Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений

Григулецкий Владимир Георгиевич

doi:10.55186/25876740_2024_67_1_94

ВАК 4.1.1 УДК 631.171 УДК 338.43.02

Ещё 3 Свернуть

ПРИБЛИЖЕННАЯ ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ ДЕПРЕССИИ РОСТА И РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЙ Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений

АА Аа

Опубликовано в МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ · Номер 1 · Страницы 94–98 · Рубрика: Научное обеспечение и управление агропромышленным комплексом

DOI: https://doi.org/10.55186/25876740_2024_67_1_94

Получено: 18.08.2023 Одобрено: 20.09.2023 Опубликовано: 15.02.2024

Авторы

ГР

Григулецкий Владимир Георгиевич

ГР

Григулецкий Владимир Георгиевич

Ученая степень: доктор технических наук

Ученое звание: профессор

Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина заведующий кафедрой · кафедра высшей математики · Россия · Краснодар

АННОТАЦИЯ

Разработана новая количественная (цифровая) методика оценки роста и продуктивности сельскохозяйственных растений. Учитывая результаты лабораторных, вегетационных и полевых опытов Э.А. Митчерлиха, А.Т. Кирсанова, Д.А. Сабинина и других почвоведов, в статье предлагается цифровая модель депрессии роста растений, когда, например, при внесении большого количества растворимых удобрений (или любого другого фактора роста) следует снижение урожайности; при увеличении температуры воздуха урожай растений повышается, но при очень высокой температуре воздуха происходит засыхание растений и т.д. Для условий депрессии роста растений академик Э.А. Митчерлих предложил использовать уравнение: , k – коэффициент повреждения (коэффициент депрессии): установлено, что это решение является ошибочным. В статье получено новое решение задачи о депрессии роста, учитывающее особенности роста и развития растений. В новой цифровой модели роста и продуктивности растений принято, что урожайность (у) и ее прибавка возрастают при увеличении количества факторов роста (х), пропорционально количеству урожая (А-у), не достигшего до предельной потенциальной урожайности (А), и возможному значению урожая (В+у), выше некоторого минимального (начального) значения (В) урожая. В статье получены простые общие формулы, определяющие запас питательных веществ в почве, величину урожайности, коэффициент депрессии и др.; рассмотрены примеры расчетов.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

коэффициент действия фактора роста, депрессия роста и развития растения, дифференциальное уравнение первого порядка, начальные условия, частное решение

Текст

Текст (PDF)

Читать Скачать

1. Митчерлих Э.А. Потребность почвы в удобрении. Практическое применение в земледелии закона действия факторов роста. М.-Л.: Госиздат, 1928. 70 с.

2. Митчерлих Э.А. Определение потребности почвы в удобрении. М.-Л.: Госиздат сельскохозяйственной и колхозно-кооперативной литературы, 1931. 104 с.

3. Цифровая экономика Российской Федерации. Программа утверждена Распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июня 2017 г., № 1632-р.

4. Огнивцев С.Б. Концепция цифровой платформы агропромышленного комплекса // Международный сельскохозяйственный журнал. 2018. Т. 61. № 2. С. 16-22.

5. Огнивцев С.Б. Актуальные вопросы современной агропродовольственной политики // Международный сельскохозяйственный журнал. 2018. Т. 61. № 4 (364). С. 67-70.

6. Огнивцев С.Б. Цифровизация экономики и экономика цифровизации АПК // Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. Т. 62. № 2 (368). С. 77-80.

7. Ерешко Ф.И., Кульба В.В., Меденников В.И. Интеграция цифровой платформы АПК с цифровыми платформами смежных отраслей // АПК: экономика, управление. 2018. № 10. С. 34-46.

8. Меденников В.И. Цифровая экосистема АПК: научный подход // Международный сельскохозяйственный журнал. 2022. Т. 65. № 2 (386). С. 116-119.

9. Эльдиева Т.М. Цифровые технологии – надежный спутник современного сельского хозяйства региона // Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. Т. 62. № 5 (371). С. 55-57.

10. Сологуб Н.Н., Уланова О.И., Остробородова Н.И., Остробородова Д.А. Проблемы и перспективы цифровых технологий в сельском хозяйстве // Международный сельскохозяйственный журнал. 2021. Т. 64. № 4 (382). С. 28-30.

11. Григулецкий В.Г. Обобщение закона действия факторов роста и продуктивности растений Э.А. Митчерлиха // Масличные культуры. 2022. Вып. 2 (190). С. 18-29.

12. Григулецкий В.Г. Приближенные цифровые модели роста и продуктивности растений (обзор) // Масличные культуры. 2022. Вып. 3 (191). С. 79-108.

13. Mitscherlich, E.A., Merrec, E. (1909). Eine guantitatire Stiekstoftanalyse für sehr geringe Mengen. Landwirtchaftliche Jahrbücher. Zeitschrift für wissenschaftliche Landwirtschaft, bd. XXXVIII, vol. 7, st. 537-552.

14. Митчерлих Э.А. Почвоведение. М.: Издательство иностранной литературы, 1957. 416 с.

15. Кирсанов А.Т. Теория Митчерлиха, ее анализ и практическое применение. 2-е изд., перераб. и доп. М.-Л.: Сельхозгиз, 1930. 200 с.

16. Григулецкий В.Г., Ященко З.В. Высшая математика для экономистов. Ростов-на-Дону: Феникс, 2004. 640 с.

17. Рэссель Э.Дж. Почвенные условия и рост растений. М.: Сельхозгиз, 1931. 440 с.

ГОСТ

Григулецкий В. Г. Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений // МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ. 2026. №. 1. С. 94-98. DOI: https://doi.org/10.55186/25876740_2024_67_1_94. (дата обращения: 19.09.2026).

MLA

Григулецкий Владимир Георгиевич. "Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений." МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ.1 (2026): 94-98. DOI: https://doi.org/10.55186/25876740_2024_67_1_94.

APA

Григулецкий В. Г. (2026). Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений. МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ(1), 94-98. https://doi.org/10.55186/25876740_2024_67_1_94

Chicago

Григулецкий Владимир Георгиевич. "Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений." МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ, no. 1 (2026): 94-98. https://doi.org/10.55186/25876740_2024_67_1_94.

WIKI

{{cite journal | author = Григулецкий В. Г. | title = Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений | journal = МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ | year = 2026 | issue = 1 | pages = 94-98 | doi = 10.55186/25876740_2024_67_1_94 }}

Скопировать

Экспорт: BibTeX EndNote RefMan RusMARC

ПРИБЛИЖЕННАЯ ЦИФРОВАЯ МОДЕЛЬ ДЕПРЕССИИ РОСТА И РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЙ Приближенная цифровая модель депрессии роста и развития растений

Подтверждение