Опыт составления карт для точного земледелия

Егор Березовский, Софья Железова, Вера Самсонова, РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева
В предыдущей статье («Аграрное обозрение», сентябрь – октябрь, 2009 г.) мы говорили о двух необходимых компонентах системы точного земледелия. Первый компонент – это технология параллельного вождения «Автопилот» с использованием системы навигации GPS. Второй – использование специальных сканеров и сенсоров для оценки интенсивности фотосинтеза посевов, которая в свою очередь может служить отправной или контрольной точкой для своевременного проведения многих технологических процессов ухода за посевами. Сегодня мы поговорим о третьем компоненте точного земледелия – об оценке состояния почвы каждого конкретного участка поля.
Традиционный способ для агрономической оценки поля – составление картограммы почвенных свойств, то есть отбор небольшого количества проб почвы или отбор одного смешанного образца с определенной площади.
В точном земледелии отбор проб с каждого поля производится по сетке, узлы которой заданы с определенной частотой и благодаря системе навигации имеют точные координатные привязки. Отобранные по сетке почвенные пробы в агрохимической лаборатории анализируются на содержание основных элементов минерального питания растений. Затем эти данные вводятся в программу в системе координат, что позволяет получить карту плодородия каждого конкретного поля.
Полученная информация – карта и уровни плодородия в каждой точке – загружается в специализированную программу SMS Advanced, которая формирует задание для бортового компьютера, регулирующего дозы внесения удобрений с машины. Таким образом, для каждого участка поля рассчитываются и вносятся расчетные дозы именно тех удобрений и микроэлементов, которые необходимы именно на этом участке.
Казалось бы, отобрали образцы по сетке, составили карту плодородия, а дальше уже дело техники – выровнять плодородие и получить отличный урожай.
Контролировать равномерность плодородия почвы можно по состоянию посевов: во время вегетации с использованием сканеров, измеряющих индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, нормализованный относительный индекс растительности – количественный показатель фотосинтетически активной биомассы, также называемый вегетационным индексом), во время уборки урожая разными способами – от рамочного учета на микроделянках до сплошного учета на всём угодье.
Но, как показывают наши исследования, здесь могут быть скрыты некоторые методические трудности, основная из которых – «разномасштабность» получаемой информации. Сетку для автоматического отбора проб мы можем задать любого масштаба, всё зависит от цели картирования. Если нашей целью является дифференцированное внесение удобрений, то имеет смысл опираться на ширину захвата опрыскивателей или разбрасывателей удобрений и выбирать масштаб отбора проб в строгом соответствии с площадью захвата. В то же время размеры площадок для определения индекса NDVI зависят от модели прибора и могут составлять от сотых долей до нескольких единиц квадратных метров. Контроль равномерности и однородности посевов с помощью NDVI позволяет оценить не только неоднородность плодородия почвы, но и пятнистость, обусловленную засоренностью посевов или распространением болезней.
Однако как бы подробно мы ни исследовали индекс NDVI на поле, точность обработки посевов всё равно определяется шириной захвата опрыскивателя.
Рассмотрим способы построения разномасштабных картограмм отдельных показателей на примере одного поля в рамках севооборота на опыте Центра точного земледелия (ЦТЗ) Полевой опытной станции Тимирязевской академии.
Почвенный покров участка, отведенного под севооборот опыта ЦТЗ, исторически неоднороден, и на первом этапе работ нами были наиболее подробно исследованы почвенные свойства одного из полей опыта размером 100х140 м (далее – поле).
Для характеристики пространственной неоднородности распределения отдельных почвенных свойств на этом поле из пахотного слоя по случайной схеме (рис. 1) были отобраны 108 индивидуальных образцов, в которых определены рНKCl, содержание подвижных фосфора и калия (в вытяжке Кирсанова), и некоторые другие показатели. В 2009 г. на этом поле согласно схеме севооборота был посеян ячмень (Hordeum vulgare, сорт Михайловский). Урожайность ячменя определялась на всей площади поля дробным методом учета с применением малогабаритного самоходного комбайна SAMPO. Учет проведен на всей площади поля. Размер учетных площадок составил 20х1,5 м, количество учетных площадок на поле – 356 шт.

Для построения картограмм распределения почвенных свойств и урожайности использован специализированный программный пакет SMS Advanced (компания AG Leader, USA), предназначенный для обработки пространственных данных в точном земледелии.
На примере пространственного распределения фосфора (P2O5) в пахотном слое почвы на поле можно сравнить разные способы представления полученных данных отбора проб (рис. 2).

Данные по агрохимическим показателям свойств почвы могут быть получены только точечным методом (рис. 2-a), и на основании этих данных строится картограмма или контурная карта распределения почвенных свойств. В зависимости от способа компьютерной обработки и представления данных, а именно, размера сетки, карты будут выглядеть по-разному (рис. 2-b, c).
При построении карты распределения индекса NDVI (рис. 3) или урожайности (рис. 4) наблюдается почти обратная картина: данные получаются в поле методом сплошного учета или непрерывных измерений, а предоставляются в виде карты либо как отдельные точки, где каждая точка соответствует центру учетной площадки, либо как построенные опять же с отдельных точек контура или картограммы.

На рис. 4 показаны разные способы представления данных об урожайности ячменя на одном и том же опытном поле. На рис. 4-а показана сеть учета урожайности ячменя, делянки сплошного учета покрывают все поле, размер каждой делянки составляет 1,5x20 м. При построении карты по данным сплошного учета каждая учетная делянка преобразуется в точку (рис. 4-b). Точечная схема не очень привычна для визуального восприятия картограммы (рис. 2-а и рис. 4-а). Поэтому эта схема может быть представлена и другими способами, например, картограммой с новой сеткой и ячейкой любого размера (рис. 4-с) или контурной картой (рис. 4-d).
Пакет SMS Advanced позволяет оценивать степень взаимосвязи между отдельными характеристиками пахотного слоя, распределением индекса NDVI и урожайностью культуры. К преимуществам этого пакета относится возможность сопоставлять данные, полученные по разным схемам опробования, поскольку в точки, не попавшие в сетку опробования, можно интерполировать значение показателя из других точек, что видно из приведенных выше примеров. Однако следует помнить, что зависимости между показателями зависят от способа интерполяции. Иллюстрацией этого могут служить коэффициенты корреляции между урожайностью и почвенными свойствами, полученные по разным сеткам усреднения (см. таблицу).

«Точечные» коэффициенты корреляции между почвенными свойствами невелики, но в большинстве случаев статистически значимы (уровень значимости a=0,05).
На примере почвенных свойств рассмотрим, насколько соответствуют друг другу корреляции, полученные по точкам, и корреляции при разных размерах ячеек картограммы. Здесь возможно несколько ситуаций (таблица):
1) корреляции практически одинаковы при любом размере и форме ячеек и близки к «точечным». Пример – пара рН-HG, для которой корреляции колеблются от 0,67 до 0,80;
2) корреляции практически одинаковы при любом размере ячеек, однако сильно отличаются от «точечных» корреляций. При этом коэффициенты корреляции возрастают. Примером может служить пара Р2О5 – К2О, для которой усреднение приводит к возрастанию коэффициента корреляции от 0,03 до 0,8;
3) изменение размеров и формы ячеек приводит не только к изменению коэффициента корреляции, но и к изменению его знака (пара рН-S).
4) изменение ориентации в пространстве прямоугольных ячеек одинакового размера приводит к изменениям корреляций – так, для ячеек 20x4 м и 4x20 м коэффициенты корреляции между рН и ЕКО различаются существенно.
Урожайность ячменя в нашем опыте обнаруживает умеренно тесные связи с ЕКО, К2О, Р2О5 и S, независимо от размера и формы учетной площадки, причем связь с содержанием подвижного фосфора отрицательная. Связь с гидролитической кислотностью не выражена, а связь с рН зависит от формы пробы – для площадок 4x20 она существенно ниже, чем для других размеров и форм (таблица).
В нашем опыте причины отрицательной связи урожайности и содержания подвижного фосфора не вполне ясны. Возможно, это связано с неучтенными факторами, среди которых, например, может быть недостаточная обеспеченность азотом в местах с высоким содержанием фосфора.

Информация к размышлению
О степени взаимосвязи между свойствами очень часто судят по величине коэффициента корреляции. Особенно интересна задача оценки коэффициентов корреляции для целей точного земледелия, ведь именно по этим показателям можно судить об эффективности тех или иных агротехнических мероприятий на поле. Но при этом часто упускается из виду зависимость результатов от характера природной изменчивости показателей поля и от способа получения информации. Так, если размеры неоднородностей (урожайности или почвенных свойств) слишком малы или слишком велики по сравнению с размерами пробы (в нашем случае – с размером ячейки), то результаты корреляций будут мало зависеть от её размера и формы. Если же размеры природной неоднородности сопоставимы с размерами ячейки, то в этом случае начинает влиять соотношение размеров и форм природных неоднородностей и размеров и форм пробы.
На каждом поле существует свой рисунок пространственной неоднородности почвенных свойств, зависящий от рельефа, внесения удобрений, возделываемых культур и т.п., а учетные площадки для учета урожайности не совпадают с почвенной неоднородностью. Поэтому для анализа их взаимосвязи бывает необходимо повторить компьютерные расчеты с разными размерами и ортогональными формами ячеек, благо программа SMS Advanced предоставляет для этого любые возможности.
В большинстве случаев для построения картограмм наиболее оптимальным представляется выбирать квадратные ячейки, но ведь обычно данные учета урожайности в поле определяются на прямоугольных площадках. Для получения наиболее точной информации рекомендуется в программе выбирать квадратные ячейки с размерами, близкими к наибольшей стороне учетной площадки урожайности. В нашем случае размер ячейки 20х20 м для составления картограммы в программе SMS Advanced был наиболее подходящим, так как размер учетной площадки для дробного учета урожайности составлял 1,5x20 м.
Помимо разномасштабности получаемой на поле информации существует ещё одна проблема, о которой не следует забывать, а именно – экономический аспект агрохимического обследования почвы. Чем больше образцов отобрано и проанализировано в лаборатории, тем дороже обходится составление такой карты. Для сокращения затрат на картирование в точном земледелии также используется предварительное составление карты электропроводности почвы. Электропроводность зависит от влажности, содержания подвижных ионов в почве и других показателей. По показателям электропроводности можно сделать предварительные выводы об агрофизических и агрохимических свойствах почвы. По карте электропроводности на поле будут выделены средний фон и наиболее контрастные пятна, которые обследуются более детально. Важно, что после проведения исследования электропроводности почвы на поле необходимое количество почвенных образцов может быть сокращено в несколько раз.
Результаты наших исследований возможности применения карты распределения электропроводности мы представим читателям «Аграрного обозрения» в следующей статье.

Источник: журнал "Аграрное обозрение", №2, 2010 г.