má matematické modely plodin, výpočty provádí výpočetní středisko. Zároveň se zvyšuje kvalita plánování. Zkušenosti širokého používání této metody na farmách severního Kavkazu ukázaly, že včasné a kvalitní provedení celého komplexu agrotechnických opatření zajišťuje produkci 60 centů/ha pšenice ozimé, přes 100 centů zrna kukuřice, 600 centů/ha zelené hmoty víceletých trav a kukuřice na siláž.
Každá z fází programování obsahuje poměrně specifické prvky. Akademik I. S. Shatilov identifikoval 10 řad programovacích prvků, které nazval principy. Jejich hlavní podstata je následující: 1) vypočítat potenciální výnos (PU) použití PAR pro plodiny;
3) plánovat reálný ekonomický výnos (RPU) s využitím zdrojů, které jsou na farmě k dispozici; 4) vypočítat plochu povrchu listu a fotosyntetický potenciál (PP) pro předpokládaný výnos
a další fytometrické ukazatele; 5) komplexně analyzovat zákonitosti zemědělství a rostlinné výroby a správně je využívat v konkrétních programových podmínkách; 6) vypočítat dávky hnojiv a vyvinout systém pro jejich efektivní využití; 7) vypracovat vodní bilanci a pro podmínky zavlažování vyvinout systém pro plné zásobování plodin vodou během vegetačního období; 8) vypracovat systém agrotechnických opatření na základě požadavků pěstované odrůdy; 9) vyvinout systém ochrany plodin před škůdci, chorobami a plevelem; 10) sestavit kartu výchozích dat a pomocí počítače určit optimální variantu agrotechnického komplexu při dosažení naprogramovaného výnosu z hlediska velikosti a kvality.
Pro správné doložení naprogramovaného výnosu je nutné zohlednit ekonomické možnosti a komplexně analyzovat zdroje přirozených výnosových faktorů, které se v polních podmínkách prakticky výrazně nemění. Jedná se především o sluneční záření, teplo, vlhkost, minerální sloučeniny půdy a hnojiv a vzdušný oxid uhličitý. Proto je v procesu programování potenciální výnos vypočítán pomocí PAR na úrovni dobrého výsevu (A. A. Nichiporovich 1,5 – 3 %), plného využití přírodních zdrojů vláhy a tepla – skutečně možné, nebo výnosu poskytovaného klimatem (DGU, CU) a efektivní využití ekonomických zdrojů a produktivita – reálná programovatelná ekonomická produktivita (RPU).
Stanovení potenciálního výnosu. Potenciální výnos v programování je maximální výnos, který lze teoreticky získat při daném vstupu a koeficientu absorpce PAR výsevem (KfaR, účinnost světlometů, %) a optimálním zajištění dalšími faktory (H. G. Tooming). Vypočítá se pomocí vzorce A. A. Nichiporoviče
kde PU je potenciální výnos suché biomasy, c/ha; Dodávka PAR pro setí v aktivním vegetačním období plodiny, kJ/ha, k - plánovaný koeficient absorpce PAR, %; Q-
měrná energetická kapacita suché biomasy pěstované plodiny, kJ/kg.
PAR je součástí integrálního záření o vlnové délce od 380 do 720 nm, které způsobuje fotochemické reakce v zelených částech rostlin. Vypočítá se pomocí rovnice
kde Cse je efektivní koeficient přechodu z integrálního přímého záření do PAR (závisí na zeměpisné šířce a roční době, ale mění se málo a v průměru je 0,42); Cd je koeficient přechodu z integrálního rozptýleného záření do rozptýleného fázovaného pole (v průměru 0,60); - součet přímého integrálního záření,
kJ/cm2; 2 D - součet rozptýleného integrálního záření, kJ/cm2.
Koeficient absorpce PAR plodinami (CCDFAR plodin) se velmi liší, ale obvykle nepřesahuje 5 %. Jen za mimořádně příznivých podmínek prostředí dosahuje 8 - 10 % a teoreticky možný koeficient je 15 - 18 % (H. G. Tooming, 1977).
Přeměna z PU biomasy na PU ekonomicky hodnotnou část plodiny se provádí podle vzorce
kde c je standardní obsah vlhkosti v ekonomicky cenné části plodiny, %; a je součet částí hlavních a vedlejších produktů v plodině.
Stanovení skutečně možného výnosu (FY). Neregulované nebo špatně regulované terénní faktory nejsou téměř vždy v optimálním množství a proporcích pro rostliny a omezují účinnost PAR plodin. Proto je výnos zpravidla nižší než výnos odpovídající maximální možné účinnosti PAR pro plodinu. Produktivita vypočítaná na základě špatně regulovaných a neregulovaných faktorů zásobování vlhkostí a zdrojů tepla se nazývá skutečně možná nebo klimaticky zajištěná (DGU, CU). Poměr vláhy se stanoví na základě údajů o vláhových zdrojích (W, mm) a měrné spotřebě vody na tvorbu jednotky sušiny biomasy nebo jednotky hospodářsky cenné části plodiny, tedy koeficientu transpirace. (TC), nebo koeficient spotřeby vody (CV, mm/c, t/c, t/m3). DGU je určeno vzorcem
kde DMU je v prvním vzorci výnos suché biomasy, c/ha, ve druhém - výnos ekonomicky cenné části plodiny nebo celková hmotnost plodiny, c/ha, která závisí na odebrané hodnotě CV ; W - zdroje vlhkosti dostupné rostlinám, mm.
Zdroje vlhkosti, které mají rostliny k dispozici, lze určit několika způsoby. Nejjednodušší je definice pomocí vzorce
kde Wp.o je roční průměr 
množství srážek, mm; Kr.o - koeficient
využití sedimentů; P je průtok vody z podzemní vody, mm.
Asi 30 % ročních srážek stéká s tavnou vodou z povrchu půdy, během vegetačního období protéká povrchovým a přízemním odtokem, odpařuje se z povrchu půdy a stává se pro rostliny nedostupným.
Přesněji řečeno, zdroje vláhy, které mají rostliny k dispozici, lze určit pomocí údajů o zásobách vláhy, které mají rostliny k dispozici během obnovení vegetačního období ozimých plodin a bylin, a pro jarní plodiny - pro období jejich setí (Wв, mm) podle dlouhodobých údajů meteostanice za období sklizně plodin ( Wз.о, mm) - množství srážek, které spadne během vegetačního období plodiny (WB 0), a koeficient užitkovosti srážek které klesly během vegetačního období (Kv.o). Chcete-li to provést, použijte následující vzorce:
Výpočet DGU na základě potenciálu biohydrotermální produktivity (BHP). Profesor A. M. Ryabchikov na základě mnohaletého výzkumu dospěl k závěru, že schopnost území tvořit určité množství fytomasy závisí na kombinaci faktorů, jako je světlo, teplo, vlhkost a délka vegetačního období. Produktivitu oblasti s kombinací těchto faktorů lze určit z hlediska biohydrotermálního potenciálu (BHPP) pomocí vzorce
kde Kp - potenciál biohydrotermální produktivity, body; W-
produktivní zdroje vlhkosti, mm; TV - období aktivního vegetačního období plodiny, deset dní; R - radiační bilance za toto období, kJ/cm2. Produktivita území má podobné ukazatele při výpočtu pomocí hydraulických ukazatelů produktivity (HPI):
kde GTP je ukazatel hydrotermální produktivity, body; Kv - vlhkostní koeficient; TV - délka vegetačního období, desetiletí.
Kvv je definován jako poměr mezi energií, kterou je třeba vynaložit na odpařování vláhových zdrojů (W, mm), a skutečnou dodávkou energie během vegetačního období (R, kJ/cm2) podle vzorce 
Výnos suché biomasy je určen vzorcem
Skutečný možný výnos vypočítaný na základě klimatických faktorů závisí na odrůdových vlastnostech plodiny, řízení procesů tvorby určitých částí plodiny (například užitkové části plodiny) a podobně.
Stanovení produkčního výnosu. Při zjišťování skutečného výnosu, kterého lze dosáhnout v produkčních podmínkách konkrétní farmy, se analyzuje výnos zónovaných odrůd na odrůdových pozemcích, v nejlepších farmách a vědeckých institucích. Například pro obilniny používají vzorec navržený M. S. Savitskym:
B = RKZA: 1000,
kde Y je výnos zrna, c/ha; P - počet rostlin na 1 m2 za období sklizně; K - produktivní bushiness rostlin; C je počet zrn v klasu (květenství); A - hmotnost 1000 zrn, g.
Reálný produkční výnos (RVU) závisí na realizaci úrodnosti půdy a na klimatických faktorech oblasti. Pokud se koeficient implementace blíží 1 (100 %), pak RVU odpovídá DGS. Pokud je nižší, pak je RVU menší než DGU. Realizace klimatických podmínek závisí na spokojenosti plodiny s faktory materiálové (zdrojové) produktivity regulovanými ve výrobních podmínkách.
Životní faktory lze částečně regulovat agrotechnickými opatřeními. Na pozadí správně aplikované agrotechnické techniky má nutriční režim rozhodující vliv na úplné využití přirozených výnosových faktorů a na zavlažovaných polích závlahy. Proto se RVU určuje s ohledem na tyto faktory. Reálný výnos produkce se vypočítá pomocí vzorce
kde RVU je výnos plodiny, c/ha; B - skóre kvality půdy; C - cena bodu zeminy, c/bod; Ko - množství organických hnojiv plánované pro plodinu, t/ha; Km - množství minerálních hnojiv plánované pro plodinu, c/ha; Oo a Ohm - návratnost zvýšení výnosu o 1 tunu organických a 1 t minerálních hnojiv, t; Kp, Op - ostatní prostředky přidělené plodinám a jejich návratnost k výnosu.
Pokud je na farmě dostatek hnojiva, tak se RVU plánuje podle DMU a podle ní se počítají dávky hnojiv.
V podmínkách závlah RVU pojišťuje zdroje závlahové vody na základě návratnosti 1 m3 
vody podle výnosu plodiny podle vzorce
kde M jsou zdroje závlahové vody, m3/ha; Kv - návratnost 1 m3 vody zvýšením vydatnosti, c.
Normy hnojiv a dalších prostředků se vypočítávají na základě plánovaného výnosu na základě zdrojů vlhkosti. Pokud není závlahová voda limitujícím faktorem, pak se pro PU plánuje RVU s účinností PAR minimálně 2,5 - 3 %. Na tento výnos se počítá potřebné množství závlahové vody, hnojiv a dalších prostředků.
Výnos plodin můžete určit také na základě efektivní úrodnosti půdy. Je vhodné to provést nejprve na úrodných půdách, po zorání travní vrstvy.
Produktivitu lze vypočítat pomocí lineárních a vícenásobných regresních rovnic (All-Russian Research Institute of Feed, A. S. Obraztsov). Celkový výnos biomasy odrůdy lze vypočítat pomocí více regresních rovnic
kde Uo je celkový výnos biomasy, c/ha sušiny při sečení na výšku 5 - 6 cm; UP - genetický potenciál výnosu odrůdy (závisí na její rané zralosti a délce dne v období klíčení), c/ha; Ksp je normalizovaná funkce optimální doby setí (sp je počet dní po optimální době setí obilných plodin, zohledňuje se pouze pokles výnosu poškozením rostlin škůdci, chorobami nebo pozdním setím); K1, Ke - funkce optimality teplotních a zvlhčovacích podmínek v
období od výsevu do květu (K, Ke1 a od květu do zrání (K2, Ke2); Kt - věk travního porostu (u víceletých trav); KNPK - obsah NPK v půdě a hnojivech; KrH - kyselost půdy; Kok.g - kultivační půda; Kg - hustota postavení rostlin; K3 p - zaplevelení plodin; Kvil - stupeň poléhání rostlin; K - fáze
vývoj rostlin v době sklizně; B - ukazatel výtěžnosti hotového krmiva (závisí na technologii sběru, konzervování a skladování produktů); Ke - dostupnost vybavení a pracovních zdrojů.
Výpočty výnosu zrna a krmiva pomocí těchto rovnic se provádějí na počítači.
Po výpočtu skutečného možného výnosu a potenciálního výnosu byste je měli porovnat a vypracovat technologie pro přechod z jedné výnosové úrovně na druhou, vyšší (Vf - Vdm - Vpv).
K programování výnosů v podmínkách přirozené nestabilní a nedostatečné vlhkosti se berou průměrné roční ukazatele (I. S. Shatilov).
Programování je určeno pouze k optimalizaci všech procesů rostoucí technologie. Je nutné optimalizovat náklady na energie a řešit organizační záležitosti: tvorba jednotek, školení výkonných pracovníků, vytváření týmů a jednotek pro pěstování programovaných plodin, zajištění vhodných nástrojů pro sledování podmínek vegetační sezóny, platební podmínky atd.
I. S. Shatilov se domnívá, že mohou existovat 3 fáze programování: získání vysokého programovaného výnosu pomocí úrodnosti půdy a hnojiv, kdy bilance živin může být částečně negativní; získání vysokých výnosů při zachování úrodnosti půdy a získání vysokých a ultravysokých výnosů při současném zvýšení úrodnosti půdy. Třetí etapa je možná pouze v podnicích s vysokou intenzifikací rostlinné a živočišné výroby (pro zajištění pozitivní bilance živin v půdě).
Před vypracováním předpovědního programu pro minimální zemědělský komplex pro pěstování plodiny lze využít podrobné otázky toku vláhy během vegetačního období plodiny v polních podmínkách, její množství, setím. Na záplavovém území se zjišťuje i skutečná hladina podzemní vody. Pokud je regulován, je stanovena jeho optimální úroveň vzhledem k dané plodině. V případě potřeby naplánujte částečné zavlažování v obdobích snížené relativní vlhkosti.
Je třeba předem stanovit fytometrické parametry výsevu dané produktivity, to znamená určit optimální listovou plochu podle vegetačního období, fotosyntetický potenciál výsevu, čistou produktivitu fotosyntézy a na tomto základě zdůvodnit výsevek pro výsevek. programovaná sklizeň (G.K. Kayumov, 1989). Tyto práce jsou teoretickým vývojem procesu programování, ale v praxi jsou bohužel stále nedostatečně využívány a jsou nahrazovány jednodušším: stanovení (v experimentech) ve vztahu ke každé půdně-klimatické oblasti kvantitativního a prostorového rozložení. rostlin, hustota stonku a způsob setí. Na jejich základě se stanoví výsevek plodin.
Výpočty dávek hnojiva. Důležitým aspektem v programovacím systému je optimalizace režimu minerální výživy plodiny. K tomu objasňují dynamiku pohyblivých sloučenin živin v půdě - dusíku, fosforu, draslíku a dalších makro- a mikroprvků a jejich odstraňování předpokládaným výnosem plodiny. Na tomto základě jsou vypočítány požadavky na živiny pro naprogramovaný výnos.
Dávka hnojiva pro naprogramovaný výnos se vypočítá pomocí vzorce 
kde D je dávka hnojiva, kg/ha; B - programovatelný výnos, c/ha; P je obsah živin v půdě, mg na 100 g; B1 - odstranění živin na 1 quintal hlavního produktu s odpovídajícím množstvím vedlejších produktů, kg; Km - přepočítací koeficient, mg na 100 g na kg/ha; Ku - koeficient využití živin z hnojiva, zlomek jednotky; Kp - koeficient využití živin z půdy, zlomek jednotky.
Při výpočtu dávek hnojiva pro naprogramovaný výnos se bere v úvahu účel výsevu obilí, získání okopanin, hlíz a vegetativní krmné zelené hmoty. V plodinách pro potravinářské účely, kdy se využívá celá rostlina (listy, stonky, květenství), je nutné poskytnout co nejvíce obsahu plodiny (například jednoleté a víceleté trávy, kukuřice na zelené krmivo a další zelené dopravní plodiny). K tomu má velký význam dostatečná dusíkatá výživa rostlin, která zajišťuje tvorbu vysokého výnosu vegetativní hmoty a dostatečného obsahu bílkovin v ní. Aby se však zabránilo nadbytku dusičnanů v krmivu, měla by být dávka dusíku vyvážena přídavkem (nebo přítomností v půdě) fosforu a draslíku. Zohledňují také zařazování plodin do osevního postupu, úroveň zaškolení zaměstnanců, dostupnost techniky, organizují pravidelné sledování včasnosti a kvality všech prací a sledují postup tvorby plodin. Přijatá data jsou zpracována a jsou přijímána příslušná rozhodnutí týkající se péče o plodiny a sklizně.
Prediktivní program pro tvorbu výnosu plodin (model výrobního procesu). Předpokládají a nastiňují průběh tvorby úrody odrůdy nebo hybridu určité plodiny v podmínkách konkrétního pole.
Na základě podrobného studia biologie a ekologie odrůdy (hybridu) s přihlédnutím k abiotickým a biotickým faktorům vegetačního období předpokládají (předpokládají) kalendářní data nástupu fenologických fází (nejlépe i fází organogeneze), na základě podrobného studia biologie a ekologie odrůdy (hybridu), s přihlédnutím k abiotickým a biotickým faktorům vegetačního období, předpokládají (předpokládají) kalendářní data nástupu fenologických fází (nejlépe i fází organogeneze), dynamika půdní vlhkosti a obsahu živin v ní, dynamika růstu povrchu listů a vegetativní rostlinné hmoty, optimální hustota stonku, struktura plodin. Na základě předchozích studií a s přihlédnutím k meteorologické předpovědi předpokládáme napadení, druhy plevelů, poškození škůdci a chorobami, pravděpodobnost polehnutí plodin, způsoby sklizně atd.
Získaná data slouží k vypracování technologického schématu pěstování a programu úpravy pěstebních podmínek plodiny - vypracování dalších opatření ke zlepšení těchto podmínek (pokud se výrazně odchylují od optimálních) prostřednictvím doplňkové závlahy, osvěžující zálivky, doplňkových opatření k hubení plevelů, škůdců a chorob v případě epizootických nebo epifytotických onemocnění atd.
Informace o stavu plodin by měly být poskytovány pravidelně. Ve složitějších systémech, například při pěstování naprogramovaných plodin v zavlažovaných oblastech, lze informace dodávat do počítače díky použití speciálních zařízení s citlivými senzory přímo z rostlin. To je již nejvyšší stupeň programování a zajištění optimálních podmínek pro růst rostlin. K tomu dochází především v zelinářství při pěstování plodin ve sklenících, kde jsou do počítače neustále dodávány informace z rostlin a půdy (substrátu) a jsou vydávány příslušné příkazy a pokyny k udržení stanovených parametrů rostlinné vegetace.
Minimální zemědělský komplex. Další fáze programování je technologická, která zahrnuje přípravu zemědělského komplexu, technologické schéma a technologickou mapu (technologický projekt) pro pěstování plodiny. Kromě toho má velký význam minimalizace technologie a pomáhá zachovat úrodnost půdy.
Moderní kultivační technologie (minimální zemědělský komplex), například pro obilí, umožňuje povrchovou kultivaci, přičemž provádí několik technik v jednom průchodu dále. Zohledňuje se specifická situace, která se v terénu vyvine s přihlédnutím k agrometeorologickým faktorům. Velký význam má obecná úroveň zemědělské techniky v osevním postupu, ekologická čistota pole, výběr odrůd odolných proti plevelům, chorobám, škůdcům a podobně.
Zemědělský komplex lze znázornit formou tabulky nebo síťového grafu, na kterém jsou svisle shora dolů zobrazeny všechny hlavní zemědělské postupy, počínaje hnojením, loupáním strniště, orbou (v případě potřeby) a konče sklizní. Techniky péče a sklizně jsou spojeny s fázemi růstu a vývoje plodin. Jedná se o obecnou konstrukci systému pěstování plodin, nezbytný předpoklad pro další upřesnění technologického postupu.
Technologické schéma pro pěstování plodin. Vypracování technologického schématu (technologie pro pěstování programovatelné plodiny jako základ technologické mapy, nebo technologický projekt pro pěstování plodiny zahrnuje stanovení technologických operací (technik) pěstování, složení jednotky, načasování prací. , agrotechnické požadavky a poznámky:
Technika pěstování
Složení jednotky
Uzávěrka
Agrotechnické požadavky
Poznámky
stroje, nástroje, spojky
Při pěstování plodin ekologicky šetrnou, energeticky úspornou technologií je důležité maximálně využívat agrotechnická a biologická opatření k péči o plodiny. Zejména na podzim a na jaře je nutné pole důkladně vyčistit od plevelů, provádět (pokud je to možné) preemergentní a postemergentní zavlažování, meziřádkové zpracování půdy ochrannými pásy a pahorkování rostlin. Technologické schéma také počítá s výběrem odrůdy (hybridu), která je slabě postižena škůdci a chorobami, nepoléhá atd., a proto nevyžaduje dodatečné energetické náklady na pesticidy, retardéry atd.
Pro technologická schémata může být několik možností. Měly by být porovnány z hlediska energetické náročnosti, stanovení celkových energetických nákladů na jednotlivé technologické operace a za zemědělský pěstitelský komplex jako celek. Uveďme výpočty celkových energetických nákladů na pěstování pohanky dvěma technologiemi – tradiční s použitím pesticidů a bez nich (tabulka 15).
15. Celkové energetické náklady na pěstování pohanky tradičními a alternativními (navrhovanými) technologiemi (podle A. S. Alekseeva)
Pěstitelské techniky
Celková spotřeba energie podle technologie, MJ/ha
tradiční
alternativní
Peeling strniště ve dvou krocích
Opakovaný peeling (v případě potřeby)
Aplikace minerálních hnojiv a vápenných hmot (příprava, nakládka, doprava, aplikace, energetická náročnost hnojiv)
Aplikace bakteriálních hnojiv (na rašelinu)
Podzimní orba
Předjarní otřesy
První a druhá kultivace
Příprava semen
Leptání
Teplovzdušné vytápění
Aplikace herbicidů (s přihlédnutím k jejich energetické náročnosti)
Předseťové válení
Setí (doprava a nakládka osiva, setí, energetická náročnost osiva)
Srolování semene
Preemergentní (jedno) a postemergentní (dvě) bránění
Meziřádkové zpracování (dvakrát)
Hilling
Odvoz včelstev k setí
Sečení do řádků
Výběr a výmlat řádků Doprava obilí
Čištění obilí
Stohování slámy
376 991 1041 383 401 487 23 024
4300 680 729 102 814
4516 94 285 714 437 376 991 1041 383 401 487 18 072
Programování a ochrana životního prostředí. V rostlinné výrobě musí být programování úzce spojeno s ochranou životního prostředí. Například pěstování ultravysokých výnosů v důsledku systematické aplikace velkého množství minerálních dusíkatých hnojiv může vést k tvorbě nitrosoaminů, které jsou velmi škodlivé pro zvířata i lidi. Optimální dávky hnojiv pro konkrétní podmínky mohou zvýšit množství půdní asociativní mikroflóry v rhizosféře kořenového systému a zvýšit účinnost hnojiv. S optimálními dávkami dusíku, zejména při aplikaci v maloobchodě, je tedy možné zvýšit počet bakterií fixujících dusík. Zároveň se zlepšuje rozklad vlákniny, zvyšuje se biologická aktivita půdy a zvyšuje se výnos plodin.
Při programování má velký význam odrůdová (hybridní) technologie. Je třeba pamatovat na technologii odrůdových typů a zdokonalovat ji ve vztahu ke konkrétní odrůdě (hybridu).
(Návštíveno 309krát, dnes 1 návštěv)
Šatilov Ivan Semjonovič je vynikající sovětsko-ruský přírodovědec, významný vědec v oblasti biologie a technologie pěstování zemědělských plodin, vedoucí katedry rostlinné výroby na Timiryazev Agricultural Academy (TSHA) (dnes - Ruská státní agrární univerzita - MSAA pojmenovaný po M. K. Timeryazev).
Narozen 19. ledna 1917 ve vesnici Makhrovka, nyní Borisoglebský okres, Voroněžská oblast, do rolnické rodiny. Ruština.
Jako dítě byl adoptován svým dědečkem, který mu dal jeho příjmení a patronymické jméno. Brzy se naučil těžké rolnické práci. V roce 1929 absolvoval základní školu, v roce 1934 - Makhrovského školu pro rolnickou mládež. Později vstoupil a absolvoval Uryupinsk Agricultural College v roce 1938. Pracoval jako místní agronom v MTS, poté jako agronom na testovacím místě odrůd Uryupinsk. Ve stejném roce, 1938, vstoupil do oddělení agronomie na Timiryazev Agricultural Academy (TSHA).
Akademii jsem nestihl vystudovat kvůli vypuknutí Velké vlastenecké války. Od 30. června 1941 se podílel na výstavbě obranných staveb u Yelnya. Od října 1941 v aktivní armádě. Bojoval jako součást praporu protitankového ničení, poté byl minometníkem. Bojoval u Smolenska na Kalininově frontě a účastnil se obrany Moskvy. Prokázal nebojácnost a hrdinství. Jako jeden z prvních přispěchal k praporu fašistického pluku, jako první pronikl do velitelství německé divize a zmocnil se cenných dokumentů. Během bitev dosáhl vojenské hodnosti staršího seržanta.
V lednu 1943 byl I.S. Šatilov odvolán z fronty, aby pokračoval ve studiu na akademii. V roce 1944 absolvoval Akademii s vyznamenáním a byl zapsán na postgraduální studium na katedře pěstování rostlin. V roce 1947 úspěšně obhájil disertační práci pro udělení titulu kandidáta zemědělských věd na téma „Srovnání polních travních směsí“. Od té doby se věnuje pedagogické a vědecké práci. V období od roku 1947 do roku 1951 - asistent na katedře pěstování rostlin TSHA. Od roku 1951 do roku 1956 - vedoucí vědecký pracovník na polní kultivační experimentální stanici TSKhA. Od roku 1956 do roku 1960 - docent na katedře pěstování rostlin TSHA. Od roku 1960 do roku 1963 - prorektor TSHA pro vědeckou práci. Od roku 1963 do roku 1971 - rektor TSHA. Zatímco vedl akademii, dosáhl otevření Michajlovskoje výcvikové a experimentální farmy a experimentální vědecké základny v blízkém moskevském regionu.
V roce 1968 úspěšně obhájil disertační práci pro udělení titulu doktora zemědělských věd. Napsal také monografii „Biologické základy setí polních trav v centrální oblasti mimočernozemské zóny“, která byla uznána jako jedna z nejlepších.
V období od roku 1971 do roku 1972 působil jako akademik-tajemník odboru zemědělství a chemizace zemědělství VASKhNIL (Všesvazová akademie zemědělských věd pojmenovaná po V.I. Leninovi) (dnes - Ruská akademie zemědělských věd (RAASHN) )). V roce 1972 byl zvolen řádným členem (akademik) VASKHNIL. Stal se viceprezidentem VASKhNIL.
V roce 1973 publikoval v časopise „Bulletin of Agricultural Science“ článek „Principles of Yield Programming“, který odrážel kombinaci nových vědeckých trendů s tradicemi vědecké školy TSHA, ukazující v praxi aplikaci nových technologických principů v pěstování obilí, pícnin, brambor a dalších plodin.
Od roku 1979 do roku 1985 - předseda prezidia Všeruské pobočky Všeruské akademie zemědělských věd. Od roku 1985 - místopředseda Státního zemědělského průmyslu RSFSR. Od roku 1985 do roku 1991 - vedoucí oddělení pěstování rostlin TSHA.
Výnosem prezidia Nejvyššího sovětu SSSR ze dne 16. ledna 1987 za velké zásluhy o rozvoj zemědělské vědy a v souvislosti se sedmdesátým výročím jeho narození Šatilov Ivan Semenovič vyznamenán titulem Hrdina socialistické práce Leninovým řádem a zlatou medailí Srp a Kladivo.
Také od roku 1989 do roku 1990 - poradce prezidia Všeruské akademie zemědělských věd, od roku 1990 - čestný prezident Ruské akademie zemědělských věd. Od roku 1991 do roku 1998 - profesor na katedře rostlinolékařství Moskevské zemědělské akademie. Od roku 1998 do roku 2006 - konzultant na katedře pěstování rostlin Moskevské zemědělské akademie.
Od roku 1993 oficiálně v důchodu, ale až do roku 2001 nadále přednášel, věnoval se vědecké práci a vedl konzultace.
I.S. Shatilov je zakladatelem celého vědeckého směru – teorie programování výnosů zemědělských plodin. Byl vedoucím studií, které studovaly spotřebu prvků minerální výživy a fotosyntetickou aktivitu rostlin během vegetačního období v různých polních plodinách. V průběhu těchto studií byly stanoveny hlavní fyziologické parametry vývoje rostlin u plodin v dynamice a jejich role při tvorbě vysokých výnosů. Důsledně testoval a rozvíjel myšlenku programování produktivity polních plodin, I.S. Shatilov vyvinul principy programování produktivity a vytvořil vzorec pro programování produktivity.
Také je. Šatilov si zaslouží velké uznání za vytvoření památníku vojáků Velké vlastenecké války - zaměstnanců TSHA.
Člen korespondent Všeruské akademie zemědělských věd, řádný člen (akademik) Všesvazové akademie zemědělských věd (1972), kandidát zemědělských věd (1947), doktor zemědělských věd (1968), profesor katedry rostlinolékařství TSHA, čestný akademik Akademie věd Republiky Bashkortostan, čestný doktor Wilhelmovy univerzity v Berlíně Humboldt, zahraniční člen Polské akademie věd a Akademie zemědělských věd NDR.
Člen Výboru pro Leninovy a státní ceny, člen Státní odborné komise Státního plánovacího výboru SSSR, člen prezidia Vyšší atestační komise při Radě ministrů SSSR, člen redakčních rad počet vědeckých časopisů (Izvestia TSKhA, Bulletin of Agricultural Science, Reports All-Russian Academy of Agricultural Sciences).
V roce 1999 zařadilo Mezinárodní biografické centrum v Cambridge I.S. Shatilova mezi 130 vynikajících výzkumníků na světě. Autor více než 400 vědeckých prací. Pod jeho redakcí nebo spoluautorstvím bylo napsáno více než 30 vědeckých prací. O samotném I.S. Shatilovovi bylo napsáno devět knih. Pod jeho vědeckým vedením bylo napsáno více než 50 kandidátských a 9 doktorských disertačních prací.
Vyznamenán 3 Leninovými řády (02.12.1965, 18.01.1977, 16.01.1987), Řády říjnové revoluce (11.12.1973), Řády vlastenecké války 2. stupně (11.03.1985), 2 řády Rudého praporu práce (15.09.1961, 08.04.1971), ruský Řád za zásluhy o vlast, III. stupeň (1997), medaile, odznak „Excelence v socialistickém zemědělství“ (1965), zahraniční řády za zásluhy o vlast (NDR), Cyril a Metoděje, 1. stupně (Bulharsko), medaile Mongolské lidové republiky, medaile pojmenovaná po S.I. Vavilova („Za mimořádný přínos k podpoře znalostí“).
Jednou z hlavních výzev při vývoji softwaru je řešení rostoucí složitosti systému. Tento problém byl vyřešen od doby, kdy se objevily první programy. Výsledkem jsou jazyky, které stále více zjednodušují interakci se strojem, programovací paradigmata jako OOP a vzory. Tento článek prozkoumá principy programování, které snižují složitost a usnadňují údržbu systémů.
1. Zapouzdřte, co se změní.
To je základ všech OOP. Musíme identifikovat komponenty, které se mohou změnit, a oddělit je od části systému, která zůstane nezměněna. Zapouzdření umožní změnit nebo rozšířit vybrané komponenty bez změny zbytku systému. Hlavním problémem zde je, jak nejlépe rozdělit aplikaci na části. Všechny návrhové vzory se zabývají odpovědí na tuto otázku.
2. Upřednostněte složení před dědictvím.
S kompozicí není chování zděděno, ale spíše vystaveno pro použití vhodně zvoleným objektem. Kompozice také umožňuje změnit chování objektu, pokud není připojen přímo, ale přes rozhraní (viz další princip). Přirozeně je fanatické aplikovat složení všude a bylo by nerozumné úplně opustit dědictví.
3. Kód by měl záviset na abstrakcích, nikoli na konkrétních implementacích.
Komponenty vysoké úrovně by neměly záviset na komponentách nízké úrovně a obě by měly záviset na abstrakcích. Autoři této knihy mu říkají princip inverze řízení (IoC). Je lepší izolovat smlouvu třídy do rozhraní a poté ji implementovat. Například místo:
Soukromý ArrayList< String >someList = nový ArrayList< String > ();
Musíte napsat:
Soukromý seznam< String >someList= nový ArrayList< String >();
Proto by se v přístupových objektech a voláních metod měly používat abstrakce, nikoli implementace. Nyní, pokud potřebujete změnit chování seznamu na dvojitě propojený, stačí změnit pouze jeden řádek:
Soukromý seznam< String >someList= nový LinkedList< String >();
4. Usilujte o volné spojení mezi vzájemně působícími objekty.
Čím méně objektů o sobě ví, tím je systém flexibilnější. Jedna složka nemusí vědět o vnitřní struktuře druhé.
5. Třídy by měly být otevřené pro rozšíření, ale uzavřené pro úpravy.
Jde o takzvaný princip Otevřenost/uzavřenost" V různých dobách byla implementována různými způsoby. Bertrand Meyer ve své knize navrhl neměnit vytvořenou implementaci třídy, ale pokud jsou změny nutné, rozšířit třídu vytvořením dědiců. Později byla předložena myšlenka použít rozhraní, jejichž implementace by mohly být v případě potřeby polymorfně nahrazeny.
6. Komunikujte pouze s blízkými přáteli.
Toto je princip minimální povědomí. Při navrhování třídy musíte věnovat pozornost počtu tříd, se kterými bude interagovat. Čím méně takových tříd, tím flexibilnější systém.
7. Nevolejte nám – zavoláme vám sami.
Nebo Hollywoodský princip. Podle Fowlera jde o synonymum principu IoC. Podle myšlenky vysokoúrovňové komponenty (například rozhraní) určují pro nízkoúrovňové komponenty (implementace), jak a kdy se připojí k systému. Autoři Head First Design Patterns umožňují, aby se podle tohoto principu nízkoúrovňové komponenty mohly účastnit výpočtů, aniž by tvořily závislosti s vysokoúrovňovými komponentami, a to je na rozdíl od tužšího IoC.
8. Třída (nebo metoda) by měla mít pouze jeden důvod ke změně.
Jedná se o tzv princip jedné povinnosti" Čím více důvodů ke změně, tím větší je pravděpodobnost změny. A změna je příčinou mnoha problémů. Princip říká, že třídě (stejně jako metodě) by měla být přiřazena pouze jedna odpovědnost. Například v dobře navrženém systému s třívrstvou architekturou: jedna metoda DAO odešle přesně jeden požadavek do databáze, jedna metoda služby provede přesně jednu úlohu obchodní logiky, jedna metoda řadiče zavolá službu přesně jednou.
Téměř všechny principy se vzájemně prolínají, všechny mají stejný úkol – snižovat složitost systému a v důsledku toho i životy programátorů. Chci věřit, že po přečtení tohoto článku bude něčí život jednodušší =)
Aktualizováno: Pánové, kteří odkazují na Head First Java Patterns: toto není první a ani poslední kniha, ve které byly tyto principy popsány. Můžete si to ověřit například čtením.
2. Programování výnosů a principy programování výnosů
bramborové hnojivo
Akademik VASKhNIL I. S. Shatilov dal tomuto směru v agronomické vědě následující definici.
Plodinové programování je vypracování souboru vzájemně souvisejících opatření, jejichž včasná a kvalitní realizace zajišťuje příjem maximálního možného výnosu zemědělských plodin dané kvality. Průběh tvorby plodin je v tomto případě předurčen předem sestaveným programem zohledňujícím půdní a klimatické podmínky oblasti a biologické vlastnosti rostlin. Ve stanoveném sledu a v optimálních časech jsou používány zemědělské postupy, které jsou nezbytné k dosažení stanovených kvantitativních a kvalitativních ukazatelů růstu, vývoje rostlin a produktivity agrofytocenóz v každé fázi. Programování výnosů také zahrnuje přizpůsobení postupu tvorby fytocenózy podle fází organogeneze rostlin na základě rychle obdržených informací.
Absence GOST byla důvodem pro vznik dalších definic a. nejdůležitější je identifikace programování, prognózování a plánování. Ve skutečnosti se programování začalo nazývat založené na zdrojích.
Cíle a cíle programování nám umožňují takovou definici poskytnout. Programování plodin je stanovení produktivity půdy na základě půdních a klimatických zdrojů a vývoj technologií intenzivního pěstování, které zajistí maximální využití genetického potenciálu odrůd a hybridů zemědělských plodin.
V důsledku toho programování plodin zajišťuje plnou realizaci potenciální produktivity odrůdy při optimalizaci hlavních faktorů života rostlin v kontrolovaném zemědělství a racionálním využívání klimatických a půdních zdrojů, s výhradou omezení produktivity plodin určitým faktorem.
Prognóza plodin je vědecky podložená předpověď produktivity zemědělských plodin na řadu let nebo do budoucna. Při použití metody korelační-regresní analýzy v prognózování výnosů používají lineární formu rovnice
kde y je průměrný výnos v centech na 1 ha; a je volný člen rovnice; b - regresní koeficient; x je faktor času.
Rovnice počítá s každoročním zvýšením výnosu v závislosti na různých půdních a klimatických faktorech, dávkách hnojiv, metodách a hloubce zpracování atd.
Dlouhodobé experimentální studie a zobecnění výsledků práce v oblasti fotosyntézy, minerální výživy, vodního režimu, produktivity kulturních rostlin a využití fotosynteticky aktivního záření (PAR) plodinami umožnilo Akademik Všeruské akademie zemědělských věd I. S. Shatilov, aby doložil environmentální, biologické a agrotechnické podmínky pro programování plodin. Navrhli deset principů programování.
Prvních pět zásad je určeno k určení velikosti možné sklizně na základě následujících faktorů:
1) příchod PAR a jeho využití plodinami;
2) bioklimatické ukazatele;
3) dostupnost vlhkosti plodin;
4) fotosyntetický potenciál plodin;
5) potenciální schopnosti kultury, agrofytocenóza a soubor plodin v strništích a secích plodinách.
Zbývající principy tvoří technologické schéma programovaného pěstování plodin:
6) vývoj systému hnojiv s ohledem na efektivní úrodnost půdy a potřebu rostlin na živiny, zajišťující produkci naprogramované vysoce kvalitní sklizně;
7) vypracování souboru agrotechnických opatření pro každou plodinu zaměřených na dosažení programovaných výnosů;
8) komplexní účetnictví a správná aplikace základních zákonů a zákonů zemědělství a rostlinné výroby;
9) vývoj zvláštních opatření pro boj proti chorobám rostlin a škůdcům;
10) využití počítačů k určení optimální varianty pro agrotechnické komplexy zajišťující vysoké výnosy.
Získávání vysokých, předem vypočítaných výnosů je novým krokem v agronomické vědě. Komplexní zvážení všech faktorů, které určují úroveň produktivity, nám umožňuje přistupovat z vědeckého hlediska k získání vysokých výnosů při současném zvýšení úrodnosti půdy. Zlepšování kultury zemědělství, šlechtění kvalitativně nových odrůd, vývoj intenzivních technologií pro pěstování polních plodin a další úspěchy v oblasti agronomické vědy, jakož i shromažďování počátečních údajů o vztahu s různými faktory růstu a vývoje rostlin, to umožnilo možné formulovat nové principy pro programování výnosů: fyziologické, biologické, agrochemické, agrofyzikální, agrometeorologické a agrotechnické. Toto rozdělení je poněkud libovolné, ale tyto principy jsou široce používány při řešení problému praktického programování plodin specialisty v různých odvětvích agronomických věd a příbuzných věd.
3. Principy programování plodin
3.1 Stanovení potenciálního výnosu pomocí PAR
Principy programování plodin zahrnují soubor vzájemně souvisejících opatření, jejichž včasná a kvalitní realizace zajišťuje dosažení očekávaného výnosu se známou pravděpodobností při současném zvýšení úrodnosti půdy a zohlednění požadavků ochrany životního prostředí.
Programování probíhá ve dvou fázích:
1. vypracování přiměřeného programu pro získání odhadovaného výnosu;
2. realizace programu s přesnou realizací plánovaných aktivit.
Prvním z výpočtů je stanovení potenciálního výnosu podle PAR: Nichiporovich a Tooming.
PU= 
, Kde
Množství PAR pro vegetační období sledované plodiny, vyjádřené v kJ na 1 cm2
q je množství energie potřebné k vytvoření 1 kg absolutně sušiny
KQ – faktor využití fázového pole
102 – převod na procenta
103 – přepočet na tuny
108 – přepočet na kilogramy
Ústa = kde
Ust – výtěžnost komerčních produktů při standardní vlhkosti
Součet dílů, tedy množství zrna + slámy 1: 1,5 = 2,5
C – standardní vlhkost
PU= 
, Kde
Km je podíl hlavního produktu na celkovém výnosu při standardní vlhkosti
Řešení podle Nichiporoviče:
PU= 
t/ha
100,7 kJ/cm2
Est == 18,6 t/ha
Tomingové řešení:
PU = 
= 17,9 t/ha
Podle Nichiporoviče,
KQ = 
= 1,9 %
Podle Toominga.
KQ = 
= 1,9%
3500 * 25 = 87500 = 0,88 c 3. Z hmotnosti zrn vypočítejte hmotnost tyčinek, c/ha 0,88 - 100 % x - 25 % 4. Určete hmotnost zrna na 1 ha 0,88 c - 0,22 c = 0,66 C. 4. Technologie pěstování plodin 4.1 Zařazení plodin do osevního postupu Ozimé žito je právem považováno za ekonomicky málo rizikovou plodinu, zejména v oblastech s chudými půdami a drsnými klimatickými podmínkami. ...
25-75 c/ha, výnos semene - 0,5-3,0, zřídka až 5,0 c/ha. Používá se ve šlechtitelských programech jako jedna ze složek při křížení s pěstovanými druhy - vojtěškou a vojtěškou. IV. Doporučená technologie pěstování plodiny na farmě 4.1 Umístění v osevním postupu Nejlepšími předchůdci vojtěšky jsou ozimé a řádkové plodiny (brambory, zelenina, kukuřice...
Na okrajích převažují půdy těžkého mechanického složení (hnědopodzolové, luční hnědé, luční glejové). Na těchto půdách je obtížné dosáhnout vysokých výnosů. Zbytkové lužní půdy jsou nejlehčí a pro pěstování brambor nejpříznivější. 2. Morfologické a biologické znaky růstu brambor. Brambory patří do čeledi lilkovitých (Solanaceae), rodu Solanum. Rod...
Řádek. To vytváří příznivé podmínky pro vznik přátelských výhonků kukuřice a má pozitivní vliv na individuální produktivitu rostlin. Existují různé způsoby pěstování kukuřice. Například podle technologie intenzivního pěstování ji lze vysévat tečkovaným způsobem. Ale na Dálném východě je hlavní metodou setí kukuřice se čtvercovými klasy s krmnou plochou 70570. Provádí se pomocí secích...