4.2.1. Бонитировка почв на основе информационно-логического метода
Во всех методиках бонитировки почв используются свойства почв, коррелирующие с урожайностью сельскохозяйственных культур. Для выполнения этого правила необходимы массовые статистические данные об урожайности сельскохозяйственных культур на конкретных почвах и показатели свойств почв с мест учета урожая. В связи с тем, что в статистической отчетности таких данных нет, то в большинстве применяемых в России методиках оценка плодородия почв и выбор оценочных свойств почв осуществляется интуитивно. При отсутствии данных о зависимости величин урожайности сельскохозяйственных культур от разных значений свойств почв роль оценочных свойств признавалась равноценной, и поэтому балл бонитета почвы рассчитывался как средняя величина из балльных оценок оценочных свойств.
На самом деле, влияние свойств почв на урожай неравноценное и не всегда прямолинейное. Это выявлено экспериментально во многих исследованиях. Поэтому наиболее объективной будет бонитировка почв, которая проводится на основе обработки массовых многолетних сопряженных данных урожайности сельскохозяйственных культур и свойств почв. Такую информацию можно получить организацией прямых учетов урожая на производственных посевах или в специально поставленных опытах. На основе такой информации В.В.Топтыгин и П.И.Крупкин обнаружили, что наиболее информационными для урожайности пшеницы являются следующие свойства: содержание в пахотном горизонте гумуса (Г) и физической глины (ФГ – частицы почвы менее 0,01 мм), рН, а также мощность гумусового горизонта (М). От этих свойств урожайность зерновых культур зависит в наибольшей степени, поэтому плодородие почв необходимо оценивать по этим показателям.
Кроме того, было установлено, что величина урожая зависит от указанных свойств в разной степени. Если расположить свойства в порядке убывания их влияния на величину урожайности, то они составят для черноземов, пойменных и луговых почв такой ряд: Г, М, рН, ФГ, а для дерново-подзолистых, серых лесных и дерново-карбонатных почв: Г, рН, ФГ, М. Поэтому баллы бонитета необходимо считать с учетом указанных особенностей зависимости урожайности с.-х. культур от свойств почв. Наилучшим образом эти зависимости, статистические по своей природе, описываются методом математической статистики. В исследованиях В.В.Топтыгина и П.И.Крупкина применен информационно-логический анализ, основанный на теории информации и многозначной логики. Получены следующие уравнения (математические модели урожайности):
(1) У=Г¤(М¤(ФГ¤рН)) – для черноземов, пойменных и луговых почв;
(2) У=Г¤(рН¤(ФГ¤М)) – для дерново-подзолистых, серых лесных и дерновых почв,
где У – расчетная урожайность или балл бонитета, ¤ – функция нелинейного логического произведения.
Подставляя в эти формулы вместо значений свойств почв соответствующие им баллы (табл. 1), полученные в свою очередь на основе вышеуказанной математической обработки, рассчитываем баллы бонитета почв. Например, необходимо рассчитать балл бонитета чернозема со следующими значениями оценочных свойств почв: Г=7%, М=40 см, ФГ=42%, рН=6,6.
В соответствии с данными таблицы 1, частные баллы оценки плодородия этих свойств следующие: Г=80, М=75, ФГ=98, рН=100.
Тогда балл бонитета вычисляется по формуле (1) как среднеарифметическое из слагаемых каждой скобки, начиная с последней и последовательно передвигаясь к началу формулы (расчет при наличии вложенных скобок): (100+98):2=99, (99+75):2=87, (87+80):2=83,5.
Таблица 1 – Оценочные шкалы свойств почв Красноярского края (Крупкин, Топтыгин, 1997)
Гумус | рНсол | Мощность | Физическая глина | ||||
% | балл | рН | балл | см | балл | % | балл |
1,5 | 5 | 4,0 | 10 | 10 | 12 | 15 | 18 |
2,0 | 12 | 4,5 | 33 | 15 | 23 | 20 | 36 |
2,5 | 19 | 5,0 | 56 | 20 | 33 | 25 | 55 |
3,0 | 25 | 5,5 | 77 | 25 | 43 | 30 | 75 |
3,5 | 32 | 5,7 | 85 | 30 | 53 | 35 | 89 |
4,0 | 39 | 6,0 | 94 | 35 | 64 | 40 | 97 |
4,5 | 46 | 6,2 | 98 | 40 | 75 | 45 | 99 |
5,0 | 53 | 6,4 | 100 | 45 | 83 | 48 | 100 |
5,5 | 60 | 6,7 | 100 | 50 | 92 | 50 | 98 |
6,0 | 67 | 6,8 | 99 | 55 | 96 | 55 | 90 |
6,5 | 73 | 6,9 | 99 | 60 | 100 | 60 | 80 |
7,0 | 80 | 7,0 | 98 | >60 | 100 | 65 | 65 |
7,5 | 87 | 7,2 | 94 |
|
| 70 | 45 |
8,0 | 92 | 7,5 | 85 |
|
|
|
|
8,5 | 98 | 8,0 | 67 |
|
|
|
|
9,0 | 100 | 8,5 | 43 |
|
|
|
|
>9,0 | 100 |
|
|
|
|
|
|
Окончательный результат округляется до целых чисел – 84 балла. При таком способе вычислений на конечный результат в большей степени будут влиять значения аргументов, стоящих ближе к началу формулы. Иначе говоря, учитывается различное влияние на плодородие разных свойств почв, а также их оптимальные значения и криволинейный характер зависимости уровня плодородия от значений оценочных свойств почв (сравните изменения баллов в зависимости от значений свойств почв в табл. 1).
Расчет балла для земельного участка, на котором несколько почв, производится по формуле средневзвешенного.
Для перевода в баллы тех значений свойств почв, которые не даны в табл. 1 рассчитывается цена деления диапазона бальной оценки искомого свойства. Например, необходимо оценить содержание гумуса 4,7%. Эта величина находится между 4,5 и 5,0%. Бальная оценка этого диапазона 53-46=7 баллов. Чтобы узнать бальную оценку 0,1% гумуса, делим 7 баллов на 0,5% гумуса. Тогда получаем, что 1,4 балла приходится на 0,1% гумуса. Отсюда бонитировочный балл содержания гумуса 4,7% равен 46 баллов (для 4,5% гумуса) плюс 1,4х2=2,8 балла (они приходятся на 0,2% гумуса), в сумме получаем 48,8 балла. Расчет цены деления бальной оценки свойств почв необходимо делать именно для определенного диапазона свойств в связи с неравномерностью шкал.
Таблица 2 – Оценка уровня плодородия почв
Балл бонитета | Оценка уровня плодородия почв |
<30 | Очень низкоплодородные |
30-40 | Низкоплодородные |
41-60 | Среднеплодородные |
61-70 | Плодородные |
71-90 | Высокоплодородные |
91-100 | Очень высокоплодородные |
Бальная оценка почв дает относительную оценку уровня плодородия. Если в оценочной шкале свойств почв, обеспечивающие наилучшие условия для роста растений, принимались за 100 баллов, то бальная оценка свойств почв и в целом балл бонитета почв показывает уровень плодородия данной почвы в процентах от уровня плодородия самой плодородной почвы. Оценка уровня плодородия производится по данным таблицы 2.
Таблица 3 – Бонитировка почв хозяйства
Почва | S, га | Оценочные показатели | Балл по свойствам почвы | |||||||
Г | ФГ | рН | М | |||||||
% | Балл | % | Балл | Ед. | Балл | см | Балл | |||
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Средневзвешенный итоговый балл бонитета |
Результаты бонитировки почв, выполненные по информационно-логическому методу, оформляются в виде таблицы 3.
- Красноярский государственный аграрный университет курсовая работа по почвоведению
- Красноярск, 2007
- Оглавление
- Введение
- Введение
- Структура курсовой работы
- Темы, планы и задания для курсовых работ по базе данных кафедры
- Тема: Агрономическая характеристика почв
- Глава 4. Показатели агрономической характеристики почв.
- Тема: Оценка гумусного состояния черноземов
- Тема: Влияние хозяйственной деятельности человека на гумусное состояние почв
- Тема: Водно-физические свойства почв
- Глава 4. Показатели физико-химических свойств почв
- Тема: «Морфогенетическая характеристика почв»
- Тема: Плодородие и агропроизводственная группировка почв
- Глава 4. Агропроизводственная группировка почв предполагает разделить изученные почвы по их плодородию и дать перечень способов и приемов рационального использования.
- Глава 4. Мероприятия по предотвращению физической деградации почв представляет собой анализ известных или предлагаемых студентом разных способов оптимизации почвенного покрова и его использования.
- Тема: Морфологическая характеристика техноземов на отвалах Назаровского угольного разреза
- Тема: Свойства техноземов на отвалах Назаровского угольного разреза
- Тема: Использование новой классификации для диагностики почв
- Глава 1. Принципы классификации почв (обзор литературы) посвящается обзору научной информации о том, как исторически складывались подходы к классификации почв.
- 3.2. Структура научного исследования
- Темы экспериментальной (научной) работы
- Основы статистической обработки экспериментальных данных
- 1. Статистические показатели вариационных рядов
- 2. Статистические методы проверки гипотез
- 3. Корреляция и регрессия
- 4. Курсовые работы по оценке почв
- 4.1. Темы курсовых работ по оценке почв
- 4.2. Методы бонитировки почв
- 4.2.1. Бонитировка почв на основе информационно-логического метода
- 4.2.2. Бонитировка почв на основе почвенно-экологических индексов
- 4.3. Методика оценки почв земель сельскохозяйственного назначения на природно-хозяйственной основе
- 4.4. Автоматизированная система оценки почв земель сельскохозяйственного назначения
- 5. Темы курсовых работ по анализу научных публикаций Тема: Влияние хозяйственной деятельности человека на свойства почв
- 6. Оформление курсовой работы
- 7. Список рекомендуемой литературы
- Агрономическая характеристика серых лесных почв Канской лесостепи
- Приложение 2.
- Географическое распространение лесостепных зон Красноярского края
- (А.Ф. Вадюнина, з.А. Корчагина, 1986)
- (По д.Г. Звягинцеву)
- (Л.А. Гришина, д.С. Орлов , 1978)