Scientific journal

Advances in current natural sciences

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,775

В России происходит постепенный переход на адаптивно-ландшафтные системы земледелия, обеспечивающие уменьшение стока воды в 1,5-2,0 раза и смыв почвы в 3-8 раз, повышение урожайности культур на 25-30 % и рентабельности сельскохозяйственного производства на 8-20 %.

Эти системы должны включать рациональное использование не только пахотных земель, но также лугов, защитных насаждений и иных компонентов ландшафта. Однако в настоящее время большой прогресс достигнут в разработке научных основ создания искусственных агроэкосистем, формирующихся на пахотных землях, принципов и методов управления их функционированием [1]. В то же время значительно меньше исследований посвящено изучению особенностей функционирования таких экосистем как пойменные луга малых рек, роль которых в снабжении животноводства кормами трудно переоценить, особенно в условиях переживаемого страной экономического кризиса.

Цель статьи - выявление закономерностей влияния топографических и почвенных условий прирусловых территорий на пространственную структуру видового состава трав и продуктивность пойменных лугов.

Видовое разнообразие. Виды травяных растений были изучены по трем створам на правой стороне реки Ировка Республики Марий Эл с закладкой пробных площадок размерами 2,0×2,0 м (табл. 1 и рис. 1) на прирусловом пойменном лугу в черте деревни Яндемирово.

Моделирование выполнено законом вида

, (1)

где m_t - масса всех видов растений в траве или по отдельным видам, г; m_g0 - масса влаги, содержащейся в срезанной свежей траве, г; m_c - масса сухой травы или готового сена, г; t - время сушки в атмосферном воздухе под навесом, сутки.

Таблица 1

Результаты измерений массы травяных проб с площадки 2×2 м после срезки, г 

Рис. 1. Река Ировка в черте деревни Яндемирово Республики Марий Эл
(I, II, III - створы реки)

Как пример на рисунке 2 показан график изменения массы всех видов растений с 4 м2 пробной площадки по первому створу на правой стороне речной поймы по закономерности

m_t = 1574,4065 exp (-0,5703 t ^0,90081) + + 670,4252. (2)

На рисунке 2 приведены в правом верхнем углу следующие обозначения: S - сумма квадратов отклонений от формулы (2); r - коэффициент корреляции, показывающий тесноту связи формулы (2) с экспериментальными точками.

Рис. 2. График и остатки от модели (2)

Коэффициент корреляции 0,9997 очень высок и поэтому уравнение (2) характеризуется сильной факторной связью. Поэтому предложенная методика анализа динамики сушки может быть применена и для сортировки травы по видам растений.

В дальнейшем волновые составляющие в статье не учитываются.

В таблице 2 приведены итоговые данные и параметры модели (2).

Таблица 2

Масса срезанной травы с пробных площадок размерами 2×2 м 

По трем створам наблюдений число видов травяных растений различно (7, 4 и 5).

Распределение видов травяных растений по массе. Из статистической экологии [4] известно, что в ранговом распределении, например видов в биотопе, наилучшим является случай, когда за нулевой ранг принимается значение показателя по сумме видов. По массе проб травы с пробной площадки в 4 м2, после рассортировки травы по видам растений, так и получилось. Общая закономерность имеет формулу

, (3)

где m_r - ранговое распределение видов травяных растений по массе, г; m_r=0 - общая масса всех видов растений в пробе, г; m_r=∞ - масса неучтенных видов растений в пробе, г; r - ранг вида растения в пробе r = 0, 1, 2, 3, ..., или рейтинговое место; I = 1, 2, 3, ..., по массе сырой или сухой пробы травы, а также по массе влаги.

Для первого створа были получены уравнения:

сырая трава (рис. 3а) m_r = 2296,3303 exp (-0,84318 r ^0,69122) -51,1175; (4)

сухая трава (рис. 3б) m_cr = 638,8185 exp (-0,71948 r ^1,37926) -32,8366; (5)

масса влаги (рис. 4) m_gr = 1835,4548 exp (-0,75175 r ^0,47694) -261,3975. (6)
 

 
а) сырая трава                   б) сухая трава

Рис. 3. Графики рангового распределения зеленой массы (а) и сена (б) по видам растений в пробе травы на правой стороне первого гидрометрического створа реки Ировка

Рис. 4. Графики рангового распределения массы влаги в сырой траве по видам растений
в пробе травы на правой стороне первого гидрометрического створа реки Ировка

Знак свободного члена меняется. Отрицательный знак показывает потенциальные возможности у конкретного видового состава растений на данной пробной площадке. Поэтому можем сделать вывод о том, что по сырой массе и массе влаги имеются резервы повышения продуктивности пойменного луга. Из-за влияния высоты берега есть дефицит влаги 261,4/4 = 65,35 г/м² или же на 100×261,4 / 1574,4 = 16,60 %.

На втором створе картина иная, хотя формулы аналогичны:

сырая трава (рис. 5а) m_r = 2794,1461 exp (-0,21016 r ^3,15373) + 35,0831; (7)

сухая трава (рис. 5б) m_cr = 869,0147 exp (-0,19811 r ^3,22701) + 6,8171; (8)

масса влаги (рис. 6) m_gr = 1939,3545 exp (-0,22094 r ^3,09057) + 28,2491. (9)

 
а) сырая трава                    б) сухая трава

Рис. 5. Графики рангового распределения массы по видам растений
в сырой (а) и сухой (б) пробе травы на правой стороне второго гидрометрического створа реки Ировка

Рис. 6. Графики рангового распределения массы влаги по видам растений в пробе травы на правой стороне второго гидрометрического створа реки Ировка

третий створ характеризуется уравнениями:

сырая трава (рис. 7а) m_r = 1098,5251 exp (-0,58576 r ^2,06599) + 96,9290 (10)

сухая трава (рис. 7б) m_cr = 279,6683 exp (-0,52362 r ^2,98152) + 26,4319; (11)

масса влаги (рис. 8) m_gr = 821,8558 exp (-0,60678 r ^1,83102) + 68,1443. (12)

а) сырая трава                      б) сухая трава

Рис. 7. Графики рангового распределения массы по видам растений
в сырой (а) и сухой (б) пробе травы на правой стороне третьего гидрометрического створа реки Ировка

Рис. 8. Графики рангового распределения массы влаги в траве по видам растений в пробе травы на правой стороне третьего гидрометрического створа реки Ировка

Из графиков видно, что каждый створ имеет свой «характер». Он определяется параметрами a₁ и a₂ модели типа (3). Из их значений в предыдущих формулах видно, что первый створ быстрее по массе убывает среди видового разнообразия, но все же имеет семь видов растений. Второй створ имеет наименьшее количество видов - пять, но с низкой активностью убывания массы. Третий створ является средним среди других.

Наглядное сравнение видно из двумерных графиков на рис. 9, рис. 10 и рис. 11.

Рис. 9. Поверхность отклика массы проб срезанной травы по видам растений
и динамике сушки по площадкам, расположенных в первом створе наблюдений вдоль течения реки

Рис. 10. Поверхность отклика массы проб срезанной травы по видам растений
и динамике сушки по площадкам, расположенных во втором створе наблюдений вдоль течения реки

Рис. 11. Поверхность отклика массы проб срезанной травы по видам растений и динамике сушки по площадкам, расположенных в третьем створе наблюдений вдоль течения реки

Таким образом, поведение травяных растений вполне можно изучать по динамике сушки отдельных частей пробы травы по видам растений.

Изучение видового состава трав и продуктивности прируслового пойменного луга реки Ировка (табл. 3) показало, что они в значительной степени зависят от степени антропогенной нагрузки.

Таблица 3

Долевое участие видов травяных растений в продуктивности прируслового пойменного луга 

Наибольшее разнообразие видов (7 видов) и урожайность 5,62 т/га отмечено при самой низкой антропогенной нагрузке вдали от населенного пункта - I створ. Наименьшее разнообразие видов (4 вида) и самая низкая урожайность 1,92 т/га - при самой высокой антропогенной нагрузке вблизи автомобильного моста через реку и населенного пункта Яндемирово - II створ.

Список литературы

1. Бондаренко, Ю.В. Методологические основы систем адаптивно-ландшафтных мелиораций / Ю.В. Бондаренко // Основы рационального природопользования: Сб. научных работ Междунар. научно-практ. конф. ФГОУ ВПО «Саратовский ГАУ». - Саратов: Издательский центр «Наука», 2007. - С. 3-8.
2. Мазуркин, П.М. Модели кадастровой стоимости сельскохозяйственных угодий / П.М. Мазуркин, С.И. Михайлова // Успехи современного естествознания. - 2009. - №12. - с. 34-40.
3. Мазуркин, П.М. Прогнозирование продуктивности сельскохозяйственных угодий / П.М. Мазуркин, С.И. Михайлова // Успехи современного естествознания. - 2010. №1. - с. 149-153.
4. Мазуркин, П.М. Статистическая экология / П.М. Мазуркин: Учебное пособие. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2004. - 308 с.

Статья подготовлена и опубликована при поддержке гранта 3.2.3/4603 МОН РФ