Главная >> Статьи >> Книги >> Климат и урожай винограда >> Влияние агрометеорологических условий на формирование урожая

Вопросы программирования урожаев винограда - Влияние агрометеорологических условий на формирование урожая

Оглавление
Влияние агрометеорологических условий на формирование урожая
Формирование почек и соцветий винограда
Формирование гроздей и ягод винограда
Влияние агрометеорологических факторов на урожайность
Вопросы программирования урожаев винограда

Программированием урожаев человечество занимается с незапамятных времен — каждый крестьянин при обработке земельного участка подбирал соответствующую культуру и сорт с учетом почвенного плодородия и климата данной местности, знал об агротехнических мероприятиях и сроках их проведения, знал и о коррективах этих мероприятий при неблагоприятных условиях, знал и о том, какой приблизительно урожай он получит. Но это была программа субъективная, основанная на качественных показателях. Современная программа выращивания урожая по идее является количественной, т. е. выраженной в цифрах. Она включает такой объем информации, обработка и хранение которой возможны только при современной вычислительной технике.
В самой проблеме программирования урожаев много аспектов и задач, которые, на наш взгляд, можно разделить на три группы:

  1. обоснование и расчет потенциального и максимально возможного урожаев;
  2. разработка технологических схем выращивания программированных урожаев;
  3. разработка комплекса механизмов и устройств для реализации программ по выращиванию урожаев.

Таким образом, выращивание программированных урожаев представляет собой комплексную научно-техническую проблему, целью которой является оптимизация всех факторов роста и развития сельскохозяйственных культур для получения высоких и кондиционных урожаев. Эта проблема, как уже отмечалось выше, возникла не сразу. Первые попытки вырастить запрограммированный урожай в СССР были предприняты в 30-е годы [16]. В 50-х годах появились работы А. А. Ничипоровича, посвященные теории повышения продуктивности растений. В 60-х годах появились работы А. А. Климова [49], Г. П. Устенко [161], И. С. Шатилова [189] и др.
Прочную теоретическую базу в области математического моделирования продукционного процесса и урожая сельскохозяйственных культур создали работы Ю. К. Росса [98], А. Ф. Чудновского [182], X. Г. Тооминга [121] и др.
Вопросы программирования урожая винограда пока еще недостаточно изучены. Наиболее обстоятельные исследования проводятся в Молдавии [16].
В общей проблеме программирования урожая вопросам агроклиматологии и агрометеорологии должно быть отведено особое место. И это не случайно. Из трех групп основных задач программирования урожая, приведенных выше, в первых двух вопросы агроклиматологии и агрометеорологии должны играть ведущую роль. Программирование урожая с точки зрения агрометеорологии не что иное, как прогнозирование урожая. Но вместе с тем такое прогнозирование неправильно отождествлять с агрометеорологическим прогнозом урожая сельскохозяйственных культур на текущий год. Программирование урожая включает прогнозы трех видов:

  1. бессрочный прогноз урожая, т. е. расчет потенциального урожая на основе использования данных о солнечной радиации и влагообеспеченности с учетом почвенного плодородия. Такой прогноз есть не что иное, как потенциальная продуктивность климата, или та возможная величина растительной биомассы, которая вообще может быть получена в данных почвенно-климатических условиях;
  2. долгосрочный прогноз урожая, или максимально возможный урожай. Это тот урожай, который может быть получен в ближайшем обозримом будущем на основе эффективного использования современных достижений научно-технического прогресса. Такой урожай может быть получен через 3—5 лет, а может быть, и через 6—10 лет в зависимости от успешности проведения необходимых организационных, методических и технологических мероприятий в хозяйстве;
  3. прогноз урожая на текущий год. Такие прогнозы на сегодня в агрометеорологической практике широко применяются для ведущих сельскохозяйственных культур почти во всех земледельческих районах СССР и за рубежом. Результатом таких прогнозов является расчет урожая, который представляет собой отклонение предполагаемого урожая от многолетнего среднего (с учетом тренда), обусловленное сложившимися и ожидаемыми погодными условиями.

Рассмотрим подробнее научно-методические основы применения этих видов прогнозов при разработке программированных урожаев.
И. С. Шатилов [189] предлагает десять основных принципов программирования урожая сельскохозяйственных культур.

  1. Определение величины урожая по приходу фотосинтетически активной радиации (ФАР) и ее использованию растительным покровом (РП).
  2. Определение урожая по биоклиматическим показателям.
  3. Определение урожая по влагообеспеченности.
  4. Определение урожая по фотосинтетическому потенциалу посевов.
  5. Определение урожайности по потенциальным способностям культуры и сорта.

И т. д.

Первые три из этих десяти принципов имеют самое непосредственное отношение к агроклиматологии и агрометеорологии, а два последующих также тесно связаны с климатом и погодой, не говоря уже о том, что учет климатических и погодных условий тоже необходим при разработке системы удобрений, проведении борьбы с вредителями и болезнями растений и т. д. Два первых принципа мы относим к расчету потенциальной урожайности, или бессрочному прогнозу урожая. Рассмотрим их по отдельности.
1. Величина урожая (я кг абсолютно сухой биомассы) рассчитывается по приходу ФАР по формуле
.              ν /
где Qфар— коэффициент использования ФАР (%),         Кфар — общий приход ФАР (ккал/га) за вегетацию, С — калорийность единицы урожая органического вещества (ккал/кг) (равна примерно 4000).
Мы сочли бтлчч удобным для расчета урожая (только ягод винограда в сырой массе) следующее уравнение:
(8)
Данные, полученные в результате расчетов по уравнению (8) для территории Грузии, приведены в табл. 29.
И основные виноградарских районах Грузии сумма ФАР за период вегетации винограда (апрель—октябрь) составляет 43— 50 ккал/см2. При Кфар = 0,5 %, что соответствует фактическому положению на сегодня, урожай винограда по отдельным районам колеблется от 5,3 до 6,1 т/га. При Кфар—1,0% урожай повышается до 10,7—15,3 т/га и т. д. При Кфар= 3,0 % (что можно считать реально достижимым, так как на отдельных опытных участках и в передовых звеньях близкие к этому показатели уже сегодня получают) урожаи винограда могут составить 32,2·—36,8 т/га. Каков же потенциально возможный урожай? Ответ на этот вопрос всецело зависит от того, какое значение /(фар мы поставим в уравнения (7) и (8). Согласно исследованиям А. А. Ничиптровича [92], в обозримом будущем мы можем рассчитывать на КПД ФАР порядка 5—6%. А некоторые теоретики [20] делают более смелые прогнозы и считают возможным аккумуляцию в РП 16—21 % ФАР.
И табл. 29 мы приводим расчеты урожая винограда, соответствующего Кфар, равному 3 и 5%. Когда же можно достичь таких урожаев? Если допустить, что в ближайшие годы

Таблица 29
Суммарная ФАР и расчетный урожай винограда при различных значениях Кфар на территории Грузии

с повышением культуры земледелия ежегодно Кфар будет повышаться на 0,1 % (на сегодня в районах виноградарства он равен в среднем 0,15%), то через 15 лет он должен составить 2 %, к концу XX столетия — около 2,5 %, в первом десятилетии XXI века — около 3,0% и т. д. Таким образом, в ближайшие 50 лет /(фар может возрасти до 5 %.
Таким образом, с помощью уравнений (7) и (8) можно рассчитать как потенциальный урожай, так и максимально возможный, т. е. тот, который можно устойчиво получать в ближайшие 3—5 лет на больших площадях.

  1. Урожай определяется по биоклиматическим показателям, что также является методом агрометеорологического расчета —  бонитировки — потенциальной продуктивности климата.

Бонитировкой климата в СССР в разное время занимались П. И. Колосков, С. А. Сапожникова, Ф. Ф. Давитая, Д. И. Шашко, А. Д. Эюбов и др. Наибольшее распространение для целей программирования урожаев получил метод, предложенный Д. И. Шашко [190]. Мы предлагаем свой метод расчета потенциальной продуктивности климата, сущность которого заключается в следующем.

Известно, что интенсивность продукционного процесса в основном определяется притоком солнечной радиации, физическим состоянием приземного слоя атмосферы и почвы. Следовательно, выявление каких-либо количественных зависимостей для оценки продукционного процесса в целом и продуктивности климата в частности не может быть успешным без комплексного учета факторов атмосферной и почвенной среды.
Предлагаемый метод оценки потенциальной продуктивности климата отличается от других тем, что в нем сделана попытка одновременно учесть основные факторы климата, почвы и растительного покрова для количественной оценки биомассы.
Метод расчета базируется на том, что основой продукционного процесса является солнечная энергия. Существует несколько количественных характеристик, учитывающих поступление на поверхность земли солнечной энергии. Наиболее репрезентативной среди них мы считаем радиационный баланс В (кал/(см2-год)).
Необходимым условием образования биомассы является влага. Условия увлажнения нами оцениваются коэффициентом увлажнения Кув, представляющим собой отношение фактического испарения к испаряемости Е1Е0. Почвенные условия в нашей схеме характеризуются двумя параметрами: h- и q. Мощность гумусного слоя почвы h дает приближенное представление о запасах питательных веществ в почве, для основных типов почв Грузии h колеблется от 15—20 до 100—120 см и более, что в основном зависит от местоположения участка, крутизны склона, интенсивности водной и ветровой эрозии и др.; q — объемная масса почвы в слое h (г/см3), она также является косвенным показателем плодородия почвы.
В окончательном виде формула для расчета потенциальной продуктивности климата ППК (г/см2) выглядит так:
(9)
где Кув — коэффициент увлажнения, L — скрытая теплота парообразования, равная 600 кал.
Чтобы использовать формулу (9), необходимо иметь измеренные величины В, h и q. Массовыми данными этих параметров располагают местные органы Госкомгидромета СССР. Величину Кув можно вычислять по разработанной нами методике [140].
По формуле (9) была вычислена потенциальная продуктивность биомассы РП по всем станциям Грузии. Результаты расчетов сопоставлялись с фактическими величинами биомассы однолетних и многолетних трав и кукурузы (убираемой на силос), полученными на госсортоучастках, в передовых колхозах и совхозах.
Приводим конкретный пример расчета. В орошаемых районах юга СССР годовые суммы радиационного баланса достигают 50—60 ккал/см2. Мощность гумусного слоя почвы условно примем равной 70 см (наиболее распространенная глубина этого слоя), а объемная масса этого слоя q = 1,3. Показатель увлажнения для орошаемых районов равен 1,0.
Подставив указанные числовые значения в формулу (9), получим

Для перевода в тонны на 1 га эту величину надо умножить на 108 и разделить на 106, т. е. умножить на 100, в результате получаем 187 т растительной биомассы на 1 га. Если учесть, что из общей сырой биомассы урожай винограда составляет 40 %, то нетрудно рассчитать, что потенциальный урожай винограда в данном случае составит 74,8 т на 1 га, т. е. примерно столько же, сколько мы получили при расчетах по данным ФАР в табл. 29.
Преимущество данного метода состоит в том, что одновременно учитываются и почвенные условия. Например, если допустить, что при той же величине прихода солнечной энергии почвенный покров маломощный и каменистый (песчаный), где /г=30 см, а q = 1,5 г/см3, то ППК будет равно 0,88 г/см2, т. е. 88 т биомассы на 1 га и 35,2 т урожая гроздей на 1 га, что почти в два раза меньше.
3. Урожай определяется по влагообеспеченности. Эта характеристика, по нашему мнению, позволяет рассчитать лишь максимально возможный урожай. Этот принцип предусматривает количественную оценку условий влагообеспеченности, т. е. того количества влаги, которым может располагать растение в данных условиях. Используя коэффициент водопотребления, можно определить урожай (т/га) по формуле
(10)
где Пв — продуктивная влага (т/га), Кв — коэффициент водопотребления, W — стандартная влажность продуктивной части урожая (%),— сумма отношения сухого веса урожая (гроздей) к общей биомассе (побеги, листья, древесина) (для винограда 1 : 1,5 или 1 : 2,5).
Если принять, что расход воды на единицу урожая составляет приблизительно 300—500 единиц, то можно с помощью уравнения (10) провести следующие расчеты.

За продуктивную влагу можно принять годовое количество осадков минус сток. Если за год выпадает 600 мм и на сток уходит 200 мм, то Лв = 400 мм, или 4000 т/га.
Подставив эти величины в уравнение (10), получим

(для технических сортов винограда с содержанием сухих веществ в ягодах 25 %).
Такому подходу к оценке влагообеспеченности присущ ряд недостатков. Во-первых, оценка условий влагообеспеченности только на основе учета атмосферных осадков не может быть объективной, поскольку при различной испаряемости (т. е. энергетического фактора) одни и те же количества осадков могут создать совершенно разные условия влагообеспеченности и в результате разный урожай.
Во-вторых, рассматриваемый метод не дает объективных данных для тех районов виноградарства, где выпадает сравнительно большое количество осадков. Например, в Западной Грузии выпадает 1200—1600 мм осадков в год, и если даже половину этого количества принять равной стоку, то результаты расчета по формуле все равно дают нереальные цифры. Так, в Гудаутском районе выпадает 1400 мм осадков в год. На сток уходит примерно 600 мм, т. е. Пв=800 мм (виноград здесь слабосахаристый  —  16—18%). Если подставить эти значения в формулу (10), то результат будет следующий:

И в-третьих, формула не позволяет оценить условия влагообеспеченности в орошаемых районах. Мы считаем, что расчеты урожая по условиям влагообеспеченности могут дать гораздо лучшие результаты при использовании суммарного водопотребления и дефицита водопотребления. Как известно, дефицит водопотребления представляет собой разность между оптимальным и фактическим водопотреблением сельскохозяйственных культур и вычисляется довольно точно (см. главу 2). Если в приведенном выше примере по Гудаутскому району вместо атмосферных осадков подставить величину суммарного водопотребления, которая для этого района равна 404 мм, то коэффициент водопотребления в передовом Бамборском винсовхозе будет равен 4040 т/га воды : на 13,2 т/га урожая, т. е. 306.
Подставив эти цифры в уравнение (10), получим

Такой урожай в этом районе можно считать реальным, так как в отдельные годы в Бомборском винсовхозе урожаи были 16—18 т/га, а в 1955 г. в среднем по совхозу было получено 24 т/га.
Использование в этой формуле данных о дефиците водопотребления позволяет рассчитать урожай, который можно будет получить при соблюдении правильного режима орошения. Например, в орошаемых районах Грузии фактическое суммарное водопотребление составляет 320—460 мм при нынешнем режиме орошения. Но расчеты показали, что оптимальное суммарное водопотребление в этих районах должно составлять 400— 580 мм, т. е. по разным причинам каждому гектару не додается 50—120 мм воды (500—1200 м3/га), что равно 1—-2 поливам. Если дополнительно внести в почву это количество воды, то прибавка урожая должна составить (при осредненных данных дефицита водопотребления) следующую величину:

Это значит, что за счет правильного режима орошения, т. е. дополнительного внесения на каждый гектар 850 м3 оросительной воды, можно увеличить урожай на 2,7 т/га.
4. Урожай определяется по фотосинтетическому потенциалу посевов.
Фотосинтетическим потенциалом ФП принято считать произведение листовой поверхности РП на продолжительность периода вегетации. ФП можно рассчитать по формуле
(Н) где Л\ — площадь листовой поверхности РП в начале, а Лп — в конце расчетного периода Тп, т. е. чем больше листовая поверхность РП и длиннее вегетационный период, тем выше его фотосинтетический потенциал.
Если одновременно с определением листовой поверхности измерять прирост сухой биомассы РП, можно вычислить чистую продуктивность фотосинтеза:
(12)
здесь Βι и Во — сухой вес в начале и конце расчетного периода Т; Л\ и Л2 — площадь листовой поверхности в начале и конце того же периода Т.
Впервые в агрометеорологических исследованиях фотосинтетический потенциал был применен Ю. И. Чирковым [178] для посевов кукурузы.
Нами использовалась эта характеристика для изучения закономерностей формирования листового аппарата винограда в различных почвенно-климатических условиях Грузии [149, 151, 153].

Согласно исследованиям по физиологии и агротехнике винограда [16, 94, 115, 116, 164 и др.], для выращивания 1 кг винограда при сахаристости ягод 20 % листовой аппарат должен быть 2 м2, для выращивания 0,1 т он должен составлять 200 м2, для 10 т/га — 20 тыс. м2/га, для 15 т/га — 30 тыс. м2/га и т. д.

Таблица 30
Характеристики фотосинтетического потенциала и урожайности виноградника при различной густоте посадки и системе опор. Дигоми, 1970 г.


Формировка, сорт винограда

Густота посадки, м

Наибольшая площадь листьев, тыс. м2/га

Фотосинтетический потенциал, тыс. ед.

Поглощенная листьями
ФАР, млн. ккал/га

Урожай винограда, т/га

Площадь листьев 1 м2 на 1 кг уро
жая

ФП на 1 кг урожая

Количество
ФАР на 1 кг урожая

Шпалера обычная, Ркацители

2Х 1,5

7,3

544

607

6,8

1,08

80,2 ед.

89 528

Шпалера высокая четырехпроволочная, Тбилисури

2X2

14,0

1082

780

12,1

1,16

89,6 ед.

64 623

Беседка,
Тбилисури

2X2

20,3

1513

1474

28,0

0,72

54,1 ед.

52 832

Проверим правильность таких расчетов на фактическом материале. В табл. 30 представлены данные о площади листьев  и фотосинтетическом потенциале, а также о поглощенной за период вегетации ФАР и урожае винограда на трех различных виноградниках в Дигомском учхозе Грузинского СХИ в 1970 г. Первый участок характеризует производственные условия учхоза, а второй и третий — это опытные участки, где проводились экспериментальные исследования фитоклимата.
Согласно данным табл. 30, на первом участке площадь листовой поверхности, необходимой для получения 1 кг урожая, составляет 1,08 м2, на втором участке 1,16 м2, а на третьем 0,72 м2. Таким образом, рассчитывать более или менее точно программируемый урожай только на основе листового аппарата довольно рискованно. Более приемлемы данные о фотосинтетическом потенциале и количестве поглощенной ФАР. Фотосинтетический потенциал, затраченный на 1 кг урожая, для шпалерного виноградника составляет 80—90 ед., а для беседочного 54 ед. Количество ФАР, затраченное на 1 кг урожая, составило для производственного участка 89 528 ккал, для участка с четырехпроволочной шпалерой 64 623 ккал, а для беседки 52 832 ккал. Обобщать эти данные и делать по ним окончательные выводы было бы преждевременно. Однако для ориентировочных расчетов они могут быть полезны.
Таким образом, определение урожая по фотосинтетическому потенциалу может дать приемлемые результаты только в тех случаях, когда установлены надежные связи этого показателя с урожаем и с биологическими особенностями каждой культуры.
Для определения максимально возможного урожая в производственных условиях можно успешно пользоваться методами, в основу которых положен учет нагрузки побегами на единицу площади виноградника. Количество побегов является показателем величины биомассы виноградника и дает возможность вести расчеты программируемого урожая. В данном случае задача состоит в том, чтобы определить необходимое количество побегов, обеспечивающее максимально возможный урожай ягод.
Обработка обширного материала опытов по определению оптимальной нагрузки глазками и побегами винограда показала, что общее количество побегов, приходящихся на единицу площади виноградника, является показателем величины его ассимилирующей поверхности. Чем больше количество побегов на винограднике, тем выше степень поглощения поступающей ФАР и, следовательно, выше урожай. В табл. 31 представлены многолетние средние данные оптимальных вариантов опытов по установлению нагрузки стандартных сортов винограда в основных виноградарских районах СССР. Анализ этих данных свидетельствует о тесной корреляционной связи между количеством побегов на 1 га и суммой активных температур, которая может быть получена в каждом из этих районов.
Согласно рис. 20, оптимальное количество побегов, приходящееся на 1 га виноградника (при шпалерной системе), колеблется в различных виноградарских районах СССР в пределах 80—245 тыс. шт. и это колебание связано с суммами активных температур воздуха. Наличие такой зависимости дает основание дифференцировать оптимальное количество побегов на 1 га по агроклиматическим зонам. Например, в районах с продолжительным вегетационным периодом и суммой активных температур 4000—4500 °С оптимальным на 1 га следует считать выращивание 140—180 тыс. побегов технических сортов и 210—250 тыс. побегов столовых сортов винограда. В районах, где сумма активных температур 3500—4000 °С, оптимальным на 1 га может быть 90—140 тыс. шт. побегов технических сортов и 155—210 тыс. шт. побегов столовых сортов. В горных и предгорных, а также в северных районах виноградарства, где суммы активных температур 3000—3500 °С, целесообразным следует считать выращивание 50—90 тыс. шт. побегов технических сортов и 100—155 тыс. шт. побегов столовых сортов винограда.

Располагая данными о количестве побегов, можно вычислить урожай У (т /га) по формуле
(13) где Кп — коэффициент, представляющий собой частное от деления процента плодоносных побегов на 100; П — количество побегов на 1 га, снятое с графика (рис. 20); Κι— коэффициент плодоношения (количество гроздей на один плодоносный побег); Ci — средняя масса одной грозди (кг).

Рис. 20. Зависимость оптимального количества побегов винограда от сумм средних суточных температур воздуха для технических (/) и столовых (2) сортов.
Например, если сумма активных температур в данном районе равна 3400 °C, то снятое с рис. 20 количество побегов (для технических сортов) составит 85 тыс. шт. на 1 га. Процент плодоносных побегов от общего их количества составляет для данного сорта и местности 75 (Кп=0,75). Коэффициент плодоношения равен 1,2, а средняя масса грозди 150 г (0,15 кг). Подставив эти величины в формулу (13), получаем

В другом районе, где тепла и влаги больше, сумма активных температур составляет 4000 °C, процент плодоносных побегов 85 (Лп = 0,85), средняя масса грозди 200 г (Ci = 0,2 кг). В результате получаем другую величину урожая:

Таблица 31
Оптимальная нагрузка кустов винограда при различной густоте посадки в основных районах виноградарства СССР

Проведем такие расчеты для столовых сортов винограда, например для сорта Карабурну. Процент плодоносных побегов у этого сорта колеблется в пределах 50—70 (С = 0,6), коэффициент плодоношения равен 0,8, а средняя масса грозди 300 г (Ci = 0,3 кг). При сумме активных температур 3000°С максимально возможный урожай составит

а при сумме активных температур 4000 'С — соответственно

Если при этом учесть, что сахаристость ягод технических сортов винограда в период уборки равна в среднем 20—22 %, а столовых сортов — соответственно 16—18%, то можно пересчитать урожай сахара для обоих случаев. При сумме активных температур 3000 °С урожай сахара составит:

  1. · 0,21 == 2,4 т/га,
  2. · 0,17 = 2,4 т/га;

при сумме температур 4000 °С

  1. · 0,21 = 6,0 т/га,
  2. · 0,17 = 5,7 т/га.

Таким образом, в обоих случаях урожай сахара (т/ra) для технических и столовых сортов получается почти одинаковым, что свидетельствует о логичности предлагаемой расчетной схемы.
Следует обратить внимание и на то, что как потенциальные, так и максимальные урожаи, рассчитанные по предлагаемым нами методам, довольно близки. Это следует объяснить главным образом тем, что в основе всех методов лежит энергетический фактор (радиационный баланс, сумма активных температур), а также суммарное водопотребление, правильный учет которых является обязательным условием расчета биологической продуктивности климата, потенциальной биомассы РП и максимально возможных урожаев сельскохозяйственных культур.
Рассмотрим теперь агрометеорологический прогноз урожая на текущий год. Как уже было отмечено, такой прогноз предназначен для предсказания величины отклонения ожидаемого в текущем году урожая от многолетней средней величины. Эти отклонения, как известно, обусловлены главным образом неодинаково складывающимися по годам погодными условиями. Значение такого рода прогнозов для выращивания программированных урожаев заключается в том, что они позволяют корректировать программу.

Например, весной текущего года степень плодоношения винограда оказалась ниже средней многолетней для данного сорта, цветение винограда прошло в неблагоприятных погодных условиях и грозди получились рыхлые, а по долгосрочному прогнозу июль ожидается жарким и засушливым.

Рис. 21. Связь между количеством гроздей на 1 га (тыс. шт.), урожаем (т/га) и средним весом грозди (г).

Таким образом, становится ясно, что лимитирующими факторами урожая в текущем году будут количество гроздей и их средняя масса. Если запрограммирован урожай в 15 т/га, а средняя масса грозди для данного сорта 150 г, то необходимое количество гроздей для обеспечения запрограммированного урожая должно быть 100 тыс. шт. на 1 га. Однако фактическое количество гроздей было не 100 тыс. шт., а 80 тыс. шт., поэтому запрограммированный урожай можно получить лишь в том случае, если обеспечить увеличение средней массы грозди до 190 г. (рис. 21). Учитывая, что лето ожидается жарким и засушливым, основными мероприятиями по увеличению средней массы гроздей должны быть орошение, подкормка минеральными удобрениями, применение стимуляторов роста ягод и т. п. Методические вопросы составления агрометеорологических прогнозов и оперативного гидрометеорологического обслуживания виноградарства будут рассмотрены в главе 7.
Таким образом, мы рассмотрели вопросы влияния климатических и погодных условий на плодоношение и урожай винограда и агроклиматические аспекты программирования урожаев. Нашей задачей было внести ясность в вопросы, связанные только с влиянием на урожай винограда климатических и погодных условий на современном уровне наших знаний в этой области. Вопросы программирования урожаев, относящиеся к компетенции специалистов по агротехнике винограда, физиологов, агрохимиков, механизаторов, мелиораторов и других, нами не рассматриваются. Желающие могут ознакомиться с этими вопросами в работах [7, 16 и др.].
Все приведенные выше методы и подходы к решению тех или иных вопросов программирования урожаев в целом носят предварительный характер и требуют дальнейших разработок.



 
< Водопотребление винограда   Влияние агрометеорологических условий на качество и производственная специализация >
Искать по сайту:
или внутренним поиском:

Translator

Наверх