МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В. ЛОМОНОСОВА факультет ПОЧВОВЕДЕНИЯ
В.П. Самсонова, Ю.Н. Благовещенский, М.И. Кондрашкина
УЧЕТ И
КАРТОГРАФИРОВАНИЕ
СОРНОЙ
РАСТИТЕЛЬНОСТИ
Учебное пособие для студентов факультета почвоведения
МОСКВА 2006
Тема 1. Составные части агрофитоценоза. Целевые функции характеристики засоренности угодий. Первичная информа ция.
УДК 632.51:519.2 ББК 41 С17 Рецензенты: Г.Ф. Лебедева, кандидат биологических наук; Е.В. Шеин, доктор биологических наук.
Рекомендовано Учебно-методической комиссией ф-та почвоведе ния МГУ в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по специальности 013000 «Почвоведение».
В.П. Самсонова, Ю.Н. Благовещенский, М.И. КондрашС17 кина. Учет и картографирование сорной растительности. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2006. - 88 с. 18ВЫ 5-91131-180-1 Учебное пособие составлено в соответствии с оригинальной програм мой спецкурса «Экология сорной растительности», который читается сту дентам 4 курса кафедры общего земледелия факультета почвоведения МГУ. Освещаются различные аспекты учета сорной растительности, обработки полученных данных статистическими методами, методы построения карт засоренности, способы прогноза численности сорняков. Для студентов и преподавателей государственных университетов.
18ВЫ 5-91131-180-1
© Самсонова В.П., Благовещенский Ю.Н., Кондрашкина М.И., 2006
Агрофитоценоз - это пашенное сообщество, компонентами кото рого являются культурные и сорные растения. Одинаковость домини рующей культуры, одинаковость обработок, удобрений и т.п. способ ствуют формированию сравнительно однородного в растительном отношении объекта, отделенного от остального растительного покрова границами угодья. Сорняки снижают урожай продукции и ухудшают ее качество, что побуждает человека вести с ними постоянную борьбу. В основе мероприятий по борьбе с сорной растительностью могут лежать разные стратегии: • полное уничтожение сорняков после появления их в массовом количестве; • профилактическое уничтожение, когда гербициды используются каждый год вне зависимости от засоренности полей; • сдерживание - поддержание засоренности на некотором уровне, когда сорняки не наносят заметного ущерба производству сель скохозяйственной продукции. Полное уничтожение сорняков - это дорогая процедура, как прави ло, не оправдывающая затрат. Ее применение оправдано лишь в случае карантинных сорняков. Применение гербицидов с целью профилактики засорения угодья может приводить к излишнему загрязнению продукции и окружающей среды, неоправданным тратам на препараты и их внесение. Стратегия сдерживания позволяет оптимизировать механические и химические меры борьбы применительно к конкретному угодью. Она основана на мониторинге и прогнозе засоренности. Цели обследования угодий: • Определение степени засоренности и видового состава сорняков с целью планирования систем обработки в севооборотах • Оперативное обследование с целью решения вопроса о необхо димости послевсходовых гербицидных обработок • Обследование для обнаружения особо опасных и карантинных сорняков
3
Особо следует отметить исследование засоренности угодий с чис то научными целями - для выяснения характера взаимодействия куль турных растений и сорняков, конкуренции сорняков между собой, изучения жизненных циклов отдельных видов сорняков и т.п. Сорный компонент агрофитоценоза может характеризоваться как с качественной, так и с количественной стороны. Качественной харак теристикой является видовой состав сорняков в пределах некоторой территории. Знание видового состава сорняков на угодье необходимо для выбора эффективных мер борьбы с ними. Так, например, осеннее дискование на угодье, засоренном пыреем ползучим, приведет к уси лению засоренности, но этот же прием будет эффективным в случае засорения малолетними двудольными (яруткой, пастушьей сумкой и т.п.). К сожалению, при массовых обследованиях обычно ограничива ются фиксацией наиболее обильных сорняков, хотя в отдельные годы возможно массовое развитие видов, обычно находящихся в угнетен ном состоянии. С количественной стороны сорные растения могут быть охаракте ризованы различными показателями их обилия - биомассой, числом сорняков отдельных групп на единицу площади (численность) или проективным покрытием. Меры обилия сорных растений Абсолютные
Получение данных о численности отдельных видов также доста точно трудоемко. Особенно это касается мелких растений или проро стков, число которых на одном квадратном дециметре может дости гать сотни и более. В производственных условиях он часто неоправ дан, поскольку, например, для решения о проведении опрыскивания послевсходовыми гербицидами неважно, будет ли засоренность равна 78 или 101 шт/ м , поскольку оба эти значения попадают в категорию сильной засоренности. Количественные данные численности могут быть переведены в балльные оценки. Примерами такого перевода могут служить шкалы, предлагаемые для оценки степени засоренности (табл. 1-3). 2
Таблица 1 Оценка степени засоренности посевов по пятибалльной шкале (Фисюнов, 1984) Балл 1 2 3 4 5
Число сорняков, определяемое визуально, шт/м 1-5 6-15 16-50 51-100 Более 100
Таблица 2 ШкалаА.В.Фисюнова(по: Захаренко, 2000)
Относительные Балл
иДшот
1м
)
^-х100%
2
п
/и,(г/л* ) 2
-^х100%
Степень засоренности Очень слабая Слабая Средняя Сильная Очень сильная
2
Характеристика
Степень засорения
1
менее 10 однолетних и менее 1 многолетнего сорняка на 1 м
2
10-50 малолетних, до 5 многолетних на 1 м
3
более 50 однолетних и более 5 многолетних на 1 м
2
Слабая Средняя
2
Сильная
2
т
Таблица 3 Временные методические указания (МСХ СССР 31 мая 1978)
Проективное покрытие, %
Биомасса - наиболее универсальная мера обилия. При изучении растительных сообществ растения срезают, разбирают по видам, вы сушивают и взвешивают. Однако определение биомассы очень трудо емко, поэтому эта характеристика используется только в научных ис следованиях.
4
Количество сорняков на 1 м
Баллы засоренно сти
Степень засоренно сти
Оценка чистоты посевов
до 1
1
Слабая
Хорошая
от 1 до 3
2
Средняя
Удовлетворительная
Более 3
3
Сильная
Неудовлетворительная
2
однолетних
многолетних
Менее 20 _^1-70 Более 70
5
Как можно видеть, числовое выражение баллов засоренности дос таточно произвольно и связано с используемой метрической системой. Хотя есть попытка разделения градаций в соответствии с биологиче скими группами, однако неравнозначность его для разных сорняков очевидна. Так, например, средняя засоренность многолетниками (3 стебля/м ) явно неравноценна для пырея и бодяка. Несмотря на кажущуюся простоту и однозначность, при более пристальном рассмотрении возникают вопросы: 2
• Как обоснованы именно такие градации засоренности? • Одинаковы ли эти градации для разных сорняков? Руководящей идеей для установления градаций засоренности мо жет быть концепция порогов вредоносности, которая будет подробно рассмотрена далее. Здесь лишь отметим, что под порогом вредоносно сти разного уровня понимается такая засоренность, которая приводит к заметному угнетению культурных растений и, как следствие, к поте ре урожая. Размеры потерь могут быть установлены предварительно. Точные подсчеты часто могут быть заменены глазомерной балль ной оценкой (порядковая шкала). Примером такой шкалы может слу жить шкала А.И.Мальцева. Заметим, что оценка засоренности по этой шкале не требует определения размеров учетной площадки. Шкала А.И. Мальцева ( Захаренко, 2000) Балл
Таблица 4
Характеристика
Степень ренности
1
Единичные сорняки
Слабая
Сорняки встречаются среди посевов в незначительном количестве, но теряются среди массы культурных растений
Средняя
3
Сорняки встречаются среди посевов в большом количест ве, но культурные растения в нем преобладают
Сильная
4
Сорняки преобладают растениями, глушат их
Очень сильная
над
культурными
Другими известными порядковым показателем являются баллы шкал проективного покрытия. Проективным покрытием называется
6
Балл
1 2 3 4 5 6 7
Ж. БраунБланке <5 5-25 25-50 50-75 >75
Л.Г. ский
Т.А.Работнов
Рамен
Б.М. Миркин, Р.Н. Минибаев
<1 1-5 5-10 10-20 20-50 >50
<2,5 2,5-5 5-10 10-15 15-25 25-50 >50
<5 5-15 16-25 26-50 >50
И.И. Либерштейн <10 11-25 26-35 36-50 >50
Для определения проективного покрытия можно пользоваться так называемым квадратом Балажа (рис.1). Для этого растения каждого вида мысленно помещаются в подходящую клетку квадрата Наиболее близкой в этом случае будет шкала Б.М.Миркина, хотя конечно же, полного соответствия ожидать не приходится.
засо
2
количественно
площадь, занятая проекцией растений на горизонтальную поверхность. Выражается в процентах от учетной площади. Примером шкалы проективного покрытия для сорных растений является шкала И.И.Либерштейна (табл.5). В фитоценологии для ха рактеристики проективного покрытия предложены несколько шкал (Браун-Бланке, Раменский и др. (табл.5). В большинстве случаев шка лы состоят из пяти градаций. Как показал опыт их использования, излишняя подробность неоправданна, поскольку человеческий глаз не всегда может заметить разницу в диапазоне низких покрытий, поэтому более подробные шкалы (Раменского, Работнова) при массовых обсле¬ дованиях не используются. Таблица 5 Шкалы проективного пок]ЭЫТИЯ, %
25 50 6,25
12,5
Рис. 1. Квадрат Балажа для оценки проективного покрытия растений Примеры различных ситуаций проективного покрытия приведены на рис 2. 7
Тема 2. Обследование угодий. Базы данных.
(О
20
А7
*0
SO
SO
/О.
•
Рис.2. Различные ситуации проективного покрытия растений
Информация о засоренности угодья может быть использована как для чисто производственных целей, так и для изучения экологических особенностей сорняков и их взаимоотношений с культурными расте ниями. Разные цели требуют разных способов опробования, учета и обработки данных. Поэтому перед проведением обследования нужно четко представлять себе, каким образом будут использоваться полу ченные данные. Объекты обследования образуют иерархическую систему. Грани цы объекта низшего уровня, как правило, совпадают с границами угодья. Следующие уровни - севооборот, затем группа севооборотов, соответствующая хозяйству. Дальнейшее укрупнение объектов может идти как по административным, так и по природным признакам, на пример, засоренность полей Московской области или Нечерноземной зоны России. В том случае, если угодье рассматривается как целое, то его об следование на засоренность по существующей методике (Исаев, 1900) осуществляется в небольшом числе точек (9 при размере участка до 10 га, 16 - до 50 га, 25- при размере участка >50 га). Предлагаются различные схемы опробования: по диагонали, спо собом «конверта» и т.п. Продемонстрируем особенности разных схем на примере 25-ти точек опробования. Как можно видеть (рис.3а-г(б)), каждый из этих способов обладает своими недостатками: например, при обследовании по диагонали поля больший вес придается цен тральной части угодья, при методе «конверта» слабо охваченной оста ется средняя часть. Простое случайное опробование представляется наиболее объек тивным, исключающим влияние человека. При этом координаты точек опробования могут быть заданы при помощи таблицы случайных чи сел. Пример такой схемы приведен на рис. Зд. Координаты получены в пакете Excel при помощи функции RAND() (в русской версии СЛЧИСО) по формулам: X=a +(b -a )RAND() Y=a +(b -a )RAND() 1
1
1
2
2
1
Практическая работа: Определение проективного покрытия и чис ленности отдельных видов сорняков. Знакомство с различными ситуациями при определении проектив ного покрытия по фотографиям.
где а а - координаты начала участка, Ь Ь - координаты противо положного угла. Однако, как можно видеть из рис. Зд, отдельные участки чисто случайно могут быть опробованы очень плотно, зато другие - совсем не опробованы. Такая схема может быть оптимальной лишь в том случае, если распределение сорняков на угодье случайно.
8
9
ь
2
ь
2
10
• *
«
•
е
*
•
*
»
•
•
в
4
•
•
• * • * •
*
г
о
•
•
*
10
•
4
•
•
9
•
*
•
* * •> 0
2
4
Сроки обследования •
4
* с
а
10
10 •
•
8
•
1
•
2 0 0
2
Различают основное и оперативное обследование. Основное об следование позволяет оценить степень засоренности угодья основны ми сорняками, проследить динамику засоренности, оптимизировать меры борьбы и оценить их эффективность. Его проводят в такое вре мя, когда сорняки легко определить, и они представлены основными видами, встречающимися на данном поле (табл.6). Оперативное обследование проводят в посевах тех культур, кото рые предполагают обрабатывать гербицидами в послевсходовый пери од (табл.7).
•
V.
4
•
•
•
6
Наиболее равномерно угодье покрывается точками опробования при систематическом обследовании (рис.Зв). Такое опробование сравнительно легко выполнимо, однако существует опасность попасть в «резонанс» с существующей неоднородностью, что может привести к сильному искажению оценок засоренности. Так, например, огрехи посева могут создавать квазипериодичности с размерами, соответст¬ вующими проходам сеялки. Стратифицированное случайное опробование сочетает системати ческое и случайное опробование. Территория разбивается на равные участки (квадраты, прямоугольники и т.п.), внутри которых случай ным образом выбирается точка опробования. При этом территория достаточно равномерно покрывается точками опробования. К достоин ствам этого метода опробования мы вернемся позднее, здесь лишь отметим, что организационно оно более сложное, нежели системати ческое.
4
6
8
10
Учетная единица Минимальная единица опробования часто называется элементом опробования. Элемент опробования в случае обследования угодий на засоренность может иметь вполне определенные границы - например, чаще всего культуры сплошного сева и многолетние травы предлагает ся обследовать при помощи квадратных учетных рамок размером 50*50 см, иногда рамки имеют меньшие (0,1 м , Расиньш, 1967) или большие размеры (3 м для учета многолетних сорняков, Туликов, 2002). Для пропашных культур рекомендуется использовать прямо¬ угольные рамки площадью 1 м . одна из сторон которых совпадает с шириной междурядий а другая рассчитывается из условия равенства площади 1 м . Иногда (например, шкала Мальцева), размеры площадок точно не определены но можно указать их приблизительные размеры - не более 10 м в диаметре. 2
д) Рис 3. Способы размещения точек опробования а) конверт; б) диагональ; в) систематическое; г) случайное стратифицированное; д) случайное
10
2
2
11
Таблица 6 Сроки проведения основного обследования угодий на засоренность Культура " Озимые и яровые
Сроки учета
ППППЯШНМР
за 2 3 недели до уборки после смыкания надземных органов в междурядьях
Травы
за несколько дней до укоса
Таблица 7 Сроки проведения оперативного обследования угодий на засоренность Культура Озимые
Яровые
£ г
•
Просо . Кукуруза, сорго Зернобобовые Сахарная свекла Многолетние бобо вые травы
1
Сроки учета поздно осенью перед уходом растений в зиму, а при изреженном травостое и весной до фазы полного куще ния в начале кущения в фазе второго листа в фазе 2 3 листьев при высоте культурных растений 1 2 1 5 см до появления первого листа в фазе первого тройчатого листа или перед первым уко сом.
Размеры и форма учетных площадок должны зависеть от особен ностей угодья. Например, на поле, засоренном малолетними сорняка ми, число всходов на площадках 50*50см может достигать нескольких сотен, что превышает всяческие возможности их прямого пересчета. Уменьшение размеров учетной площадки будет приводить к увеличе нию разнообразия значений учетов. При этом чисто интуитивно воз никает желание размещать учетные площадки на менее засоренных местах что в свою очередь, приводит к смещению оценки засоренно¬ сти К моменту основного обследования, когда растения хорошо раз виты, на такой же площадке может находиться 1015 растений, так что их легко пересчитать Именно поэтому в разные СРОКИ обследования должны использоваться разные шкалы Данные обследования полей должны заноситься в базу данных. В качестве средства для разработки и хранения базы данных о засорен ности может быть использована программа Microsoft Access. Неболь шие по объему базы могут быть организованы в среде Excel. По сути базы данных о засоренности посевов представляют собой электронные таблицы, в которых каждому отдельному виду присваи вается свое имя. Для удобства латинские названия часто заменяются сокращениями, кодами растений. Одна из наиболее часто используе мых систем, система фирмы BAYER, приведена в табл.1 Приложения. Пример организации базы данных о засоренности угодий УОПЭЦ МГУ Чашниково приведен в табл. 8. Обработка информации о засоренности посевов Для принятия решения о мерах борьбы с сорняками информация о засоренности должна быть обработана. Поскольку меры борьбы зави сят от биологии сорных растений, то вначале необходимо определить тип засорения. Наиболее характерными типами засоренности являют ся: 1) однолетний однодольный преобладают щетинники, куриное просо; 2) однолетний двудольный преобладают марь белая, горчица по левая, редька дикая, гречишка вьюнковая, щирица, зимующие дву дольные; 3) многолетний корнеотпрысковый преобладают бодяк полевой, вьюнок полевой, молочай лозный, осот полевой; 4) многолетний корневищный преобладают матьимачеха, пырей ползучий,хвощ полевой;
12
13
Таблица 8 Фрагмент базы данных о засоренности угодий УОПЭЦ МГУ Чашниково 1999 год Поле 1 Предшественник Культура
ячмень картофель
Номер площадки
1
2
3
4
5
6
7
g
9
10
STEME
0
0
10
10
5
4
0
5
13
8
CHEAL
14
20
15
g
0
13
8
lg
0
23
FUMOF
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
GAESS
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
LAPCO
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
POLCO
2
0
0
0
1
0
0
0
0
0
POLAV
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
RAPRA
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
9
0
2
5) смешанный тип - примерно в равной доле присутствуют расте ния двух и более типов засорения. Для определения степени засоренности используют такие показа тели, как средняя засоренность (если определялось число или биомас са сорняков) или средний балл засоренности. Последний определяется либо как среднее значение из баллов засоренности отдельными сорня ками (или биологическими группами сорняков, Фисюнов, 1984) или как корень квадратный из среднего квадрата баллов (Туликов, 2002). Ср.балл(1)=(Б,+Б +...+Б )/п, 2
п
где п- число учетных площадок, Б 1 б а л л ы засоренности на них. Ср.балл (2Н((Б +Б +...Б )/п) 2
САРВР
0
4
3
0
1
GALAP
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
MYOAR
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
SENVU
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
THLAR
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
MATIN
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
VIOAR
1
0
0
0
0
0
1
1
0
5
CIRAR
2
1
0
0
0
2
0
0
0
0
SONAR
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
AH1MI
1
1
0
1
2
0
0
0
4
0
EQUAR
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
ANTHR1SUS
0
0
0
0
0
0
0
EPILMO
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
RUMCR
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
TAROF
3
3
0
0
2
2
4
4
0
1
VICCR
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
PLAMA
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
RANAC
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
MENAR
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
14
2
1
2
2
п
Второй показатель всегда выше первого (табл.9), поэтому нужно обращать внимание на то, по каким формулам оценивалась засорен ность. Таблица 9 Расчет баллов засоренности угодья Биологическая группа Малолетние двудольные Малолетние однодольные Корнеотпрысковые
Номер площадки 1
Ср. балл(1)
Ср. балл (2)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
2
2
3
2
2
3
2
2
2,1
2,2
2
3
3
1
3
3
3
3
3
3
2,7
2,8
1
1
нет
1
1
1
нет
нет
1
1
0,7
0,8
Можно видеть, что в нашем случае расхождения при разных спо собах расчета среднего балла незначительны и поэтому можно пользо ваться любым способом. В качестве характеристики засоренности может также использо ваться модальный балл, т.е. балл, наиболее часто встречающийся. В нашем случае это баллы 2,3,1 для соответствующих групп. Разница столь невелика, что вполне можно пользоваться модальными значе ниями, тем более, что они отражают преобладающую ситуацию на угодье. Встречаемость - частота появления отдельного вида в учетных площадках. Характеризует способ размещения отдельных видов в пространстве. 15
где - число учетных площадок, на которых встретился сорняк дан ного вида, общее число площадок. Устойчивость этого показателя сильно зависит от числа точек оп робования. При объемах выборок, рекомендуемых для обследования угодий, может быть использована лишь для часто встречающихся видов. В остальных случаях имеет большую ошибку. Практическая работа: Характеристика засоренности угодий 1. Знакомство с базой данных о засоренности (на примере базы данных о засоренности угодий УОПЭЦ Чашниково). Формирова ние запросов на засоренность угодий различными биологически ми группами сорняков. 2. Расчет средней засоренности, средних балов засоренности от дельными видами, общего среднего балла засоренности, встре чаемости отдельных видов сорняков.
одной культурой, соответствует альфа-разнообразию фитоценоза. Гамма-разнообразие относится к более крупным единицам типа ост рова или ландшафта, т.е. представляет общее разнообразие группы участков альфа-разнообразия. Для следующего иерархического уровня выделяется эпсилон-разнообразие.
Виды инвентаризационного разнообразия
Размер территории
точечное
учетная площадка
альфа-разнообразие
поле, севооборот
гамама-разнообразие
группа севооборотов, ландшафт, группа ландшафтов
эпсилон-разнообразие
группа ландшафтов, природная зона
Обилие, %
Тема 3. Видовое разнообразие сорняков в агрофитоценозах Характеристики видового разнообразия Разнообразие сорных растений в фитоценозах отражает историю землепользования и специфику возделываемых культур. В самых об щих чертах, чем дольше участок почвенного покрова находится в сельскохозяйственном использовании, чем выше уровень применения гербицидов на нем, тем менее разнообразно сорняковое сообщество этого агрофитоценоза. Чем дольше возделывается на одном и том же месте одна культура, тем большее распространение получают сорняки, ей сопутствующие. Уитеккер (1972) выделил 2 типа разнообразия: • инвентаризационное, относящееся к площади в целом и • дифференцирующее, разделяющее местообитания или его час ти.
Г е ометриче с кий ряд ,
Ранги видов
•
Рис.4. Различные виды графиков ранг/обилие (гипотетические данные)
Выделяют несколько видов инвентаризационного многообразия, соответствующих различным масштабам рассмотрения. Точечное разнообразие - это характеристика учетной единицы. Разнообразие сорного компонента в пределах одного угодья, занятого
В наиболее простом варианте инвентаризационное многообразие измеряется числом видов на единицу площади. Часто одновременно с оценкой числа видов проводится учет их соотношения, т.е. количест венных участий или выравненное™ видов. В качестве моделей обилия наиболее часто используются геомет рический ряд, логарифмический ряд, логарифмическое распределение, модель^ «разломанного стержня» (модель Мак-Артура). Эти модели
16
17
можно представить в виде графиков, где по оси абсцисс откладывается ранг сорняка (т.е. его номер в упорядоченной последовательности), а по оси ординат логарифм показателей абсолютного или относитель ного обилия. Соотношение между данными, описываемыми этими моделями, показано на рис. 4. Можно видеть переход от геометрического ряда с доминировани ем немногих видов при очень низкой численности остальных через логряд и логнормальное распределение, в которых виды со средним обилием становятся все более и более обычными, к ситуации, пред ставленной моделью разломанного стержня, когда обилия видов рас пределены с максимально возможной в природе равномерностью. Каждая из этих моделей имеет свою интерпретацию с точки зрения обеспеченности вида ресурсами (размеров экологической ниши). Гео метрический ряд представляет ситуацию максимального захвата ре сурсов малым числом видов. Распределение по типу геометрического ряда обнаруживается либо в бедных видами суровых местообитаниях, либо на ранних стадиях сукцессии. В агрофитоценозах с длительным применением гербицидов также может быть такое распределение оби лий видов. В ходе сукцессии (или по мере улучшения условий) рас пределение обилий видов постепенно приближается к логряду и лог нормальному распределению. В последнем случае, так же как и в слу чае модели «разломанного стержня» , как установлено многочислен ными наблюдениями, мы, скорее всего, имеем дело с естественным сообществом.
Таблица 10 Результаты учета засоренности посевов ячменя Число стеблей 241 168 99 76 71 40 33 24 20 9 8 7 3 3 2 2
Вид Фиалка полевая Марь белая Осот полевой Горец вьюнковый Дымянка аптечная Подмаренник цепкий Звездчатка средняя Бодяк полевой Пикульник красивый Чистец болотный Хвощ полевой Торица полевая Ромашка непахучая Льнянка обыкновенная Редька дикая Вьюнок полевой Число видов 5=16 Число стеблей N=806
Подбор моделей Побор различных моделей проведем на примере данных, получен ных при обследовании посевов ячменя на серой лесной почве в июле 1998 г. Учитывалось число растений отдельных видов. Площадь уча стка 3,5 м, размер рамки 10*10 см, число точек опробования 403, раз мещение в узлах сетки 10* Юм. Для изучения структуры сорняково го компонента данные просуммированы по всем точкам опробования (табл.10). Геометрический ряд В геометрическом ряду обилия в порядке от наиболее к наименее многочисленному виду выражается формулой 1
л, = ИС к{\ - к)'' где к — доля доступного ресурса, приходящаяся на каждый вид; п, число особей /того вида; к
Рис.5. Проверка гипотезы о геометрическом ряде распределения рангового обилия сорняков
С =[1-(1-к/] •' константа, при которой £ и, = N. к
18
19
f-.
Проверка соответствия распределения рангового обилия геомет рическому ряду может быть сделана путем построения уравнения ли нейной регрессии и оценки ее значимости, когда по оси абсцисс откла дываются ранги относительного обилия, а по оси ординат - логариф мы относительного обилия. Качество аппроксимации оценивается коэффициентом детерминации. Чем ближе он к 1, тем лучше соответ ствие между экспериментальными и модельными значениями. Все действия легко выполняются в пакете Excel. График показан на рис. 5. Можно видеть что линейная зависимость очень неплохо аппроксими¬ рует экспериментальные данные. Лог-ряд Лог-ряд соответствует формуле cor ах ах 2 3 п где п - количество особей, х и а - константы. Если построить график, где по оси абсцисс откладывать логариф мы рангов, а по оси ординат - логарифмы обилия, то в случае лог-ряда получится прямая. Для модельных данных при а=100 и х=5 результа ты показаны на рис.6. ах,
Для данных таблицы 10 такое представление оказывается не слишком удачным, хотя если судить по коэффициенту детерминации, распределение не слишком сильно отклоняется от лог-ряда (рис.7). у = -1,88х + 6,54
3
1п(ранг)
Рис.7. Проверка гипотезы о лог-ряде для данных таблицы 10. Логарифмически нормальное распределение Проверку гипотезы о логарифмически нормальном распределении числа видов проще всего осуществить посредством стандартной про цедуры "Normal probability plot". А именно, по оси абсцисс надо отло жить численность особей отдельных видов, а по оси ординат - значе ния обратной функции нормального распределения в точках j/(k+l), где j — номер вида в упорядоченном ряду по убыванию численности а к - число видов. Расчеты для данных табл. 10 показаны в табл. 11. Обратите внимание, что в последней графе табл.11 выписано на звание функции, обратной стандартному нормальному распределению (русифицированный Excel). Если точки на графике ложатся на прямую удовлетворительным образом, можно считать, что распределение подчиняется этому закону (рис.8).
Рис.6. Модельное распределение, соответствующее лог-ряду
20
Таким образом, оказалось, что наши данные могут быть вполне удовлетворительно описаны тремя распределениями, хотя различие между 0,989 для коэффициента детерминации и 0,874 весьма ощутимо. Это - около 10% независимого признака в первом случае и 38% во 21
" І
втором. По-видимому, различия могли бы проявиться, если бы число обнаруженных видов было бы большим. Это еще раз подчеркивает опасности абсолютизации индикаторов характеристики сообщества. Таблица 11 Расчеты для проверки соответствия распределения логарифмиче¬ ски нормальному распределению і 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Л/
2 2 3 3 7 8 9 20 24 33 40 71 76 99 168 241
1пЫ 0,693 0,693 1,099 1,099 1,946 2,079 2,197 2,996 3,178 3,497 3,689 4,263 4,331 4,595 5,124 5,485
0,059 0,118 0,176 0,235 0,294 0,353 0,412 0,471 0,529 0,588 0,647 0,706 0,765 0,824 0,882 0,941
НОШСТОБР07(к+1)) -1,565 -1,187 -0,929 -0,722 -0,541 -0,377 -0,223 -0,074 0,074 0,223 0,377 0,541 0,722 0,929 1,187 1,565
Практическая работа: Характеристика сорного компонента от дельного поля Для одного из полей проверить соответствие распределения видов сорняков геометрическому ряду, лог-ряду и логнормальному распре делению.
Тема 4. Индексы инвентаризационного разнообразия сорнякового сообщества. Дифференцирующее разнообразие. Индексы разнообразия Оценить видовое богатство сорняков в пределах некоторой терри тории и соотношение различных видов можно при помощи так назы ваемых индексов разнообразия. К настоящему времени предложено много различных индексов. Ознакомиться с ними можно в книге Б.М.Миркина с соавторами (Миркин и др., 1987) и монографии Э.Мэгарран (1992). Эти индексы позволяют ранжировать местообита ния по степени разнообразия, выдвигать гипотезы о влиянии тех или иных факторов на него, строить различные модели поведения сообще ства во времени и т.п. Индекс Шеннона Один из наиболее часто используемых показателей - индекс раз нообразия Шеннона. Достоинство его еще и в том, что по нему можно сравнивать сообщества стандартным образом, пользуясь критерием Стьюдента (Дмитриев, 1995) или проводить дисперсионный анализ индексов, относящихся к разным сообществам. Индекс Шеннона рассчитывается по формуле п
1п(число особей отдельных видов) Рис.8. Проверка гипотезы о логарифмически нормальном распре делении
22
где и, - число растений ьтого вида, И- общее число растений, р, относительное обилие р, = П0 Основание логарифма может быть произвольным, хотя чаще всего используются натуральные логарифмы (основание е). Во всяком слу чае, в разных источниках могут использоваться разные основания и на это нужно обращать внимание. Еще один показатель, оценивающий равномерность числа орга низмов в сообществе - индекс выравненное™ 23
Дисперсия индекса Шеннона рассчитывается по формуле: где Н индекс Шеннона, а Б число видов в сообществе. Этот индекс позволяет диагностировать ситуации, когда при близком числе видов один (несколько) из них имеют преимущественную численность. Пример расчета индекса Шеннона и индекса выравненности при водится в таблице12:
УагН
=
N
2N
2
Для нашего примера 2
5,150489 2,06691 16 1 0,0011 806 (2 *806 ) Доверительный интервал для уровня значимости ос=0,05 нашего случая будет равен 2
Таблица 12 Расчет индекса разнообразия Шеннона Вид Фиалка полевая Марь белая Осот полевой Горец вьюнковый Дымянка аптечная Подмаренник цепкий Звездчатка средняя Бодяк полевой Пикульник красивый Чистец болотный Хвощ полевой Торица полевая Ромашка непахучая Льнянка обыкновенная Редька дикая Вьюнок полевой Сумма
Число стеблей 241 168 99 76 71 40 33 24 20 9 8 7 3 3 2 2
А 0,299007 0,208437 0,122829 0,094293 0,088089 0,049628 0,040943 0,029777 0,024814 0,011166 0,009926 0,008685 0,003722 0,003722 0,002481 0,002481 1
-р,1пр, 0,360988 0,326854 0,257568 0,222658 0,214005 0,149042 0,130836 0,104636 0,091721 0,050191 0,045783 0,04122 0,020819 0,020819 0,014886 0,014886 2,066911
0,435816 0,512546 0,54011 0,525774 0,519904 0,447605 0,418097 0,367694 0,339033 0,2256 0,211181 0,195637 0,116453 0,116453 0,089298 0,089298 5,150498
Н=2,067
Число видов 8=16 Число стеблей N=806
Я / х т/УагН
< Н < Я + /х
2,0671,96*^0,0011<Н
у1УагН,
<2,067+1,96*^0,0011
2,033<Н<2,100 При сравнении двух индексов Шеннона, соответствующих, на пример, полям с разными гербицидами, ошибка их разности рассчи тывается как ^УагН + ГагН Тогда по стандартной процедуре сравнения средних х
Н
\
~
Н
2
2
Величина рассчитанного Гкритерия сравнивается с его табличным значением при уровне значимости а, а число степеней свободы равно суммарному количеству организмов. В том случае, если общее число организмов на сравниваемых объектах превышает 200, для уровня значимости а = 0 , 0 5 *=1,96.
В нашем случае £=2,067/Ы6=0,7455 Для индекса Шеннона можно рассчитать доверительный интервал, что чрезвычайно полезно при сравнении сообществ. Это позволяет, например, решать такие задачи, как • уменьшается ли видовое разнообразие сорнякового сообщества в результате различных обработок почвы? • влияет ли применение гербицидов на разнообразие сорной фло ры?
24
Индекс Симпсона Еще одной мерой разнообразия сообщества служит индекс Симп сона. Он рассчитывается по формуле: 1 И =
5
У я . ( я .
-1)
N(N-1)^1 ' Обозначения те же, что и ранее. Для рассматривавшегося примера 1 х 110002 = 0,16953 806 х 805 25
где А і и Ві - количественные значения (обилие вида, проективное покрытие, численность вида и др.) признака для вида і в описаниях А и В, N- общее число видов для этих описаний. Коэффициент Серенсена (для количественных данных)
Обычно используют обратную форму индекса Симпсона, чтобы его значение увеличивалось с увеличением разнообразия. В нашем случае 7/£>=5,898.
Ттт(А„В,)
Бета-разнообразие Этот вид разнообразия отражает изменение условий. В пределах одного угодья бетаразнообразие может существовать в том случае, если отдельные части угодья неодинаковы по обеспеченности влагой и питательными элементами или поразному использовались ранее (на пример, поле расширяется за счет распахивания залуженного участ ка). Другими словами, бетаразнообразие оценивает сходство двух местообитаний. Для измерения этого вида разнообразия могут использоваться по казатели, учитывающие качественные или количественные данные. Предложено много показателей, среди которых наиболее известны коэффициенты Жаккара и Серенсена.
І 1=1
Обозначения те же, что и в предыдущей формуле. Следует подчеркнуть, что коэффициенты Жаккара (Серенсена) для качественных и количественных данных не совпадают, поэтому обяза тельно нужно указывать способ расчета. Если сравнивается несколько участков, хорошее представление о дифференцирующем разнообразии может дать кластерный анализ. Этот анализ можно проводить, используя либо качественную инфор мацию по присутствию-отсутствию видов, либо количественные дан ные о численности, проективном покрытии и т.п. Результатом кла стерного анализа является дендрограмма. В силу больших вычисли тельных сложностей кластерный анализ проводится с использованием компьютера. В силу ограниченного объема пособия мы не будем оста навливаться на особенностях кластерного анализа, тем более, что к настоящему времени он представляет собой целую отрасль анализа данных. Хороший блок кластерного анализа с комментариями имеется в пакете БТАТ^ПСА.
Коэффициент Жаккара N.
где Л^.д число общих видов на сравниваемых участках; видов на участке А; Ы - число видов на участке В.
Л^ число
в
Коэффициент Серенсена
Обозначения те же, что и в предыдущем коэффициенте. В случае полного сходства коэффициенты равны единице, в слу чае полного различия (отсутствие общих видов) нулю. Оба коэффициента не учитывают количественного соотношения видов и слишком большое значение придают редким видам. Для количественных данных коэффициент Жаккара вычисляется по формуле:
Практическая работа. Индексы альфа-разнообразия сорного компо нента севооборота. Характеристики бета-разнообразия. 1. Рассчитать характеристики разнообразия сообщества сорняков для разных культур одного из севооборотов УОПЭЦ Чашниково. 2. Сравнить индексы Шеннона для пропашных и зерновых куль тур. 3. Оценить сходство засоренности пропашных культур и культур сплошного сева, используя качественный и количественный варианты коэффициентов Жаккара и Серенсена.
£тіп(Л,,і?,) £[4+Д -тіп(4,В,)] (
26
І
27
Тема 5. Закономерности размещения сорняков в пространстве угодья. Визуализация данных о засоренности. Построение карт. При обследовании необходимо учитывать, что сорняки в пределах угодья часто располагаются крайне неравномерно. Поэтому знание порогов засоренности имеет очень малую ценность без информации о том, каким образом сорняки распределены в пространстве. В экологии традиционно выделяют три типа пространственного распределения: регулярное, случайное, контагиозное (рис.9). В агрофитоценозе, в силу различных обстоятельств - неодинаковости обра боток, пятнистости внесения гербицидов, объединения полей и т.п. часто встречается ложноконтагиозное распределение (рис.9), при ко тором пятнистость обусловлена внешними по отношению к растениям факторами. •
* *
А =2
X
индекс скученности х Во всех индексах о - дисперсия, д: - среднее. 2
28
1.4 7,5
0,4 0,5
0,4 0,6
0,7 0,9
Блэкмана Нуматы Скученности
5,21 2,28 4,21
1,25 1,12 0,25
1,46 1,21 0,46
Чистец болотный
4х индекс Блэкмена (дисперсии)
Среднее Дисперсия
Мята полевая
Для характеристики размещения растений в пространстве приме няются различные индексы, в большинстве своем использующие пуассоновскую модель распределения. Приведем некоторые из них: - индекс Нуматы (гомогенности)
Одуванчик лекарственный
Рис. 9. Примеры возможных схем распределения сорняков в пространствеа) - регулярное; Ь) - случайное; с) - контагиозное; й) - ложнокон тагиозное
Пырей ползучий
«I)
Бодяк полевой
2
с)
Ь)
Горец шероховатый
а)
Горец вьюнковый
•
3
2
Пикульник красивый
•
5
Распределение считается контагиозным, если Ъ, и Иг>\, а п >0. Ес ли А, и А близки к 1, а Аз близко к 0, распределение считается случай ным. В противном случае распределение регулярное. Примеры харак теристики распределения числа побегов некоторых сорняков на уго дье площадью 12 га приведены в табл.13. Можно видеть, что все сорняки обнаруживают в той или иной сте пени контагиозное распределение. Наиболее близко к случайному распределение побегов горцев и пикульника, наиболее далеко от него - распределение пырея ползучего, мари белой и чистеца болотного. Обратим внимание на то, что бодяк полевой, часто образующий замет ные куртины на полях, в нашем конкретном случае показывает рас пределение, не слишком сильно отличное от случайного. Здесь мы сталкиваемся с ситуацией, когда все поле представляет одну большую куртину этого сорняка. Величины индексов зависят от размеров учетных площадок, что будет подробно обсуждаться в следующей главе. Таблица 13 Статистические характеристики численности некоторых сорняков (шт/0,25м ) на поле подсолнечника (п=25, площадь 12 га, дерновоподзолистые почвы) Марь белая
• •
2
№ площадки
•
Эти индексы связаны друг с другом следующими соотношениями: А = ГА,/, А = ( А / - 7
3,0 4,7
10,6 69,2
1,1 2,4
0,4 0,8
1,3 4,6
6,50 2,55 5,50
2,11 1,45 1,11
1,91 1,38 0,91
3,52 1,88 2,52
Индексы: 1,22 1,56 1,10 1,25 0,22 0,56
Если сорняки распределены по пространству угодья пятнами, то при одинаковой обработке гербицидами всего поля мы получим неко торые нежелательные результаты. В местах скопления сорняков гер бицидов будет недостаточно для их уничтожения, а в местах с пони женной плотностью - избыточные гербициды будут загрязнять почву и растительную продукцию. Возвращаясь к рис. 9, можно видеть, что этого легко избежать в случаях (а) и (<1), выделив участки, на которых 29
засорение велико. Однако в случаях (Ь) и (с) придется либо смириться с неизбежными потерями вследствие возможных передозировок и (или) недостаточной обработки, либо необходимо будет более точно определять координаты куртин сорняков, а это требует более развитой техники обследования. Для рационального применения средств защиты растений и эф фективных приемов борьбы с сорняками необходимо знать, как распо ложены в пространстве угодья участки повышенной засоренности или пораженное™ вредителями и болезнями. Подробная карта угодья при звана решать эту задачу. Построение таких карт знаменует переход от стандартного земледелия к так называемому точному (координатному) земледелию, позволяющему воздействовать на угодье путем примене ния нужных воздействий в нужном месте. Для составления карт состояния угодий могут использоваться раз личные методы, однако вначале должна быть получена первичная информация путем опробования в точках с известными координатами. Трудоемкая процедура определения координат с помощью геодезиче¬ ских приборов в настоящее время может быть заменена получением координат при помощи приборов GPS (Global Positioning System). Суть составления карты заключается в предсказании значений свойств в не опробованных точках на основании имеющейся инфор мации. z
Zi
\
Z
5
2
•
Рис. 10. Иллюстрация к определению значения в не опробованной точке Так, если известны значения свойства Ъ в точках 1, 2, 3 и 4, то оценкой значения Ъ в точке 5 может быть, например, среднее из ок ружающих ее точек, т.е. _ г, + 2 + г + г ~ 4 При этом не учитывается расстояние от точек с известными значе ниями до точки, в которой нужно спрогнозировать значение свойства. Более естественно считать, что чем ближе расположена точка с из 5
г
2 ь
30
3
4
вестным значением к точке 5, тем больше похожи ее значения на зна чение Ъ в прогнозируемой точке. Для того чтобы учесть это обстоятельство, при построении карт используются различные веса м>. Тогда формула приобретает вид ь
5
М>
1
+
М>
2
+
М?
3
+-М>
4
Наиболее простой весовой функцией является обратное расстоя ние, т.е. 1 где /г, - расстояние 1-той точки с известным значением до точки, зна чение в которой определяется. Такой способ определения значений в неопробованной точке носит название метод обратного расстояния. Однако этот подход является слишком общим, не предполагающим никаких знаний о закономерностях пространственного распределения показателя. В значительном числе ситуаций уменьшить ошибки предсказания может представление о пространственной изменчивости показателя как о случайной функции координат: г(х)=/(х)+е (х)+е", ,
где /(х) - функция, описывающая закономерную изменчивость за соренности в пространстве угодья (для простоты записана лишь одна координата), е'(х) - член, описывающий взаимосвязанные, коррели руемые вариации, е" - случайный шум, имеющий нормальное рас пределение с дисперсией <У и средним ц=0. Закономерная составляющая изменчивости /(х), или тренд, может быть описана различными функциями, например, полиномами разных степеней. Однако в большинстве случаев вполне достаточно линейной или квадратичной функции. Проблемы подбора тренда аналогичны проблемам подбора уравнений регрессии, описывающих зависимости между переменными. Взаимосвязанные, коррелируемые вариации оцениваются при по мощи семивариограммы (чаще всего - просто вариограммы), т.е. функции, показывающая, как изменяется дисперсия свойства, вычис ляемая как полусумма квадратов приращений значений в точках, раз деленных некоторым расстоянием (лагом) п. Наиболее просто эта процедура осуществляется для наблюдений, разделенных одинаковы¬ ми расстояниями. Если д" - шаг опробования вдоль линии, Хк — X/ ~\~(к—
31
1)-с1дляк = 1, 2, п и 2(х0 - значение свойства в точке х то при А = т -о* значение вариограммы вычисляется по формуле: 1 'у""/ «2 ^ ^ _ _ _ ^ ( ( ^ ) - ( ^ ) ) • ь
Л
л
К Й ) =
)
=
2
2
Аналогично определяется эта функция и при площадном опробо вании. В идеале вариограмма вначале возрастает, а затем, после достиже ния некоторого значения, не меняется. Этот уровень называется поро гом и теоретически равен дисперсии. Расстояние, начиная с которого вариограмма уже не возрастает, называется радиусом корреляции (ранг в англоязычной литературе) (рис.11). Такого типа вариограммы называются ограниченными. Однако зачастую в данных присутствует заметная закономерная составляющая, которая дает неограниченно возрастающую вариограмму.
• • • Семивариаграмма: данные и модель
Данные, полученные в точках, разделенных расстоянием равным или большим, чем радиус корреляции, могут считаться статистически независимыми и обрабатываться как элементы обычной выборки. Величина с интерпретируется как дисперсия, ассоциированная с рас стояниями, меньшими шага опробования. В нее входит как аналитиче ская ошибка эксперимента, так и вариабельность на расстояниях, меньших шага опробования. Выборочные оценки вариограмм представляют собой поле точек. Некоторые варианты различных типов пространственной изменчиво сти показателей и их вариограммы показаны на рис.12. Здесь мы при ведем формулы лишь для наиболее часто используемых аппроксима ций. 0
Модель вариограммы с нулевым радиусом корреляции или со 100% наггет-эффектом, у(А) = с . Это означает отсутствие пространственной корреляции. Данные в этом случае можно считать чисто случайно распределенными в пространст ве. Сферическая модель. 0
у (К) = с + с, [(ЗА/2а)-ОДА/а) ] при 0 < П < а и 3
0
y(h) = с + с, при h > а. 0
Здесь а - радиус корреляции, h - шаг, с - наггет-эффект, с +с, - порог. Экспоненциальная модель r(h)=c + , ( l - e x p (h/Jl 0
РАДИУС КОРРЕЛЯЦИИ
4
0
• 20 40 Р А С С Т О Я Н И Е , СМ
60
Рис. 11. Пример вариограммы Понятие вариограммы и связанные в ней вопросы доступно изло жены в книге Webster and Oliver (1990). К сожалению, на русском язы ке пока не существует столь доступной книги, позволившей бы почво ведам, экологам и специалистам смежных специальностей ознако миться с этой теорией. Краткое изложение можно найти в статье Иванниковой Л.А.и Мироненко Е.В. (1988).
32
0
c
Пространственная изменчивость может быть разной в разных на правлениях. Это может быть учтено введением дополнительных пара метров вариограммы, а именно, угла между направлениями, в котором изменчивость наиболее сильно различается (параметр Angle) и отно шения радиусов корреляции в этих направлениях (параметр Ratio). Вариограмма используется для оптимизации интерполяции, опре деляя веса, с которыми известные значения в опробованных точках входят в уравнение для оценки значения в неизвестной точке. Показа но, что при некоторых условиях такая процедура дает наилучшие не смещенные оценки. Метод был разработан французским математиком Жоржем Матероном и южноафриканским горным инженером Д.Г. Криге, по имени которого носит название кригинга. В настоящее вре мя этот метод реализован в различных программных продуктах, одним из часто используемых является пакет SURFER. 33
Sonchus arvensis Direction: 90.0 Tolerance: 60.0
Sonchus arvensis Direction: 0.0 Tolerance: 60 0
0
10
20
30
40
50
60
70
60
90
0
U g Dirtance, m
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Lag Distance, m
Рис. 13. Вариограмма для осота полевого. Параметры: с =0,07984; с,=0,04769; а=30м; Катіо=2; Ап 1е=90° 0
8
f
Рис.12. Некоторые виды пространственной изменчивости (А) и соответствующие им вариограммы (В) а) Резкие границы на регулярных расстояниях. Модель - ли нейная с порогом; Ь) То же, но с разными расстояниями между рез¬ кими изменениями. Сферическая модель; с) Резкие изменения на любых расстояниях, причем эти расстояния распределены по Пуас сону экспоненциальная модель; о!) Линейный тренд; е)К квазипе риодические колебания; 0 Случайный шум, наггет-эффект. 34
Сама процедура анализа пространственной вариации признака разбивается на несколько этапов: 1) Предварительный просмотр данных для выдвижения гипотез о возможных трендах и выявления резких «отскоков», которые могут заметно искажать конечный результат. 2) Построение вариограммы, выбор модели, анализ возможной анизотропии, т.е. неодинаковой изменчивости в разных на правлениях. 3) Удаление тренда и сильно «отскакивающих» значений, повто рение расчетов. 4) построение окончательного варианта карты. Другой часто применяемый способ построения карт - метод об ратного расстояния. Про этом используется простое соображение чем ближе находится неопробованная точка от точки с известным значением, тем больше похоже значение свойства в этих точках. Сте пень похожести принимается обратно пропорциональной расстоянию между точками или квадрату расстояния. Разные способы построения дают несколько разные карты (рис.14). Карты, построенные методом обратного расстояния, часто получаются более сложными, на них часто появляются так называе мые «бычьи глаза» - округлые структуры, оконтуривающие небольшое пространство. Такие структуры появляются, если среди данных име ются «отскоки». Карты, построенные методом кригинга, получаются более сглаженными. Можно видеть, что кригинг учитывает анизотро-
35
бицида диален-М-супер в дозе 2кг/га), 5 августа. Для подсчета сорня ков использовались квадратные рамки со сторонами 10см, 25см, 50см, вложенные одна в другую с единым центром. Рамки закладывались в узлах регулярной ромбической сетки с периодом 9,4 на 9,4 метра. Чис ло учетных точек составило 403 на площади 3,08 га. Учитывались отдельные особи малолетних сорняков, а для многолетников подсчитывалось число стеблей.
пию пространственной изменчивости засоренности, но в общем разли чия не столь существенны, чтобы их можно было бы учитывать.
о
20
40
60
80
100 120 140 160 180 200
о
20
40
60
80
Встречаемость На исследуемом угодье в разные сроки учета и с использованием учетной рамки разных размеров диагностируется от 19 до 41 вида сорняков. При этом минимальное число видов во все сроки обнаружи вается при использовании рамки 10*10 см (табл.14). Таблица 14 Зависимость числа регистрируемых сорных видов от размера учетной площадки
100 120 140 160 180 200
Рис.14. Карты присутствия осота полевого, построенные методом об ратного расстояния (а) и кригинга (б)
\ si 25
Практическая работа. Построение вариограмм и карт засоренности посевов 1. Подготовить данные о пространственном распределении сор няков в пакете Excel. 2. Ознакомиться с пакетом SURFER. 3. Рассчитать вариограмму для засоренности посевов одним из сорняков. Определить ее параметры С , С,, а. Определить, можно ли считать распределение сорняков в пределах угодья изотропным. 4. Построить карты засоренности методом кригинга и обратного расстояния. Сравнить карты. 0
Тема 6. Влияние параметров опробования на результаты Как уже было замечено, размеры и форма учетных площадок влияют на оценку засоренности. Продемонстрируем это на результатах эксперимента, проведенного в 1998 г на посевах яровой пшеницы (сорт "Приокская") на производственном поле Владимирского НИИСХ (площадь поля 10 га). Угодье расположено на серых лесных поч вах с благоприятными средними почвенно-агрохимическими показа телями - рН - 6,5, содержание гумуса - 3,5%, подвижного Р205 - 25 мг/100 г, подвижного К20 - 20 мг/100 г; плотность =1,1 г/см . Учет засоренности проводился трижды в течение вегетационного сезона 1998 г: 5 июня, 2 июля (через 3 недели после применения гер 3
36
5 июня s2 28
s3 31
si 19
2 июля s2 27
s3 28
si 31
5 августа s2 37
s3 Всего видов 41 / В среднем на 4,8 8,0 4,0 5 1,8 1,6 9,4 1,4 7,1 1 площадку Примечание. 51, 52, вЗ - размеры площадок 10*10 см, 25*25 см, 50*50 см соответ ственно
Число обнаруживаемых на одной площадке видов так же зависит от ее размеров. Если на малой площадке в среднем присутствует не более двух видов, то на большой их число возрастает до 7-9, что со ставляет почти четверть от общего числа видов, обнаруживаемых на всем угодье (табл.14). В течение вегетационного периода встречаемость отдельных ви дов меняется (табл.15). В июне, до обработки посевов гербицидом, наибольшей встречаемостью обладают три вида малолетних сорняков: фиалка полевая, марь белая и горец вьюнковый. После обработки гербицидом лишь фиалка полевая остается на прежней позиции по встречаемости, марь белая и горец вьюнковый оказываются на четвер том и восьмом месте соответственно. После обработки гербицидом количество растений фиалки полевой резко уменьшилось, однако прошедшие дожди спровоцировали появление ее новых всходов, что позволило ей удержать первую позицию по встречаемости. Об эффек тивности гербицидной обработки можно судить по соотношению встречаемости фиалки полевой в июне и ее старых растений в июле (0,98 и 0,01 соответственно). 37
1 Таблица 15 Встречаемость отдельных видов сорняков (площадки 50*50) Фиалка полевая Марь белая Горец вьюнковый Осот полевой Подмаренник цепк. Дымянка аптечная Пикульник кр. Бодяк полевой Звездчатка средняя Чистец болотный Хвощ полевой Редька дикая Ромашка непахучая Торица полевая Вьюнок полевой Аистник цикутовый Льнянка об. Горец птичий Очиток об. Василек полевой Яснотка Пастушья сумка Незабудка Одуванчик Горошек мышиный Пырей ползучий Лебеда раскидистая Ясколка дернистая Ноннея темно-бурая Подорож. большой Ярутка полевая
0,977 0,946 0,902 0,693 0,643 0,638 0,576 0,434 0,398 0,274 0,217 0,160 0,132 0,119 0,070 0,054 0,049 0,047 0,039 0,028 0,026 0,021 0,018 0,018 0,016 0,016 0,013 0,010 0,005 0,005 0,003
Фиалка полевая (м.) Осот полевой Горец вьюнковый Дымянка аптечная Пикульник красивый Подмаренник цепкий Марь белая Звездчатка средняя Бодяк полевой Чистец болотный Ромашка непахучая Хвощ полевой Пастушья сумка Торица полевая Льнянка обыкновенная Яснотка стеблеобъемл. Аистник цикутовый Очиток обыкновенный Вьюнок полевой Горец птичий Одуванчик Кривоцвет полевой Редька дикая Ясколка дернистая Фиалка полевая (с.) Василек полевой Капуста полевая Подорожник большой Лебеда раскидистая
38
0,931 0,643 0,605 0,600 0,516 0,467 0,442 0,382 0,380 0,280 0,275 0,201 0,154 0,134 0,099 0,060 0,052 0,052 0,040 0,027 0,022 0,017 0,017 0,017 0,007 0,005 0,005 0,005 0.002
Фиалка полевая (м.) Осот полевой Торичник красный Подорож. большой (м.) Бодяк полевой Ясколка(мол.) Дымянка аптечная Пикульник красивый Льнянка обыкновенная Подмаренник цепкий (с.) Чистец болотный Одуванчик Хвощ полевой Марь белая Сушеница топяная Горец вьюнковый Звездчатка средняя (с.) Ромашка непахучая Фиалка полевая (с.) Пастушья сумка Звездчатка средняя (м.) Вьюнок полевой Редька дикая Торица полевая Лапчатка серебристая Хатьма тюрингенская Аистник цикутовый Подмаренник цепкий (м.) Дивала однолетняя Очиток обыкновенный Пырей ползучий Яснотка стеблеобъемл. Подорож. большой (с.) Горец птичий Кривоцвет полевой Ясколка дернистая(стар) Василек полевой Лебеда раскидистая Пижма обыкновенная Полынь обыкновенная Ярутка полевая Горец почечуйный Капуста полевая Незабудка мелкоцветковая Ноннея темно-бурая Скерда кровельная
0,96? 0.7^ 0.56Г 0,4К? 0,48? 0,47? 0,43? 0,43? 0.40? 0,38? 0.37? 0,32? 0,31? 0,28? 0.28? 0,27? 0,268 0,23? 0.218 0.179 0,159 0.139 0.129 0,117 0.102 0,097 0.067 0.052 0,050 0.045 0.040 0,057 0,017 0.012 0,012, 0.012, 0,002, 0,005, 0,005, 0.005, 0,0(15, 0,00? 0,00? 0.0(1? 0,0(1? _0Д)0?
Из многолетников наибольшей и почти постоянной встречаемо стью обладает осот полевой. В начальный срок он находится на чет вертом месте, а после обработки гербицидом перемещается на второе и удерживается на нем до августа. Хотя диален-Ы рекомендован как один из наиболее эффективных против осота в посевах пшеницы (Иса ев, 1990), в данном случае он действует слабо. По-видимому, здесь также возникают новые растения осота взамен погибших в результате обработки, причем из-за гидротермических условий ко второму сроку учета было трудно отличить старые растения от новых. В августе на участке обнаруживается почти в два раза больше ви дов сорняков, чем в предыдущие сроки. Основные среди них - виды со встречаемостью, меньшей 0,2. Однако доля сорняков с низкой встре чаемостью по отношению к общему числу видов в каждый из сроков остается практически постоянным и колеблется в пределах от 0,56 до 0,59. Среди новых сорняков можно отметить торичник красный, дивалу однолетнюю, лапчатку серебристую, горец почечуйный. В сообще стве сорняков отмечается прочное закрепление очитка обыкновенно го. Некоторые растения дают новые всходы, которые выводят эти растения в число наиболее обильных сорняков (подорожник большой, ясколка и др.). Увеличивается частота встречаемости многолетних сорняков, что особенно заметно для льнянки, чистеца болотного, оду ванчика лекарственного (табл.15). Встречаемость такого злостного сорняка, как бодяк полевой, практически не меняется, однако вследст вие изменения встречаемости других видов, ранг его обилия меняется от 10 в июле до 5 в августе, отражая изменение соотношение разных видов сорняков к августу. Размер учетной площадки сильно сказывается на величинах встре чаемости отдельных видов. Можно видеть, что даже для наиболее обильных видов встречаемость увеличивается почти в два раза при увеличении размеров площадки (табл. 16). Незначительное и стати стически незначимое уменьшение встречаемости всех видов наблюда ется после обработки диаленом. Следует отметить, что при большом числе точек опробования, размещенных в узлах регулярной сетки, ни разу не был отмечен овсюг обыкновенный, который присутствовал на этом угодье, правда, в не значительном количестве. 39
Таблица 16 Встречаемость и средняя численность некоторых видов сорняков при работе с рамками разного размера Виды
в1
Фиалка полевая Осот полевой Бодяк полевой Дымянка аптечная Марь белая
0,44 0,20 0,05 0,13 0,39
Фиалка полевая Осот полевой Бодяк полевой Дымянка аптечная Марь белая
66,0 29,7 6,0 21,7 49,9 250
1
2 июля 5 июня г2 | б! | б2 | Встречаемость 0,31 0,72 0,98 0,83 0,21 0,47 0,49 0,69 0,06 0,22 0,22 0,43 0,09 0,33 0,64 0,38 0,95 0,08 0,24 0,75 Средняя численность 37,0 48,0 38,0 46,0 22,4 31,5 23,9 24,3 5,9 5,7 5,4 8,2 13,2 11,2 15,9 13,3 21,2 5,4 29,4 9,2 Суммарная численность 187 137 182 148
5 августа | в2 | эЗ
бЗ
в1
0,93 0,64 0,38 0,60 0,44
0,32 0,21 0,06 0,08 0,04
0,80 0,55 0,28 0,23 0,12
0,97 0,77 0,48 0,44 0,29
30 18,4 4,0 9,8 3,2
45,0 30,8 7,0 9,7 4,2
39,0 25,3 7,5 6,2 2,1
31,0 19,5 5,5 4,6 1,6
104
203
157
120
Средние значения Средние значения суммарных чисел малолетних и многолетних сорняков позволяют отнести угодье к средне засоренному малолетни ками и сильно засоренному многолетниками Обработка диаленом-И супер не привела к существенному снижению засоренности. Через три недели после обработки количество и малолетних, и многолетних сорняков лишь слегка снижается, а их соотношение остается прежним (табл.21). Под действием гербицида резко уменьшается количество мари белой, горца вьюнкового, фиалки полевой (фиалка (с) в табл.15). Если первые пять видов в июне составляли более 70% от численности всех сорняков, то в июле они составляли лишь около трети. Однако, если судить по общему числу сорняков, засоренность изменилась сла бо (табл.16). Произошло это, в первую очередь, из-за появления но вых растений фиалки полевой, всходы которой были спровоцированы дождями. Поэтому оказалось, что во все сроки по величине средних значений первые два места удерживают фиалка полевая и осот поле вой. Связи между отдельными видами Взаимоотношение растений на площадках разного размера можно охарактеризовать количественно при помощи трансформированного коэффициента Дайса (Дмитриев, 1995). Этот несимметричный показа
40
|
тель связи позволяет оценить влияние одного компонента ценоза на • другой. | Оказалось, что одни сорные виды терпимо относятся к присутст|; вию других в своих окрестностях, а другие - отрицательно реагируют I на присутствие других. Выраженность этого эффекта зависит от раз| меров площадки и от срока. Так, например, при размере площади 1} 10*10 см в июне осот отрицательно реагирует на присутствие фиалки, а фиалка безразлична к присутствию осота. Увеличение размера пло: щадки до 25*25 см приводит к тому, что осот перестает реагировать на присутствие фиалки, а фиалка начинает положительно реагировать Г на присутствие осота. Дальнейшее увеличение размеров плошалки приводит к появлению положительного влияния фиалки на осот и к усилению положительного влияния осота на Аиалку Гтабл 171 Я июле и августе нарастание степени положительных связей с увеличением ' размеров шюшадки сохраняется В отличие от июньского спокя Ли¬ ; алка начинает отрицательно реагировать на присутствие осота на ма¬ ленькой площадке. Полученные результаты можно проинтерпретировать следующим « образом. Малая площадка позволяет выявить самый низкий уровень мозаичности, связанный с размерами растений и стадией их развития. : Отдельные побеги осота, как правило, возникают либо из почек, про буждающихся на отрезках корней, либо из почек, возникающих на более глубоких корнях. Семенное происхождение в посевах зерновых ; сильно подавлено. В июне, когда фиалка находится на стадии проро• стков, на ее численность влияют лишь факторы, способствующие или !; препятствующие прорастанию семян, находящихся в верхнем слое | почвы. На число растений осота при таких размерах площадки про¬ ! ростки фиалки могут действовать отрицательно, перехватывая влагу в самом верхнем слое и подавляя тем самым рост почек из отрезков корней. Изменение характера связи с увеличением роста площадки, по-видимому, отражает смену фактора, регулирующего численность сорняков и, возможно, связанного с обеспеченностью почвы питатель ными веществами и водой. Увеличение положительных коэффициен тов с возрастом растений может быть индикатором усиления влияния этого фактора. Для остальных рассмотренных пар наблюдается та же закономер ность: на малых площадках влияние одного растения на другое отри цательное или отсутствует, а с ростом размеров площадки оно пере ходит либо в нейтральное, либо в положительное. Такие малолетние 41
сорняки, находящиеся в стадии проростков, как марь белая и фиалка полевая, наиболее безразличны к присутствию друг друга на малых площадках. Для остальных рассмотренных пар на малых площадках проявляется взаимное отталкивание, отражающееся в отрицательном знаке коэффициента Дайса. Наиболее вредоносные многолетники бодяк полевой и осот полевой - проявляют отрицательное взаимодей ствие на больших площадях, чем малолетники и пары малолетнимноголетники В целом наблюдаемый эффект изменения направленности и на пряженности взаимосвязи между отдельными ценозами с увеличением размеров площади можно интерпретировать как проявление самого низшего уровня мозаичности - размещения отдельных стеблей в про странстве. Поскольку стебли проростков мари и фиалки малы, а их корневые системы неразвиты, в июне эти растения индифферентны к присутствию друг друга. В июле фиалка начинает подавлять марь, а к сентябрю этот эффект усиливается. Крупные растения - бодяк и осот - достигают «нейтралитета» на площадках больших размеров. При этом бодяк более чувствителен к присутствию осота. Опрыскивание диаленом несколько нарушает закономерность изменения связей между этими видами, однако к авгу сту закономерность восстанавливается. Таким образом, увеличение размеров площадки приводит к обна ружению эффектов взаимодействия растений на разных пространст венных уровнях. Если на площадке 10*10 см наблюдается «избегание» видов, то, начиная с площади 25*25 см, проявляется агрегирование отдельных видов сорных растений, так что возрастание численности одних видов сопровождается возрастанием численности других видов. Возможно, взаимоотношения видов на площадках большего размера обусловлены условиями произрастания - микрорельефом, степенью обеспеченности питательными веществами и т.п. Изменение характера взаимоотношения разных сорных видов с ростом площади может отчасти объяснять недостаточную эффектив ность опрыскивания гербицидами. Многовидовое сообщество более устойчиво к внешним воздействиям, поскольку всегда находятся виды, более других способные переносить стресс и в дальнейшем получаю щие выгоды от уменьшения конкуренции. В нашем случае максималь ная площадка 50*50 см приближается к площади влияния отдельного
опрыскивателя, так что на элементарной обрабатываемой площади, как правило, находится несколько видов сорняков. Таблица 17 Трансформированные коэффициенты Дайса для наиболее обиль ных сорняков •
Пары сорняков
Июнь
Июль
в2
вЗ
б1
в2
вЗ
51
в2
53
В фиалка / осот Щ осот / фиалка
-0,11 -0,59
0,56 -0,09
0,94 0,38
-0,64 -0,76
0,29 -0 17
0,82 0 26
-0,48 -0 66
0,59 0,09
0,92 0 52
• Ф и а л к а / бодяк • б о д я к /фиалка
-0,44 -0,94
0,46 -0,62
0,93 -0,14
-0,48 -0,9
0,52 -0,54
0,87 -0,24
-0,57 -0,92
0,54 -0,45
0,97 -0,02
В фиалка / м а р ь • марь/фиалка
-0,04 -0,15
0,68 0,51
0,95 0,89
-0,27 -0,81
0,50 -0,50
0,85 -0,12
-0,53 -0,94
0,58 -0,76
0,91 -0,43
-0,59 -0,22
-0,02 0,50
0,37 0,87
-0,58 -0,83
-0,10 -0,54
0,25 -0,14
-0,41 -0,88
0,25 -0,73
0,58 -0,41
-0,89 -0,11
-0,56 0,51
-0,14 0,87
-0,88 -0,83
-0,46 -0,41
-0,20 -0,07
-1 -1
-0,29 -0 70
0,11 -0,34
-0,85 -0,33
-0,54 0,01
-0,11 0,42
-0,98 -0,91
-0,67 -0,30
-0,31 0,18
-0,50 -0,04
-0,06 0,49
В
I Ж"
осот/ марь марь/осот
Щ бодяк/марь Ж марь / б о д я к •Г Ж
бодяк/осот осот / б о д я к
-0,93 -0,74
Примечание. Выделены коэффициенты, незначимо отличные от нуля при уровне значимости а=0,05.
Изменение характера взаимоотношения разных сорных видов с ростом площади может отчасти объяснять недостаточную эффектив ность опрыскивания гербицидами. Многовидовое сообщество более устойчиво к внешним воздействиям, поскольку всегда находятся виды, более других способные переносить стресс и в дальнейшем получаю¬ щие выгоды от уменьшения конкуренции. В нашем случае максималь¬ ная площадка 50*50 см приближается к площади влияния отдельного опрыскивателя, так что на элементарной обрабатываемой площади, как правило, находится несколько видов сорняков. Индекс гомогенности Для оценки характера распределений растений отдельных видов в •
пространстве был использован коэффициент гомогенности
"
42
Август
51
— X
43
В
отсутствие пятнистости этот коэффициент должен быть близок к еди нице, а при выраженной пятнистости он должен существенно пре вышать единицу. Оказалось, что для сорных видов с высокой встре чаемостью наблюдается отчетливый рост индекса гомогенности с увеличением размеров площадки (рис.15). Для видов с низкой встре чаемостью величина отношения меняется слабо. Эта закономерность сохраняется для всех сроков исследования. Таким образом, распреде ление числа растений отдельных видов может считаться как случай ным (оавномеоным Шассоновским) так и в разной степени контаги озным Это подтверждает мнение что способ опробования природных объектов может давать разные распределения (Кудрин, 1998)
0 9
03
-фиалка полевая - осот полевой -дымянка аптечная - звездчатка средняя - марь белая -редька дикая
О
1000
2000
1
—'а
3000
Размеры учетной площадки, с м 2
Рис. 15. Изменение индекса гомогенности с ростом размеров пло щадки (июнь) Карты засоренности угодья Поскольку в задачу настоящей работы не входит обсуждение того или иного способа построения карт, отметим лишь, что карты были построены с использованием метода точечного ординарного кригинга (Иванникова, Мироненко, 1989). Основным инструментом этого мето да является вариограмма, показывающая характер изменения диспер сии показателя с ростом расстояния между точками опробования.
44
50
100
150
200
250
Рис. 16 Карты вероятности превышения порога вредоносности осота при использовании учетных рамок разного размера Как можно видеть из рис.16, распределение сорных растений в пространстве угодья оказывается весьма сложным. Даже при грубых градациях численности сорняков количество контуров оказывается 45
большим, а границы их очень изрезанными. Отметим, что метод кригинг, как правило, дает сравнительно с другими методами более сгла женные результаты. Если учитывать только самые обильные виды, все угодье можно условно разделить на область преимущественного засорения осотом, область преимущественного засорения фиалкой полевой, и область, где оба сорняка встречаются в небольшом количестве (рис.17). На блюдаемая неоднородность, по всей видимости, обусловлена регенерационными причинами. Для фиалки полевой высокая засоренность обусловлена наличием обильного банка семян, поскольку после унич тожения первой партии растений им на смену ПРИХОДЯТ новые поооостки, а положение области преимущественного засорения осотом поч¬ ти не меняется (рис.17). Для осота область высокого засорения под держивается наличием вегетативных зачатков. Однако границы облас тей МОГУТ несколько сдвигаться в пространстве а засоренность поиобретает более выраженную структуру ' Таким образом, размер площадки оказывает существенное влияние на характер карт. Чем меньше размер площадки, тем более случайной оказывается карта и тем больше несвязных контуров на ней выделяет ся. Обсуждение Итак, даже небольшое по площади угодье может иметь выражен ную структуру засоренности. Представление о ней сильно зависит от способа опробования, в первую очередь от размеров учетных площа док. В традиционном земледелии, когда угодье рассматривается как целое и мероприятия борьбы с сорной растительностью планируются на основании среднего обилия наиболее распространенных сорняков, учетные площадки 10*10 см позволяют быстро получать требуемую информацию. В координатном земледелии, когда дифференцирован ному воздействию подвергаются отдельные части угодья, средние значения оказываются недостаточными. Управление любым технологическим процессом подразумевает понимание того, сколь точно может быть настроен механизм управле ния. Качество внесения удобрений, мелиорантов, пестицидов на сель скохозяйственное угодье должно оцениваться с учетом особенностей механизмов, осуществляющих эти действия. Если гранулы рассеи ваемого удобрения имеют размер 0,2 - 0,5 см , мы не можем требовать одинаковости концентраций вещества на расстояниях в 1 см , но мож но требовать одинаковости вносимого вещества на площади 1 м .
1
о
50
100
150
250
200
250
Осот полевой
50
100
150
Фиалка полевая Рис. 17. Карты засоренности угодья отдельными видами сорняков
2
2
46
200
47
Для координатного земледелия площадки 10* 10см оказываются непригодными, поскольку излишне детализируют информацию, что приводит к «зашумлению» закономерностей. Площадки 50*50 см в этом смысле, по-видимому, являются оптимальными, поскольку, с одной стороны, позволяют еще достаточно точно учесть количество встречающихся растений, с другой - сопоставимы с размерами воздей ствия единичного опрыскивателя. Достоинства и недостатки локального контроля засоренности уго дья суммированы в табл.18. Таблица 18 «Плюсы» увеличение урожайности снижение препараты уменьшение среды экологически продукция
расходов
на
загрязнения более
чистая
«Минусы» увеличение стоимости предварительного обследования увеличение стоимости оборудования селекция сорняков на особую вредоносность уменьшение тельности
видового
разнообразия
расти
Вопрос о целесообразности дифференцированной обработки по севов гербицидными препаратами должен решаться на основании контрастности засорения и с учетом площадей, на которых диагно стируется разный тип засорения. Если размеры пятен существенно меньше площади, которую агрегат может обработать за один проход, такая засоренность должна рассматриваться как однородная. Локальная неоднородность распределения сорных растений может явиться причиной их устойчивости к гербицидному воздействию. Даже в технологиях координатного земледелия точность опрыскива ния вряд ли может превышать 0,5 м, поэтому у сорняков появляется шанс избежать воздействия. Более того, обработка по принципу соот ношения листовой поверхности сорняков и культурных растений без учета видового состава в каждой точке будет являться фактором от¬ бора сорняков по устойчивости к гербициду. Именно это происходит при сплошной обработке угодий, но и координатное земледелие не свободно от этого недостатка.
Тема 7. Оценка вреда, причиняемого сорняками. Пороги вре доносности. Относительность порогов. Пороги вредоносности Вред, наносимый сорняками, может быть оценен количественно как тот дополнительный урожай, который мог бы быть получен в от сутствии сорняков. Выделяют несколько уровней вредоносности. Так, биологический порог вредоносности - наименьшее количество сорня ков, при которых устанавливается статистически значимое снижение урожая культуры или ухудшение его качества. Экономический порог вредоносности — минимальное количество сорняков, полное уничто жение которых обеспечивает получение прибавки урожая, окупающе го затраты на истребительные мероприятия и уборку дополнительной тюдукции (ГОСТ — земледелие (термины и определения) 16265-89). Некоторые экономические пороги вредоносности сорняков в соответ ствии с их биологическими группами приведены в табл.19. Таблица 19 Экономически пороги вредоносности некоторых биологических групп сорняков (шт/м ) (Баздырев, 1995) 2
Культура Озимые Яровые Сахарная свекла Картофель Лен
Малолетние сорняки 10-20 10-40 3-5 5-12 • 10-20
Многолетние сорняки 2-5 2-3 1-3 2-4 1-3
Практическая работа. Оценка влияния особенностей исходной ин формации о засоренности на конечный результат 1. Рассчитать статистические характеристики засоренности од ного из сорняков по данным учетов рамками разного размера.
Вредоносность растений отдельных биологических групп может быть детализирована. Так, например, наиболее вредоносными мало летними сорняками являются горчица полевая, марь белая, щирица, ромашка непахучая. Среди многолетних сорняков наиболее вредонос ны пырей и осоты. Вредоносность сорняков определяется не только их обилием и со ставом, но и чувствительностью к ним культурных растений в зависи мости от фазы роста. Фазы наибольшей чувствительности к наличию сорняков называют критическими. У большинства культур критиче ские периоды приурочены к ранним фазам развития. При появлении сорняков во второй половине вегетации культурные растения мало реагируют на присутствие сорняков. Вредоносность сорняков увели¬ чивается с улучшением фона питания и с увеличением продолжитель ности совместного произрастания. Кроме этого, на размер потерь мо гут сильно влиять погодные условия.
48
49
1
Обобщенные потери урожая разных культур в зависимости от за соренности приведены в табл.20. Таблица 20 Потери урожая основных сельскохозяйственных культур от сорняков, Культура 5 Озимая пшеница Яровая пшеница Ячмень Гречиха Рис Лендолгунец Кукуруза на силос Картофель Сахарная свекла Подсолнечник Соя Однолетние травы Многолетние травы
1,9 1,8 1,5 3 1,6 0,9 2,9 2,4 3 2,6 6,6 2 3
10 3,6 3,4 3,1 5,8 3,8 1,8 5,7 4,7 5,9 5,1 12,3 4 5,7
Число сорняков, шт/м 15 25 50 5,3 8,6 15,8 8,3 15,7 5,1 4,7 13,5 8,4 8,5 13,2 22,8 4,7 7,5 14,2 2,7 4,3 8,4 8,4 25,2 13,6 6,8 19,4 10,9 14 25,8 8,7 7,4 11,8 21,4 17,4 25,8 39,1 6 18,3 9,7 8 19,1 12,1
2
100 27,1 27,6 23,2 34,4 25,3 16 43,1 31,2 44,1 35,1 49,6 32,6 25,4
200 41 43,9 34,9 43,3 40,9 28,7 65,3 43 66,2 49,7 53 52,6 28,2
Уравнения потерь урожая Вред, приносимый сорняками, описывается либо функцией по терь урожая: либо урожая (У), полученного при наличии сорняков: У=У - У где У урожай в отсутствие сорняков, Ж величина, характери зующая обилие сорняков. Это может быть биомасса, численность или проективное покрытие, выраженные либо в естественных единицах, либо в баллах. Иногда величину IV называют плотностью сорняков. Вид функции/7^9 может быть очень разным. Примеры приведены на рис. 18. Используют линейную, показательную и экспоненциаль ную функции, квадратный корень и т.д. 0
ь
0
(Захаренко, 1990, Зуза, 1984)
(1)
¥,.= ¥„<,"
(Захаренко, 1990)
(2)
Ъ=
(Таскаева, Таскаев, 2 0 0 0 )
(3)
(Оєуу, 1 9 7 2 )
(4)
¥ -ехр(-а^¥) 0
У^ауІУ
50
40 ~~
75 22 22 18,8 29,5 10,1 12,1 34,9 26,1 35,7 29,1 45,9 25,9 23,1
У, Ч/іа
30 20
* •
X ж
20 30 Рис.18 . Зависимость урожайности зерна пшеница и ячменя от степени засоренности посевов при плоскорезной обработке почвы (Таскаева, Таскаев, 2000) 1 - засоренность ячменя бодяком полевым; 2 - засоренность пшеницы молоканом татарским; 3 - смешанная засоренность пшеницы (овсюг, щетинник, щирица).
Коэффициент а в этих уравнениях показывает снижение урожая при изменении засоренности на единицу измерения (число сорняков, их биомасса, проективное покрытие). Этот коэффициент зачастую называют коэффициентом вредоносности сорняков, хотя и единицы измерения могут быть очень разными, и сам вид формулы так же раз личен. Коэффициент вредоносности может оценивать вред сорняков без дифференциации их по видам. В предположении линейной зависимо сти потерь урожая от засоренности это сделано в работе (Зуза, 1984), данные приведены в табл.21. Таблица 21 Коэффициенты вредоносности сорняков в посевах основных сельско¬ хозяйственных культур (Зуза, 1984) Коэффициенты вредоносности по количеству по сырой биомассе 0,154 0,125 0,053 0,101 0,059 0,201 0,146 0,125 0,100 0,127 0,317 0,562 1,941 2,723 2,742 1,203 1,554 2,00
Культура Озимая пшеница Ранние яровые (пшеница, ячмень, овес) Горох Просо Подсолнечник Кукуруза на зерно Кукуруза на зеленую массу Сахарная свекла Картофель
51
Масса сорных растений является более надежным критерием для оценки недобора урожаев. Использование числа сорных растений для определения порогового значения засоренности дает более точные результаты в тех случаях, когда культура и сорняк близки по биологии (например, зимующие сорняки в посевах озимых культур, овсюг в посевах ранних яровых, щетинники и куриное просо в посевах проса и кукурузы) или более конкурентноспособны (корнеотпрысковые сорня ки). В целом биомасса сорняков является более надежным показате лем ПОРОГ ОВ их вредоносности. Однако число сорняков — легко опое деляемый и наглядный показатель, поэтому пороги вредоносности чаще выражают в числе сорняков того или иного вида. Коэффициенты вредоносности могут быть дифференцированы по видам сорных растений. Некоторые коэффициенты вредоносности бодяка по данным (Таскаева, Таскаев, 2000) приведены в табл.22. Таблица 22 Коэффициенты вредоносности бодяка в посевах различных куль Культура Пшеница, сорт Стрела Ячмень, сорт Красноуфимский Викоовсяная смесь
а 0,0662 0,0442 0,0250
1
Пусть у нас есть посев, в который добавлен сорняк. Для того, что бы сформировать модель, Казенс делает некоторые предположения. 1. Если сорняков нет, то и нет никакого влияния на настоящий урожай (остаточные воздействия прошлых сорняков не учи тываются). При нулевой плотности сорняков \ ¥=0 потери уро жая У =0. 2. Пусть сорняки имеют равномерное распределение по площади и каждое растение имеет конкурентную способность, которую можно измерить в процентах потери урожая. При низкой плотности сорняков можно ожидать, что их общее действие будет аддитивным, так как в этом случае внутривидовая кон куренция слаба, и потери урожая будут равны л
3.
4.
Можно видеть, что коэффициент вредоносности для конкретного вида сорняка зависит и от культуры. Викоовсяная смесь более конку рентоспособна, нежели пшеница и ячмень (табл.22). Другой пример для пшеницы в случае засорения ее овсюгом, за висимость принимает вид (Dew, 1972): Y =9,\5jw, где Y - потери урожая, г/м , я=9,15г/растение.
5.
Формулы (14) количественно описывают тот факт, что с увеличе нием засоренности урожай уменьшается, однако они пригодны лишь во вполне определенных интервалах как засоренности, так и урожай ности. Все эти уравнения чисто эмпирические и не несут никакой био логической нагрузки. Простая модель, связывающая потери урожая с численностью сорняков, была предложена Роджером Казенсом (Cousens, 1985). Эта модель основана на некоторых экологических положениях.
6.
L
2
L
где /потери урожая при плотности, близкой к нулевой. Потери урожая не могут быть больше, чем 100%. С увеличе нием плотности сорняков мы можем ожидать, что потери урожая достигают максимума. Поэтому при увеличении плот ности сорняков модель должна быть ограничена сверху асим птотическим значением А, лежащим между 0 и 100%. С увеличением числа сорняков уменьшается расстояние меж ду ними и они начинают влиять друг на друга. Поэтому кон курентная способность растений будет уменьшаться при уве личении плотности. Это учитывается при помощи изменения уравнения где * мера внутривидовой конкуренции между сорняками. Если И стремится к бесконечности, ^ стремится к что можно обозначить А. Так что 7
8=УА.
52
Таким образом, уравнение зависимости потерь урожая от плотности сорняков принимает вид IW Yl
А На рис.19 показан вид зависимости.
53
(5)
1
няков, либо их биомассой, при которой урожай теряется полностью (А = 100%). Модель Казенса при всей ее привлекательности, имеет определен ные ограничения. На реальном угодье обычно встречается несколько видов сорняков, которые к тому же могут быть крайне неравномерно распределены в пространстве. Взаимоотношения между растениями зависят от обеспеченности питательными веществами, погодных ус ловий, наличия болезней и вредителей и т.п.
100% а
£5
Плотность сорнякое
IV
Рис. 19. Потери урожая в зависимости от засоренности Параметр А отражает максимальные потери урожая, возможные для данного сорняка и культуры при определенных условиях. Таблица 23
Расчет порогового значения засоренности Пороговое значение засоренности наиболее просто определяется из предположения о линейной зависимости потерь урожая от числа сорняков (уравнение (1)). Так, если цена гербицида равна к руб/кг, доза гербицида равна Ъ, цена его внесения на 1 га равна с руб, а цена 1ц продукции равна d руб, то дополнительный урожай Y (ц/га), кото рый может обеспечить затраты на гербицид и его внесение, равен kxb + c ~ d Если потери урожая пропорциональны числу сорняков W (шт/м ) т.е. Y =aW, то экономический порог вредоносности равен _ Y _ kxb + c a dxa L
L
2
/
А, %
Озимая пшеница
0,389
87
Яровая пшеница
0,366
100
Ячмень
0,344
71
Гречиха
0,704
64
Лен
0,178
100
Кукуруза на силос
0,617
100
Картофель
0,531
73
Сахарная свекла
0,638
100
Подсолнечник
0,566
89
Соя
1,742
66
Однолетние травы
0,423
100
Многолетние травы
0,763
36
Культура
L
w
L
Пример. Урожай пшеницы (цена 2900 руб/т), окупающий применение аминной соли 2,4Д (доза 2,5 кг/га) при цене 120 руб/кг, затраты на внесение гербицида 93 руб/га. Дополнительный урожай равен (т/га) у
Подбор параметров для уравнения Казенса по данным таблицы 23 показывает, что для некоторых культур урожай может быть получен даже при высокой засоренности (А < 100%), однако для других куль тур существует пороговая засоренность, измеряемая либо числом сор
_ 120*2,5 + 93 ' ~
2900
0
1
3
'
Поле засорено горчицей полевой. Для нее уравнение потерь урожая Y =0,043W W=0,13/0,043=3(mm/M) L
В случае нелинейной зависимости урожая от засоренности вначале определяется вид функции, а затем, подставляя в формулу возможные потери урожая, находят пороговое значение засоренности. Например, для засоренности пшеницы овсюгом пороговое значение численности овсюга определиться из соотношения (уравнение 4, коэффициент а из (Dew, 1974), дополнительный урожай Y =0,13 т/гат предыдущего при мера: L
Y =9,15-AV L
54
_ ~
55
W=(0,13*1000*1000/10000/9,15) =2(mT/M 2
2
)
Практическая работа. Подбор уравнений для данных о потерях уро жая в зависимости от засоренности. 1. Для данных табл.20 подобрать наиболее подходящие уравне ния зависимости потерь урожая от засоренности, воспользо вавшись пакетом Excel. 2. По уравнениям рассчитать экономический порог засоренно сти, приняв 5% уровень потерь урожая за пороговый уро вень. Тема 8. Потенциальная и фактическая засоренность посевов Под потенциальной засоренностью угодья понимают банк семян и вегетативных зачатков сорняков, которые в благоприятных условиях могут прорасти. Основная масса семян сорных растений сосредоточе на в пахотном слое, однако обычно семена прорастают с глубины не более 10 см. Но поскольку пахотный слой переворачивается почти каждый год, а семена многих сорняков отличаются растянутой всхо жестью, для прогноза засоренности необходимо иметь информацию о количестве семян во всем пахотном слое. Потенциальные запасы семян сорняков определяются в конце лета (осенью) до обработки почвы. Отбирают не менее 40 проб буром Шевелева или Калентьева по диагонали поля из слоев 0-10 и 10-20 см. В зависимости от гранулометрического состава пробы анализиру ют по-разному. В суглинистых и глинистых почв семена сорных рас тений отмываются от почвы на ситах диаметром 0,25 мм или на плот ной капроновой ткани (Фисюнов, 1984). В супесчаных и песчаных почвах просеивается сухой образец. Отмытые пробы высушивают до воздушно-сухого состояния и разбирают на разборной доске со стек лом. Семена определяют, пользуясь коллекцией семян или рисунки семян (Доброхотов, 1961, Майсурян, Атабеков, 1979). Для перевода числа семян на 1 м учитывают площадь поперечно го сечения бура: 40000и N =ли где п- число семян в пробе, d- диаметр бура. 2
1
1
'
Г
56
Отметим, что чем меньше площадь бура, тем более изменчивы ре зультаты определения потенциальной засоренности (табл.24). Таблица 24 Зависимость коэффициента вариации числа семян сорняков от размера Диаметр бура, см
Коэффициент вариации, %
3,5 8 16
45-55 30-45 15-30
В пахотном слое может находиться очень большое количество се мян сорняков. В качестве примера приведем данные, полученные в хозяйствах Харьковской области (Зуза, 1984). Так, в среднем в хозяй ствах в пахотном слое содержится более 70 тыс/м . При этом домини рует марь белая (48,8%), щирица колосистая (27,2%), на долю курино го проса приходится 6,3%, щетинников 3,0, гречишки развесистой 4,2%, горчицы полевой - 2,7%, гречишки вьюнковой - 1,2, ярутки полевой- 1,0 и прочих двудольных сорняков — 3,1%. Близкие результаты получены на дерново-подзолистой почве (табл.25). Таблица 25 Число семян отдельных видов сорняков (тыс.шт/м )на дерновоподзолистых почвах (УОПЭЦ МГУ Чашниково) 2
2
Марь белая Звездчатка средняя Фиалка полевая Ярутка полевая Пикульники Бородавник Горец шероховатый Горец вьюнковый Дымянка лекарственная Редька дикая Торица полевая Ромашка непахучая
59,1 11,6 4,9 1,9 1,7 1,3 1,3 1,7 0,3 0,2 0,2 0,1
Степень засоренности определяют, пользуясь трехбалльной шка лой (табл.26). Почвенные гербициды целесообразно применять при сильной засоренности. В зависимости от преобладающих сорняков (однодольные или двудольные) вносят соответствующие препараты. Чтобы оценить эффективность агротехнических и химических меро-
г
57
приятии, содержание семян сорняков определяют через каждую рота цию севооборота. Семена большинства сорных растений обладают растянутой всхо жестью. Поэтому различают активную жизнеспособность, определяе мую процентом всхожих семян при оптимальной температуре, и пас сивную (скрытую, потенциальную), которая выражается процентом семян, не взошедших при оптимальной температуре, но жизнеспособ ных на вид. Активная жизнеспособность определяет засоренность на данный момент, а пассивная — в последующие годы. Таблица 26 Степень засоренности почвы семенами сорняков Число семян сорняков в пахот ном слое, тыс.шт/м Менее 10 10-50 Более 50
Балл засоренности
Степень засоренности
1 2 3
Слабая Средняя Сильная
2
Всхожесть семян сорняков определяется путем проращивания при оптимальной температуре в термостате. Для разных растений опти мальные температуры различны, но в основном это диапазон 20-25°. 100 штук семян каждого вида укладывается на увлажненную фильтро вальную бумагу в чашки Петри. Чтобы семена не были полностью погружены в воду, фильтровальную бумагу укладывают на 1-2 слоя стекол. Определение проводят в 4-кратной повторное™. Подсчет про росших семян начинают через 5 дней после закладки. Учеты повторя ют на 10 и 15 день. Результаты записываются в таблицу (табл.27). После окончательного подсчета всхожих семян определяют процент семян со скрытой жизнеспособностью (по внешнему виду живых, но не проросших при оптимальной температуре в течение 15 дней). Таблица 27 Всхожесть семян сорных растений Сорное ние
расте
Марь белая
Число семян 100 100 100 100
Повтор ность
Число семян, проросших через 5 дней 10 15 дней дней
1 2 3 4
Среднее
58
Сумма пророс ших семян
Всхо жесть,
%
При прочих равных условиях на фактическую засоренность влия ют сроки сева культуры: чем позднее высевается культура, тем в большей степени почва очищается от семян сорняков в допосевной период (табл.28). Таблица 28 Влияние сроков посева различных культур на количество вегетирующих сорняков (шт/м ) при одинаковой начальной засоренности почвы 2
Культура
Горох, ячмень Свекла, под солнечник Кукуруза Соя Просо
Процент семян сорняков, давших вегетирующие растения Двудоль Злаковые просоРанние яровые ные позд видные и зимующие ние яровые 36,7 15,7 30,6 31,4
3,3
7,8
10,0 12,6 8,8
2,6 0,7 1,6
6,9 4,5 3,0
Помимо сроков сева, на процесс формирования сорняков оказы вают плотность и масса стеблестоя культурного растения. Под покро вом интенсивно растущих, а значит, сильно иссушающих и затеняю щих почву культур, семена прорастают хуже, а появившиеся всходы гибнут чаще, чем в посевах с изреженным стеблестоем. Так, напри мер, в посевах хорошо развитой озими условия для развития яровых сорняков намного хуже, чем на полях, занятых яровыми культурами. Культурные растения могут и угнетать, и стимулировать сорные растения. Так, в посевах гороха семена горчицы полевой, находящиеся в пахотном слое, давали всходы в 40 случаев, а на полях, занятых дру гими культурами, всего лишь в 3% случаев. Основная часть проростков двудольных сорняков гибнет в почве, не достигая поверхности, из-за небольших запасов питательных ве ществ в семени. Многие молодые растения поедаются насекомыми. Например, при сухой погоде в апреле-мае значительная часть всходов гречишки вьюнковой уничтожается долгоносиками и другими фитофагами. Двудольные сорняки в гораздо большей степени, чем злаковые, погибают от дефицита влаги. Семена злаковых просовидных сорняков (шетинники, ежовник) дают всходов в несколько раз больше, чем семена двудольных (при лабораторной проверке всхожести злаковые просовидные дали 39,6%, а двудольные — 15,1%). 59
Расчеты, сделанные на основе многолетних данных на черноземах, показали, что коэффициенты корреляции между потенциальной и фак тической засоренностью посевов кукурузы и подсолнечника составили для злаковых сорняков 0,79, а для двудольных малолетних - 0, 34. Соотношение между потенциальной и фактической засоренностью сильно колеблется по годам. Это связано с различными погодными условиями в конкретные годы. При недостатке влаги весной массовые всходы сорняков часто появляются в середине лета, после выпадения обильных осадков. Прохладная погода в апреле также мешает прорас танию яровых сорняков.
не более 10-15% прорастает из пахотного слоя при условии выполне ния основных агротехнических мероприятий. Отсюда можно рассчи тать потенциальную засоренность почвы в осенний период и опреде лить вероятное количество всходов сорных растений весной будущего года:
Практическая работа. Определение степени засоренности пахотного слоя семенами сорняков 1) Отмыть семена сорных растений из почвенных образцов (слой 0¬ 10 см, диаметр бура 4 см. 2) Пользуясь определителями и коллекцией семян, определить видо вую принадлежность семян. 3) Рассчитать запас семян отдельных видов (шт/м ). 4) Оценить степень засоренности почвы семенами сорняков. Дать рекомендации по применению почвенных гербицидов.
где Ыр ., число растений сорняков предыдущей осенью (шт/м ),^ максимальное число семян, даваемое одним растением сорняка,
2
Тема 9. Прогноз засоренности посевов Зная биологию отдельных видов сорных растений, можно предви деть их массовое появление в той или иной культуре. Степень засоренности сельскохозяйственного угодья зависит от многих причин, которые можно объединить в три группы: 1) биологические, обусловленные особенностями сорняков, такими, как запас семян сорняков в пахотном горизонте (банк семян), доля жизнеспособных семян, способность появившихся проростков выжить и образовать новые плодоносящие растения; 2) антропогенные - приемы, время и качество проведения обрабо ток почвы, внесение гербицидов, чередование культур; 3) погодные условия. Прогноз весенней засоренности по предыдущей осени Непосредственное определение засоренности пахотного слоя не всегда возможно из-за большой трудоемкости этой процедуры. Для грубой оценки вероятности засорения можно воспользоваться тем фактом, что как правило, чем больше сорняков в период вегетации, тем больше их семян попадает в почву. Максимальная всхожесть осы павшихся осенью семян не превышает 50%, а из этих всхожих семян 60
а =Л _ х /ихА:х10" где Л^, - число всходов сорняков весной (шт/м ), Б^,.]) -запас семян в начале вегетации, §щ - всхожесть (%), к - доля проросших семян (%). Запас семян в первом приближении может быть рассчитан как 1 1
4
((
1)
Я
2
2
(1
г
Прогноз засоренности на конец вегетации Засоренность посевов Ы (шт/м ) на конец вегетации может быть определена как Ыр, = N4 х Л, х Д х... х К х Ю " где Я /, Я ... Я„ - засоренность посевов после применения каждого из выбранных приемов борьбы (%), п - число приемов. Показатель Я , равен: Я, = ЮО-Р), где Л - снижение засоренности после применения каждого из приемов борьбы. 2
р
2
2
п
2
Пример. Требуется рассчитать количество сорняков на поле сахарной свеклы к концу вегетационного периода, если на поле проведены следующие обработки: Л - основная обработка почвы по типу полупара, максимальная эффективность - 20-60% (в годы с сухим летне-осенним периодом меньше, с влажным - выше), Я - предпосевная обработка почвы в зависимости от сроков ее проведения - 20-60%, Л» - двух - или трех - пазовое довсходовое бооонование в сочетании с боронованием всходов - 75-85% Я - междурядные обработ ки в комплексе с букетировкой в зависимости от величины защитных зон и зон выреза - 50-90% Я, - применение под предпосевную культивацию смесей гербицидов ТХА+вензар или ТХА+ронит - 70-80% Р6? применение гербици дов эптама или нортрона до всходов сахарной свеклы - 5 0 - 6 о Т ? 7 - примене ние бетанала по всходам свеклы - 50-60%. Если для всех приемов принять только одно минимальное значение Я , средний запас всхожих семян сорняков составляет 1550 шт/м , всхожесть 50%, то число вегетирующих сорных растений к периоду уборки будет Ч = 1550 • 50- (100-20) • (100-20) • (100-75) • (100-50) -(100-30) • (100-50) • (100у
2
4
2
50)/100 = 11 шт/м . 8
2
61
Таблица 29 Эффективность обработки почвы при борьбе с сорняками Срок проведения Вслед за уборкой урожая Зяблевая Весенняя В первые 1-2 дня после установления физической спелости почвы Под поздние яровые и на парах - сразу после появления всходов сорняков Сразу после появления всходов и розеток сорняков
Прием Послеуборочное лущение Вспашка
Боронование Культивация с боронованием Междурядная обработка
Эффективность, % 5-60 50-85 40-60
20-80
20-70
Дальнейшее уточнение прогноза засоренности возможно путем введения новых коэффициентов, учитывающих конкурентноспособ ность разных сорняков в культурах {К табл.30) и коэффициентов за висимости от гидротермических условий (К„): к
5
2
п
62
к
Коэффициенты конкурентноспособности некоторых сорняков в культурах (К ) (Исаев, 1990) к
Сорняк
Культура
щирица
сахарная свекла картофель кукуруза на зерно просо картофель сахарная свекла яровые культуры яровые и озимые культуры
20-45
Снижение засоренности после применения каждого приема борь бы с сорняками зависит от очень многих причин, в частности, от свое временности проведения приема, от качества его проведения, от поч венных условий, от погоды на момент проведения и последующие и т.д. Однако для каждого из приемов могут быть указаны границы эффективности (табл.29 ). Максимальное значение соответствует каче ственному и своевременно проведенному приему, минимальное - слу чаю, когда при проведении приема имеются упущения. Указанные пределы биологической эффективности отдельных приемов обработки не являются абсолютными и в определенных усло виях могут давать эффект, противоположный ожидаемому. Так, одно кратная и даже двукратная культивация кукурузы может вызывать увеличение засоренности посевов щирицей, поскольку механическое воздействие почвообрабатывающих орудий нарушает целостность оболочки семян и тем самым увеличивает их всхожесть.
Ыр, = Ы , х /?! х Д х . . . хЯ хК хК„х
Таблица 30
10 " 2
марь белая дескурейния Софьи одуванчик лекарст венный щетинники живокость полевая василек синий
К
озимые культуры яровые культуры яровые культуры
к
1 0,96 0,87 0,85 0,77 0,75 0,001 0,01 0,01 0,01 0,01
Влияние метеорологических условий На видовой состав и численность сорных растений, особенно одно летников, оказывают влияние метеорологические условия текущего года и предшествующих лет. По многолетним наблюдениям увеличе нию численности сорняков в следующем году способствуют: мягкая зима без резких колебаний температуры, а также умеренно холодная зима при высоком снежном покрове; сухая и теплая весна с продолжи тельными отклонениями температуры на 1-2° и более низким, по срав нению с нормой, количеством осадков (Исаев, 1990). Спад численности двудольных сорных растений в следующем году отмечается при резких отклонениях погоды от нормы зимой (очень холодная и малоснежная или неустойчивая с сильными оттепелями, гололедами и последующими морозами, особенно во второй половине зимы), а также при затяжной, холодной и дождливой весне. Для более полного определения численности сорняков необходимо использовать гидротермический коэффициент (ГТК): ГТК=(Сумма осадков за период -10)/(Сумма активных температур) Неблагоприятные условия для массового развития сорняков склады ваются при ГТК менее 0,35 в ранневесенний период (К„ =0,5), опти мальные - при ГТК равном 1,5-1,7 (К„ =1,5). При дефиците влаги в почве (ГТК<0,35) начало прорастания семян сорняков задерживается до выпадения обильных осадков. 63
Дальнейшее усложнение модели прогноза засоренности Запас всхожих семян сорняков чаще всего состоит из семян разных лет. Как правило, чем дольше находятся семена в почве, тем их всхо жесть ниже, однако для многих сорняков существует некоторый срок, после которого всхожесть может увеличиться. Так, например, всхо жесть свежеосыпавшихся семян овсюга на порядок ниже, чем всхо жесть семян, пролежавших в почве одну зиму. Для того же овсюга всхожесть семян на второй год практически равна нулю. Таким образом, запас семян в почве в начале вегетационного пе риода будет равен где & семена, попавшие в почву осенью текущего года, 5г° - семена, оставшиеся в почве от прежних лет. Для сорняков, семена которых в почве погибают в течение года, последний член может быть принят равным нулю, для остальных же он должен быть оценен либо экспе риментально, либо по литературным источникам для сходных ситуа ций. Проведя расчеты для 1,2,3 и т.д. годов севооборота, можно оце нить эффективность применяемых мер борьбы с сорняками. и
г
Прогноз засоренности посевов в целом Прогноз может быть сделан и для совокупности видов сорняков, присутствующих в посеве. С некоторыми упрощениями численность сорняков можно определить как N = ((А хВ хС) + Б) х-Е где И- итоговая численность сорных растений в посеве, А - вектор численности растений отдельных видов, В - вектор коэффициентов размножения, С - вектор грунтовой всхожести семян, Б - вектор поч венного запаса жизнеспособных семян, Е - матрица вероятностей пе рехода системы в новое состояние. П р и м е р . В посевах яровой пшеницы
предшественника кукурузы - обна-
руженьТ следующие сорняки (шт/м2): Число растений А Редька дикая Марь белая Ярутка полевая Куриное просо
Коэфф. размн. В 300 5000 900 800
62 10 4 27
Грунт. всхож.
с 0,01 0,01 0,005 0,01
Запас жизн.сем.
о 42 100 30 32
Основная трудность состоит в определении матрицы вероятностей перехода систе мы в новое состояние, поскольку здесь могут быть даны лишь самые общие рекоменда ции. Так, для нашего примера, в хозяйстве было проведено двукратное лущение и опры скивание аминной солью 2,4-Д, действующей в первую очередь на двудольные сорняки, матрица вероятностей перехода в новое состояние (матрица выживаемости сорняков после проведения истребительных мероприятий) была определена как Матрица вероятностей перехода в новое состояние Е 0,1 0 О О 0 0,05 0 0 0 0 0,1 О 0 0 0,5 0 Произведя действия с векторами и умножив результат на матрицу, получим вероят ное количество семян по каждому виду: хС+П) Е N (Л хВ 228 0 0 23 0,1 0 600 = X 0 0,05 0 0 30 48 0 0 0,1 0 5 248 0 0 0 0,5 124
Сопоставление результирующей численности с исходной показы вает, что в результате выращивания сахарной свеклы при выбранных способах борьбы с сорняками общее число сорняков увеличится в полтора раза и изменится соотношение отдельных видов: число расте ний куриного проса увеличилось более чем в пять раз, ярутка осталась на прежнем уровне, дикая редька и марь белая уменьшились в числен ности в 2-3 раза. Внесение гербицидов уменьшает количество сорняков и меняет ви довой состав сорной растительности на сельскохозяйственном угодье. Ситуационные задачи 1. Обнаружено, что среди семян сорняков в почве преобладают се мена щирицы колосистой, ежовника, щетинников сизого и зеленого. Встречаются семена торицы, мари белой, овсюга. 1) Что можно сказать о культуре, возделываемой на этом поле в предыдущем году? 2) Какие культуры желательно возделывать в следующем году? 3) Оцените вероятность засорения последующей культуры овсю гом.
Коэффициент размножения в шт/раст, грунтовая всхожесть в долях единицы.
64
65
2. На поле озимой пшеницы в почве обнаружены семена подорож ника, одуванчика, торицы, щетинника зеленого, мари белой, плевела опьяняющего, пикульника, ромашки непахучей. 1) Что можно сказать о культурах, возделываемых на этом поле в предыдущие годы? 2) Какие сорняки можно будет встретить на этом поле, если на сле дующий год возделывать картофель? 3) Число семян каких растений будет в этом случае увеличиваться? уменьшаться?
Число (шт/м ) 10 26 4 2 2
На следующий год на этом поле планируется выращивать яровую пшеницу. Оцените необходимость применения довсходовых гербици дов, если по долгосрочному прогнозу весна ожидается теплой и сухой (ГТК меньше 0,4). 4. На поле многолетних трав (клевер, райграс) первого года польНазвание Звездчатка средняя Мятлик однолетний Пырей ползучий Метлица Подорожник большой
Число (шт/м ) 21 5 7 3 2 2
Название Василек синий Щетинник зеленый Мятлик однолетний Редька дикая Ярутка полевая
Число всхожих семян в почве (шт/м ) 100 37 22 16 12 2
Для уничтожения сорняков был применен гербицид раундап в дозе 4 кг/га. 1) Оцените последствия применения этого гербицида. 2) Можно ли прогнозировать засоренность пыреем по числу его семян в почве? 3) Оцените засоренность поля на следующий год, если на нем предполагается оставить многолетние травы.
Число всхожих семян в почве (шт/м ) 47 14 33 200 52
2
2
6. На поле кукурузы (темно-каштановая почва) обнаружены елеНазвание Куриное просо Щетинник зеленый Щирица колосистая Вьюнок полевой Бодяк полевой
Число (шт/м ) 34 25 19 3 4 2
Число всхожих семян в почве (шт/м ) 254 58 127 15 11 2
Для уничтожения сорняков был применен гербицид симазин в дозе 3 кг/га, проведены две предпосевные культивации с боронованием, две междурядные обработки. 1) Определите засоренность посевов кукурузы в конце вегетации. 2) Предложите способы обработки почвы, позволяющие отказаться от применения симазина. 3) Оцените остаточное количество симазина в почве на конец веге тации. Можно ли после этого на таком поле возделывать озимую пше ницу? ячмень? 7. На поле яровой пшеницы (дерново-подзолистая почва) были об¬ наружены следующие сорняки: Название Торица полевая Дымянка аптечная Осот полевой Пырей ползучий
66
Число (шт/м ) 25 4 7 35 43
1) Оцените засоренность поля на следующий год, если на нем будет возделываться озимая пшеница по индустриальной технологии. 2) Как изменится засоренность, если зяблевую вспашку заменить лущением и культивацией? 3) Для уничтожения сорняков планируется применить гербицид лонтрел в дозе 0,5 кг/га. Оцените его эффективность в случае дождли вой холодной весны.
3. На поле картофеля обнаружены следующие сорняки: Название Пикульник Марь белая Пырей ползучий Осот полевой
5. На поле озимой пшеницы (чернозем обыкновенный) обнаружены следующие сорняки:
Число (шт/м ) 10 27 10 7
Число всхожих семян в почве (шт/м' ) 43 13 7 30
2
1
67
На поле была проведена весновспашка, предпосевная культивация, послепосевное боронование и прикатывание. Для уничтожения сорня ков был применен гербицид 2,4-Д в дозе 2 кг/га. 1) Определите засоренность посевов пшеницы в конце вегетации, если весна была теплая и влажная (ГТК=1,5). 2) Оцените остаточное количество 2,4-Д в почве на конец вегета ции, если лето было сухим (ГТК < 0,7). 3) Какую культуру целесообразно возделывать после яровой пше ницы в данном случае? Почему? 8. На поле картофеля (дерново-подзолистая супесчаная почва) были обнаружены следующие сорняки: Название Щетинник сизый Пырей ползучий Осот полевой Мята полевая Хвощ полевой
Число всхожих семян в почве (шт/м ) 33 7 25 3 2
Число (шт/м ) 25 9 3 1 4
2
2
Весна была теплая и сухая (ГТК=0,7). На поле проведены две пред посевные культивации, послевсходовое боронование, две междуряд ные обработки. 1) Какие сорняки будут преобладать к концу вегетации? 2) Какой гербицид можно предложить для снижения засоренности? 3) В хозяйстве был только гербицид ТХА. Как изменится засорен ность после его применения? 9. На поле подсолнечника (серая лесная почва) были обнаружены следующие сорняки: Название Заразиха ветвистая Пикульник красивый Ежовник Щетинник сизый Крестовник обыкновенный Пырей ползучий Осот полевой
Число (шт/м ) 11 17 4 7 9 13 2 2
Число всхожих семян в почве (шт/м ) 2
21 15 58 43 5 7
2) Какова в этом случае будет засоренность поля, если по долго срочному прогнозу осень ожидается теплая и влажная, зима - морозная и снежная? 3) Как вы думаете, почему не обнаружены семена заразихи в поч ве? 10. На поле яровой пшеницы (типичный чернозем) обнаружены следующие сорняки: Название Острец Латук татарский Вьюнок полевой Марь белая Ромашка непахучая
Число (шт/м ) 5 3 2 20 31 2
2
На поле проведено ранневесеннее боронование, предпосевная культивация, послепосевное прикатывание и боронование. Применен гербицид 2М-4ХП в дозе 5 кг/га. 1) Дайте прогноз засоренности на конец вегетации. 2) Какую обработку почвы желательно провести осенью, чтобы уменьшить потери урожая будущей культуры от сорняков? 3) Дайте прогноз засоренности посевов свеклы на следующий год. 11. На поле ячменя с подсевом многолетних трав (подзолистая суглинистая почва) были обнаружены следующие сорняки: Название Торица полевая Пырей ползучий Мать-и-мачеха Мята полевая Хвощ полевой
Число (шт/м ) 23 9 5 1 4
Число всхожих семян в почве (шт/м ) 27 2 5 3 2
2
2
1) Какую обработку почвы желательно провести осенью, чтобы уменьшить потери урожая на следующий год? 2) Дайте прогноз засоренности на следующий год.
На поле было проведено ранневесеннее боронование, две предпо севные культивации, две междурядные обработки. 1) Для борьбы с сорняками был применен гербицид прометрин в дозе 6 кг/га. Оцените возможные потери при возделывании ячменя на следующий год, если лето было сухим и теплым?
68
Число всхожих семян в почве (шт/м ) 10 28 15 44 101
69
Литература 1. Баздырев Г.И. Сорные растения и меры борьбы с ними в со временном земледелии: Учеб.пособие для студентов вузов по агрон.спец. // Изд-во МСХА, 1995, - 284 с. 2. Гулидов A.M., Березников Г.А. Прогнозирование засоренно сти посевов // Защита растений, 1989, 10, с.42-43. 3. Доброхотов В.Н. Семена сорных растений М., Сельхозгиз, 1961.414 с. 4. Захаренко В.А. Гербициды. М; Агропромиздат., 1990, - 240 с. 5. Захаренко А.В. Теоретические основы управления сорным компонентом агрофитоценоза в системах земледелия М., 2000. 466 с. 6. Зуза В. С. Засоренность посевов: потенциальная и фактиче ская. Биологические науки, 1984. 7. Иванникова Л.А., Мироненко Е.В. Теория регионализованных переменных при исследовании пространственной вариабель ности агрохимических свойств почв // Почвоведение. 1988. №5. С.113-121. 8. Исаев В.В. Прогноз и картографирование сорняков. М; ВО Агропромиздат, 1990, - 193 с. 9. Кудрин А.Н. Очерки полевого учета. М., Центр системных ис следований, 1998,192 с. 10. Либерштейн И.И., Туликов A.M. Современные методы изуче ния и картирования засоренности. В кн.: Актуальные вопросы борьбы с сорными растениями.. Всесоюзн. акад. с-х наук им. В.И. Ленина, М., 1980, стр.54-66. 11. Майсурян Н.А., Атабеков А.Н. Определитель семян и плодов сорных растений М., Колос, 1979, 228 с. 12. Миркин Б.М.; Злобин Ю.А.: Агрофитоценология с основами агроэкологии: Учеб. пособие / Башк. ун-т им. 40-летия Октяб ря. Уфа, 1990,- 80 с. 13. Миркин Б.М., Розенберг Г.С., Наумова Л.Г. Словарь понятий и терминов современной фитоценологии. М., Наука, 1989, 223 с. 14. Мэгарран Э. Экологическое разнообразие и его измерение. М., Мир, 1992, 184 с. 15. Расинып А.О рациональной методике учета сорняков // Химия в сельском хозяйстве, 1967. № 5. 69-73.
70
16. Самерсов В.Ф.; Паденов К.П.; Сорока С В . Рекомендации по борьбе с сорными растениями в посевах сельскохозяйствен ных культур / Белорус. НИИ защиты растений. Минск; АсобныДах, 1999,-91 с , 17. Смирнов Б.М. Борьба с сорняками в Поволжье. Саратов, При волжское книжное издательство, 1975, с.167-171. 18. Тарасов А.В., Михайлова Н.Ф., Шмат З.М. Прогнозирование засоренности агрофитоценоза. // НТВ ВНИИИЗиЗПЭ, Курск, вып.4(5), 1987,стр.46-53. 19. Таскаева А.Г.; Таскаев В.П. Теоретические основы и практи ческие приемы борьбы с сорняками в севооборотах Южного Урала / Челяб. гос. агроинж. ун-т . Челябинск, 2000, - 141 с. 20. Тишкин В.В., Третьяков А.В., , Каргин И.Ф., Барышников А.А.. Прогноз засоренности агрофитоценозов. Изд. Мордов ская энциклопедия, Саранск, 1999, 78 стр. 21. Туликов A.M. Вредоносность сорных растений в посевах по левых культур. Изв.Тимирязев.с.-х.акад., 2002; N 1. - С. 92¬ 107. 22. Фисюнов А.В. Справочник по борьбе с сорняками. М., 1976, с. 255 с. 23. Cousens R. A simple model relating yield loss to weed density As pects of applied biology, 1985; T. 9, - p. 239-252. 24. Rew L.J. & Cussans G.W. Patch ecology and dynamics. Brighton crop protection conference. Weeds, 3, 1059-1068. 25. Van Groenendael, J.M. Patchy distribution of weeds and some implications for modelling population dynamics. Weed research, 1988,28(6), 437-441. 26. Wallinga J. The role of space in plant population dynamics: annual weeds as an example. 1995. Oikos, 74, 377-383. 27. Webster R., Oliver M. A. Statistical methods in soil and land re source survey. Oxford, UK , Oxford University Press (OUP), 1990.316 р.
71
ПРИЛОЖЕНИЯ
Таблица I Коды сорняков (<jж р м а BAYER) Latin name
Русские названия
BAYER
Aethusa cynapium L.
Кокорыш обык новенный Полевица гигантская Полевица Полевица побегоносная Полевица тонкая Лисохвост мышехвостниковый Очный цвет полевой Очный цвет малый Воловик лекарственный Пупавка полевая Метлица обыкновенная
AETCY
Agrostis gigantea Roth. Agrostis spp. L. Agrostis stoloniferaL. Agrostis tenunis Sibth. Alopecurus myosuroides Huds. Anagallis arvensis L. Anagallis minima Anchusa arvensis L. Anthemis arvensis L. Лрега spica-venti (L.) Beauv. Aphanes arvensis Arabidopsis thaliane (L.) Heynh. Artemisia vulgaris L. Л&тр/ех pata/a L. Луеиа sanva L. Avenafatua L. Ше/ю tripartita L. Brassica campestris Brassica napus ssp. napus Bromus hordeaceus (moolis) L. Bromus secalinus L. firomas spp. L. 5го/и 5 М
L.
Capsella bursa-pastoris (L.) Medic. Cdrduus crispus L. Centaurea cyanus L.
Резуховидка Таля Полынь обыкновенная Лебеда раскидистая Овес посевной Овсюг обыкновенный Череда трехраздельная Капуста полевая Брюква Костер мягкий Костер ржаной Костер Костер бесплодный Пастушья сумка обык новенная Чертополох курчавый Василек синий 72
AGSGI AGSSS AGSST AGSTE ALOMY ANGAR ANGMI LYCAR ANTAR APESV APHAR ARBTH ARTVU АТХРА AVESA AVEFA BIDTR BRSRA BRSNW BROMO BROSE BROSS BROST САРВР CARCR CENCY
Cerastium fontanum ssp.
Ясколка дернистая
CERFO
Chamomile recutita (L.) Rausch. Chamomilla suaveolens (Pursh.) Rybd. Chenopodium album L. Chrysanthemum leucdnthemum L.
Ромашник ободранный Ромашник пахучий
MATCH МАТМТ
Марь белая Нивянник обыкновен ный Хризантема посевная Хризантема Бодяк полевой Бодяк Бодяк обыкновенный Скерда кровельная Ежа сборная Пырей ползучий Кипрей горный Хвощ полевой Мелколепестник едкий Аистник обыкновенный Веснянка весенняя Жерушник левкойный Молочай кипарисовый Молочай малый Молочай солнцегляд Молочай бутерлаковый или огородный Молочай Овсяница красная Дымянка лекарственная Пикульник красивый зябра Пикульник Пикульник обыкновен ный Галинзога Подмаренник цепкий
CHEAL CHYLE
Chrysanthemum segetum L. Chrysanthemum spp. L. Cirsium arvense (L.) Scop. Cirsium spp. Miller. Cirsium vulgdre (Savi) Ten. Crepis tectdrum L. DdctylisglomerdtaL. Elytrigia repens (L.) Nevski Epilobium montdnum L. Equisetum arvense L. Erigeron acris L. (E. acer) Erodium cicutarium (L.) L"Herit Erophila verna (L.) Besser Erysimum cheriranthoides Euphorbia cyparissias L. Euphorbia exigua L. Euphorbia helioscopiah. Euphorbia peplis L. Euphorbia s .L. Festuca rubra L. Fumaria officinalis L. Galeopsis specicosa Miller VV
Galeopsis spp. L. Galeopsis tetrahit L. Galinsoga spp. Ruiz, et Pav. Galium aparine L.
73
CHYSE CHYSS CIRAR CIRSS CIRVU CVPTE DACGL AGRRE EPIMO EQUAR ERICA EROCI ERPVE ERYCH EPHCY EPHEX EPHHE EPHPE EPHSS FESPR FUMOF GAESP GAESS GAETE GASPA GALAP
Geranium dissectum L Geranium molle L. Geranium pusillum L. Geranium spp. L. Hierdcium pilosella L. Hordeum vulgdre L. lamnim amplexicaule L. £am»i«ipwpiir«flfiL. iamiMffl spp. L.
Lapsana communis L. Lo/wro perewwe L. Matricaria spp. L. Me«f/?a arvensis L. Myosotis arvensis (L.) Hill Papaver
oa tWv/a/» L. Polygonum avikulare L. s. str. Polygonum convolvulus L. Polygonum lapathifolium L. Polygonum persicaria L. Polygonum spp. L. Potentilla arendria Borkh. Potentilla reptans L. Ranunculus acris L. Ranunculus arvensis L.
Герань рассеченная мягкая Герань маленькая Герань Ястребинка волосистая Ячмень обыкновенный Яснотка стебле объемлющая Яснотка ггурпуровая Яснотка Бородавник обыкновен ный Плевел многолетний Ромашка Мята полевая Незабудка полевая Мак сомнительный Максамосейка Мак Тимофеевка луговая Подорожник ланцетоли стный Подорожник большой Мятлик однолетний Мятлик луговой Мятлик Мятлик обыкновенный Горец птичий Горец вьюнковый Горец щавелелистный Горец почечуйный Горец Лапчатка песчаная Лапчатка ползучая Лютик едкий Лютик полевой
74
GERDI GERMO GEPvPU GERSS HIEPI HORVW LAMAM LAMPU LAMSS LAPCO LOLPE MATSS MENAR MYOAR PAPDU PAPRH PAPSS PHLPR PLALA PLAMA POAAN POATR POASS POATR POLAV POLCO POLLA POLPE POLSS PTLAN PTLRE RANAC RANAR
Ranunculus repensh. Ranunculus spp. L. Raphanus raphanistrum L. Rumex acetosella L. Rumex crispus L. Rumex obtusifolius L. Rumex spp. L. Sclerdnthus dnnuus L. Secdle ceredle L. Senecio vernalis Waldstt. et Kit. Senecio vulgaris L. Sherdrdia arvensis L. Silene noctiflora L. Sinapsis arvensis L. Solanum nigrum L. Sonchus arvensis L. Sonchus asper(L.) Mill Sonchus olerdceus L. Sonchus spp. L. Spergula arvensis. L. Stellaria media(L.) Will. Taraxacum officinale Wigg. Thlaspi arvense L. Tripleurospermum inodorum (L.) Sch. Bip nom. illegit Triticum aestivum L. Tussilago farfara L. Urtica dioica L. Urtica spp. L. Urtica urens L. Veronica agrestis L. Veronica arvensis L. Veronica hederifolia L.
Лютик ползучий Лютик Редька дикая Щавель кислый Щавель курчавый Щавель туполистный Щавель Дивала однолетняя Рожь посевная Крестовник весенний Крестовник обыкновенный Жерардия полевая Смолевка ночецветная Горчица полевая Паслен черный Осот полевой Осот шершавый Осот огородный Осот Торица полевая Звездчатка средняя Одуванчик лекарствен ный Ярутка полевая Трехреберник непахчий (Ромашник непахучий) Пшеница мягкая Матьимачеха обыкно венная Крапива двудомная Крапива Крапива жгучая Вероника пашенная Вероника полевая Вероника плющелист ная 75
RANRE RANSS RAPRA RUMAC RUMCR RUMOB RUMSS SCRAN SECCW SENVE SENVU SHRAR SILNO SINAR SOLNI SONAR SONAS SONOL SONSS SPRAR STEME TAROF THLAR MATIN TRZAW TUSFA URTDI URTSS URTUR VERAG VERAR VERHE
Veronica persica Poir. Veronica spp. L. Vicia cracca L. Vicia angustifolia L. Viola arvensis Murr. Viola spp. L. F/o/a fWco/or L. Convolvulus arvensis L. Lycopsis arvensis L. Z,/nar/'a vw/gara Mill. 7vo«ea /?«/7a Medik. maximum (L.) Hoffm.
Вероника персидская Вероника Горошек мышиный Горошек узколистный Фиалка полевая Фиалка Фиалка трехцветная Вьюнок полевой Кривоцвет полевой Льнянка обыкновенная Ноннея темная Очиток большой
Таблица II Список видов сорняков, обнаруженных на полях УОПЭЦ МГУ Чашниково
VERPE VERSS VICCR VICAN VIOAR VIOSS VIOTR CONAR ~ LYCAR LIVUL NONPU SEDMX
Polygonum convolvulus L Polygonum lapathifolium L.
горец вьнковый горец щавелелистный
Polygonum persicaria L
горец почечуйный
Raphanus raphanistram L
редька дикая
Spergula arvensis L
торица полевая
Veronica arvensis L.
вероника полевая
Поздние яровые Amaranthus retroflexus L
щирица запрокинутая
Atriplex patula L
лебеда раскидистая
Echinochloa crusgalli (L.) Beav
куриное просо
Setaria viridis (L.) Beauv.
щетиник сизый
Setaria glauca (L.) Beauv
щетиник зеленый
Sonchus oleraceus (L.)
осот огородный
пастушья сумка
Cerasitum holosteoides Fries.
ясколка дернистая
Зимующие Capsella bursa-pastoris (L.) Medik.
Chenopodium album L.
марь белая
Centaurea cyanus L
василек синий
Fumaria officinalis
дымянка лекарственная
Crepis tectorum L.
скерда кровельная
Galeopsis speciosa Mill.
пикульник красивый
Erodium cicutarium (L.) L'Herit
аистник цикутный
пикульник двурасщепленный
Erysimum cheirantoides L
желтушник левкойный
Galium aparine L
подмаренник цепкий
Lamium purpureum L.
яснотка пурпуровая
Gnaphalium uliginosum L
сушеница топяная
Lapsana communis L.
бородавник обыкновенный
Juncus bufonius L.
Rorripa palustris (L.) Bess
жерушник болотный
Matricaria discoidea DC
ситник жабий ромашка дисковидная (пахучая)
крестовник обыкновенный
Myosurus minimus L.
мышехвостник малый
Senecio vulgaris L Spergularia rubra (L.) J. et C.Prest
Myosotis arvensis Hill
незабудка полевая
Poa annua L.
мятлик однолетний
Polygonum aviculare L.
горец птичий
Ранние яровые
Galeopsis bifida Boenn.
76
Thlaspi arvense L Tripleurospermum inodorum (L.) Sch. Bip
торичник красный ярутка полевая ромашник непахучий 77
Viola arvensis Murr.
фиалка полевая
Озимые
Chamerion angustifolium (L.) Hobub
иван-чай узколистный
Filipendula ulmaria L.
таволга вязолистная
Galium molluga
подмаренник мягкий
Alopecurus geniculates L
лисохвост коленчатый
Geranium sylvaticum L.
герань лесная
Bromus secalinus L
костер ржаной
Geum rivale L.
гравилат речной
GeumurbanumL.
гравилат городской
Hieracium sp. L.
ястребинка
Knautia arvensis (L.) Coult
короставник полевой
Lysimachia vulgaris L.
вербейник обыкновенный
Potentilla erecta (L.) Raeusch.
лапчатка прямостоячая
Potentilla recta L.
лапчатка прямая
Scrophularia nodosa L
норичник шишковатый
Двулетние Arctium lappa L.
лопух большой
Barbarea vulgaris R.Br
сурепица обыкновенная
Carduus crispus L. Silene album (Mill.) E. H. L. Krause
чертополох курчавый
Silene noctiflora L
смолевка почецветная
смолевка белая
Корнеотпрысковые
Stellaria graminea L
звездчатка злаковая
Cirsium arvense (L.) Scop.
бодяк обыкновенный
Tanacetum vulgare L
пижма обыкновенная
Convolvulus arvensis
вьюнок полевой
Urtica dioica L
крапива двудомная
Rumex acetosella L.
щавель малый
Veronica chamaedris L
вероника дубравная
Sonchus arvensis L
осот полевой
Veronica longifolia L.
вероника длиннолистная
Корневищные (сегетальные) Achillea millefolium L.
тысячелистник обыкновенный
Vicia cracca L
горошек мышиный
Agropyron repens (L.) Beauv
пырей ползучий
Artemisia vulgaris L.
полынь обыкновенная
Equisetum arvense L
хвощ полевой
Mentha arvensis L
мята полевая
Tussilago farfara L
мать-и-мачеха
Veronica serpyllifolia L.
KopHecTepwHeBbie
Anthriscus sylvestris (L.) Hoffin
купырь лесной
Epilobium parviflorum Schreb
кипрей мелкоцветковый
Galeobdolon luteum Huds
зеленчук желтый
вероника тимьянолистная
Campanula patula L. Heracleum sosnowskyi Manden Hypericum perforatum L
колокольчик раскидистый борщевик Сосновского зверобой продырявленный
Aegopodium podagraria L.
сныть обыкновенная
Leucanthemum vulgare Lam.
нивянник обыкновенный
Alchemilla sp. L.
манжетка
Lysimachia nummularia L.
вербейник монетчатый
Centaurea jacea L.
василек луговой
Корневищные (рудеральные)
78
79
Alopecurus pratensis L
лисохвост луговой
Deschampsia caespitosa P.B.
луговик дернистый, щучка
Festuca pratensis Huds.
овсянница луговая
Phleum pratense L
тимофеевка луговая
Poa pratensis L
мятлик луговой
Ползучие Glechoma hederacea L
будра плющевидная
Potentilla anserina L. Prunella vulgaris L
лапчатка гусиная ЧЕРНОГОЛОВКА обыкновенная
Ranunculus repens L
лютик ползучий
Trifolium repens L
клевер ползучий
Клубневые Stachys palustris L
чистец болотный
а
га О. в я о
3
о. о и о о ж X
Щ
5
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
СП
ГЦ
00
о
о
о
о
о
о
СП
о
о
ГЦ
о
о
•ч-
о
c~
о
о
1-Й
о
•ч
о
о
о
о
о
о
о
о
о ГЦ
о
мл сп
о
о
о
«л
о
—^
NO
о
о
СП
о
о
о
о
о
«о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
сп
си
г-
о
о
о
о
о
о
•ч-
о
о
о
ГЦ
о
ГЦ
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
ГЦ
о
о
ГЦ
NO
о ГЦ
о ГЦ
СП
о
о
•ч-
о
о
о
о
о
о
о
о
»/">
о
о
Vi
ГЦ
ГЦ
о
-
о
о
О
СИ
о
0\
v>
о
CN
00
NO
•ч-
ГЦ
г-
СП
о
NO
о
о
о
о
ГЦ
о
о
NO
V)
О)
ГЦ
X
ОО т
ГЦ о
П
о
ГЦ
•ч
о
о
о
о
о
ГЦ
«л
МП
г~
о
о
о
о
о
о
о
о
ГЦ
о
о
о
о
•ч-
о
NO
NO
СП
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
СП
ч-
ГЦ
СП
о
4—1
о
о
ГЦ
W—
о
чп СП
ГЦ
•ч-
о ГЦ
00
00
о
v>
On
о
о
о
ON
ГЦ
ч-
ГЦ
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
МП
о
СП
о
о
о
о
(N
о
о
о
о
о
о
СП
о
о
• і
о
о
о
о
о
ГЦ
о
ГЦ
о
-
о'о
>•
•ч
ОО
о
о
о'о
80
•л X ее Ьй
о
о'о
Утолщенные веретенообразные корни очиток большой, заячья ка пуста Sedumtelephium L
о * о
о
81
ОО сп"
•ч
-ч
00
00
ГЦ
о
о
о
о
о
о
СП
о
о
ГЦ
о
о
291,3 66,1
Корневищные (дерновинные)
о
о
291,3 66,1
лютик едкий
00
о
296,3 65,7
Ranunculus acris L
о
278,5 36,2
подорожник большой
о Е <о 3 х о о <и 3 о. о> о •-—' S и
о
226,0 23,4
Plantago major L.
ST
о
153,4 28,5
кульбаба осенняя
о
219,7
Leontodon autumnalis L.
о
32,2
горицвет кукушкин
о
21,6
Coronaria flos-cuculi (L. )A. Br.
3 ш
о
53,0
Корнемочковатые
о и а о о с
о
38,5
одуванчик лекарственный
о
-2,5
Taraxacum officinale Wigg
се се
о
-4,9
мшанка лежачая
о
60,2
^
SaginaprocumbensL
•ч-
-о,.
S ё
о
82,1
щавель курчавый
о
155,3
Rumex crispus L
о
232,3 19,2
щавель конский
о
СЦ
226,6 26,2
Rumex confertus Willd.
e
216,1
лапчатка средняя
256,8
Potentilla intermedia L
296,2
лапчатка серебристая
CIRAR EQUAR GAESS GASPA STEME SONAR ECHCG GALAP CHEAL POLCO VIOAR PLAMA AGRRE SETVR ONAUL STACPA CONAR MENAR
Potentila argenta L.
-
1
s
4
3
9
8
7
6
10
11
12
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4
0
0 0
5
6
0
0
5
160,0 53,1
0
0
0
0
8
5
20
1
0
0
0
20
0
4
44,3
18
0
10
0
0
0
0
5
0
0
0
0
0
0
0
5
0
1
0
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
3
0
1
2
0
10
0
0
0
0
0
0
6
3
20
0
1
1
0
6
3
18
2
3
0
2
7
8
2
18
2
0
105,7 35,6
17
0
2
1
16
0
1
1
15
4
2
158,3 52,0
14
13
217,2 36,8
98,9
134,7 77,2
0
0
2
0
5
10
18
4
0
0
15,7
50,9
0
0
0
0
9
1
17
1
0
0
0
0
0
55,1
83,8
0
4
0
0
5
6
28
3
0
0
0
0
0
1
0
3
0
0
1
0
0
0
0
0
2
0
3
0
0
0
0
55,2 К)
2
87,4
2
2
0
3
3
0
27
78,2 141,8
0
0
4
0
8
5
13
6
0
0
0
0
0
0
0
4
102,8 197,4
0
0
0
0
8
15
20
3
0
0
5
0
0
0
0
4
0
0
5
8
5
0
0
3
0
0
3
0
2
1
0
0
0
0
109,5 167,1
3
0
0
17
0
110,6 172,6
0
0
6
1
25
9
3
111,5 180,4
0
0
4
0
15
12
4
15
1
3
59,7 181,1
3
0
1
0
1
0
2
0
0
1
0
7
1
0
2
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
9
0
0
0
0
12
2
0
6
58,0 183,6
0
1
6
0
II
2
3
1
0
0
0
0
0
2
0
67,0 222,9
0
0
9
0
16
4
5
4
0
0
3
0
0
ЗО
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7
0
0
0
0
109,0 206,2
0
163,6 228,7
0
0
0
0
10
4
6
6
0
0
155,8 226,0
0
0
0
0
10
6
10
5
0
0
2
0
0
2
0
0
0
0
187,8 206,3
0
0
1
0
17
0
15
4
0
0
1
0
0
0
0
1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
18
20
176,1
171,1
0
0
1
0
8
3
17
0
0
1
11
0
0
23
0
0
0
0
198,7
189,5
0
0
0
0
1
0
13
1
0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
208,0
178,9
0
0
0
0
10
10
15
0
0
0
7
0
0
8
0
0
0
1
210,3
179,1
0
0
0
0
18
15
15
3
0
1
3
0
0
18
0
2
0
0
212,5
179,4
1
0
0
0
7
7
20
5
0
0
4
0
0
5
0
2
0
0
216,9
179,9
0
0
0
0
8
6
7
5
0
0
4
0
0
2
0
0
0
0
225,0
180,4
1
0
3
1
2
6
7
5
0
2
0
0
0
0
0
1
0
0
148,5
101,8
0
0
0
1
5
10
8
3
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
87,2
74,9
0
0
4
0
16
6
8
7
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
194,1
53,9
0
0
0
0
0
2
18
1
0
I
0
2
0
3
0
5
3
0
183,9
91,5
2
0
0
0
12
3
10
5
0
0
6
0
0
0
0
0
0
0
224,7
62,0
1
1
0
0
7
9
13
3
0
2
0
0
0
12
0
0
5
0
237,1
117,9
0
0
0
0
3
4
0
1
0
0
2
0
0
4
0
0
0
0
218,9
127,5
0
0
0
0
7
9
12
0
0
0
4
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
191,6
138,3
0
1
1
1
10
18
18
0
0
0
1
0
0
1
240,8
148,9
0
0
0
0
I
4
4
0
2
0
4
0
0
12
0
1
0
0
246,3
123,9
0
0
0
0
4
5
10
0
0
0
0
0
10
0
0
1
0
0
286,2
145,2
0
0
0
0
12
9
20
0
0
0
12
0
10
3
0
2
0
0
319,0
153,4
0
1
0
0
0
3
4
0
3
1
6
0
0
23
0
0
1
0
307,6
174,6
0
0
4
1
5
15
ЗО
0
0
0
4
1
0
0
0
0
0
0
347,2
198,1
0
0
3
5
22
1
3
1
0
0
0
0
5
0
0
0
0
0
311,9
129,7
0
0
0
1
5
13
21 0 0
8
0
0
0
0
13
1
1
0
0
0
10
0
17
0
3
0
9
0
0
0
0
2
8
0
1
1
0
2
7
0
4
7
6
0
18
14
5
0
17
13
4
20
16
12
3
18
15
И
2
325,0
113,2
0
0
0
0
10
1
326,7
110,7
0
0
0
0
5
1
0
3
0
275,7
84,5
0
2
2
0
5
8
6
0
0
1
7
0
0
20
0
1
0
0
0
3
5
7
2
0
0
5
0
0
40
0
0
0
0
2
5
0
0
15
0
4
0
0
264,1
60,2
0
3
0
13
2
0
4
3
13
0
0
0
15
0
0
15
4
0
0
0
0
25
8
6
4
0
0
7
0
0
10
0
2
0
2
0
15
8
17
0
0
1
10
2
0
3
0
0
1
0 0
0
2
0
3
2
2
3
58,6
1
0
259,0
56,9
0
255,7
54,7
1
250,7
51,5
0
0
0
6
1
261,5
ЗО
0
0
0
0
9
0
0
5
0
0
80
0
0
0
0
0
2
0
281,0
123,8
1
1
0
0
5
17
8
3
0
0
2
0
0
280,5
124,7
1
0
1
0
5
27
45
5
0
0
3
0
0
0
0
8
0
278,5
125,8
0
3
1
0
2
16
2
13
2
0
1
ЗО
4
8
2
0
0
0
0
0
10
272,2
130,0
0
1
3
0
0
5
1
6
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
5
0
1
0
0
0 0
5
0
0
3
1
0
3
6
0
0
3
0
0
0
0
5
3
0
1
6
0
0
4
0
0
1
0
0
15
0
0
0
0
0
0
0
40
9
2
270,9
165,0
0
0
1
0
25
9
1
0
ЗО
6
0
0
2 6
1
0
0
0
0
2
163,9
166,1
6
0
5
1
269,2
272,5
4
0
0
0
0
20
126,1
162,8
4
7
277,2
267,5
9
10
5
3
0
0
6
2
9
9
15
4
0
0
6
0
0
10
0
0
0
0
8
10
12
3
1
0
9
0
0
0
0
0
0
1
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
18
20
21
4
0
7
4
9
2
0
0
3
0
0
5
0
0
0
0
0
5
0
3
7
18
5
0
0
5
0
0
16
0
0
0
1
2
3
0
4
9
10
0
0
0
3
0
0
8
0
0
0
0
5
0
0
0
0
0
0
2
3
0
12
5
1
0
5
3
0
4
5
6
77,8
4
5
225,7
80,5
1
227,1
87,5
0
278,4
169,9
0
0
224,0
72,2
0
224,5
75,0
3
2
3
225,1
154,2
142,5
0
0
12
0
6
6
ЗО
1
0
1
155,5
142,2
0
0
0
0
0
13
17
2
8
0
0
0
0
0
0
4
0
1
157,5
141,1
0
0
0
0
4
20
17
3
0
0
2
0
0
0
0
7
0
0
159,4
140,0
0
0
1
0
7
10
12
2
0
0
3
0
0
0
0
7
0
0
164,7
137,4
0
8
1
0
0
25
23
6
0
2
0
0
0
1
0
0
0
0
212,1
201,9
0
0
0
0
5
9
6
1
0
1
4
0
0
2
0
0
0
0
211,9
204,1
0
0
0
0
11
9
6
22
0
1
5
0
0
1
0
1
0
0
211,6
206,3
0
2
0
2
6
13
3
2
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
210,8
209,4
0
0
0
0
6
25
8
1
0
0
0
0
0
6
0
0
0
0
209,8
214,7
0
0
0
1
2
12
7
0
0
0
1
2
0
1
0
0
0
0
122,0
89,3
1
0
4
0
10
4
8
5
1
0
3
0
0
0
0
0
0
0
120,1
90,4
0
0
3
0
5
5
12
4
0
0
5
0
0
0
0
0
0
0
118,2
91,5
0
0
1
0
15
5
5
3
1
0
4
0
0
0
0
0
1
3
116,3
92,7
0
1
5
0
20
7
5
6
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
111,8
95,8
0
0
3
0
13
8
12
4
0
0
3
0
0
0
0
1
0
0
113,3
137,3
1
0
0
0
5
8
6
3
0
1
0
0
0
1
0
7
0
1
111,4
138,5
0
3
2
0
9
6
10
4
0
0
1
0
0
0
0
4
0
2
109,5
139,6
2
0
2
0
6
3
5
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
МП
о
1—<
о
о
о
1—*
о
о
о
СП
о
ГЦ
о
се
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
г-
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
МП
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
ГЦ
о
о
о
о
о
о
о
^—•
о
о
о
о
о
о
о
«л о
о
о
о
о
о
о
ГЦ
о
п
о
о
о
о
о
о
о
о
СП
СП
СП
ГЦ
г~
чо
о
о
о
чо
ЧО
СП ГЦ
00
СП
ч
.—, о
о
о
г~
СП
СП
оо
СП
СП
МП
о
о
о
о
о
ЧО
ч-
о
VI
V)
вч
ч
г-- ч-
ое
ЧО
г~
о
о
че
СП
оо ч
чо
СП
ч- о
о
о
1Г,
о
о
о
о
о
о
о
ч
(N
о
о
о
о
о
о
о
о
140,7
143,3
168,4
169,2
170,1
172,6
176,8
56,0
56,3
57,1
ГЦ
102,3
85,9
85,3
84,8
83,2
80,4
Оч" ГЦ
00
СП
-
о
о
-
86
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
СП
ГЦ
о
г—я
СП ГЦ
ГЦ ГЦ
Оч
о
о
«л
о
о
ч-
о
о
--- -о
34,4
VI
-
31,3
о
107,5
МП
о
о
о
ч- оо
-
VN
о
ч-
00
ч-
о
о
о
о
о
ч
о
о
ГЦ
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о
о ГЦ »/->
В.П. Самсонова, Ю.Н. Благовещенский, М.И. Кондрашкина УЧЕТ И КАРТОГРАФИРОВАНИЕ СОРНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ
Санитарно-эпидемиологическое заключение № 77.99.02.953.Д.004609.07.04 от 13.07.2004 г.
212,7
о
243,3
ч
99,6
о
96,3
ее
94,6
ГЦ
54,2
СП
93,8
1-Я
55,2
о
55,8
о
СЧ
58,7
о
30
о
92,9
о
56,3
о
57,9
о
44,1
ГЦ
37,4
о
Т1
I
Лицензия ИД № 06473 от 19 декабря 2001 г. Подписано в печать 16.05.2006. Формат 60x84 1/16. Печать офсетная. Бумага офсетная № 1. Печ. л. 5,5. Тираж 500 экз. Заказ № 5393. Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°». 129347, Москва, Ярославское шоссе, д. 142, к. 732. Для писем: 129347, Москва, п/о И-347 Тел./факс: (495) 182-01-58, 182-11-79, 183-93-01 E-mail:
[email protected] - отдел продаж
[email protected] - офис; http://www.dashkov.ru Отпечатано с готового оригинал-макета в ФГУП «Производственно-издательский комбинат ВИНИТИ», 140010, г. Люберцы Московской обл., Октябрьский пр-т, 403. Тел. 554-21-86.
