Russian Federation
631.459.2
For the territory of the Novosibirsk region, a digital mapping of the normative crop yield of spring wheat was carried out using an abbreviated calculation formula (excluding coefficients for soil properties and intensive cultivation technologies). The comparison of the average values of the normative (YN) and actual yield (YA) of spring wheat (excluding varietal differences) by districts was carried out. Geospatial analysis showed that the values of YN was in the range from 12 to 19 c/ha and increase from the southwest to the northeast of the region. The actual yield varied in the range from 9,5 to 31,3 c/ha. The correlation coefficient between YN and YA was characterized by a moderate relationship strength (r=0,39). Lower (by 1,2–1,8 times) average values of YN in relation to YA were recorded in the following areas: Bolotninsky, Dovolensky, Kolyvansky, Kochenevsky, Kochkovsky, Krasnozersky, Kupinsky, Maslyaninsky, Novosibirsky, Ordynsky, Tatarsky, Cherepanovsky. It is assumed that the use of soil coefficients in the calculation YN of spring wheat will not allow the identified differences to be leveled, while they will be even more pronounced. Higher (by 1.4–1.8 times) average values of YN in relation to YA were observed in Karasuksky and Kyshtovsky districts. In these areas, the use of soil coefficients is likely to lead to an underestimation of the YN.
cadastral evaluation of lands, agroecological potential
Введение. В методических изданиях [1,2], введено такое понятие как нормативная урожайность, которая используется в качестве промежуточного показателя не только для оценки качества и классификации сельскохозяйственных земель, но и для расчета ренты/дохода при проведении кадастровой оценки этих земель. До введения этого термина при проведении кадастровой оценки земель использовались показатели фактической урожайности и затрат на производство, которые характеризовали фактически достигнутый уровень производства и не учитывали природно-ресурсный потенциал территории (климатические условия, уровень плодородия почв, рельеф). Такой подход фактически приводил не к оценке земель, а к оценке интенсификации сельскохозяйственного производства [3]. Начиная с 2011 года нормативная урожайность с/х культур используется при проведении государственной кадастровой оценки земель [2, 3].
Цель исследования – составить цифровую карту нормативной урожайности яровой пшеницы без учета коэффициентов на почвенные показатели и интенсивные технологии возделывания; провести сравнение нормативной и фактической урожайности по районам Новосибирской области.
Объекты и методы исследования. Климат Новосибирской области континентальный. Область расположена в степной, лесостепной и таёжной зонах. Количество осадков варьирует от 250 до 500 мм/год. Сумма активных температур11 воздуха выше 10°С (САТ10) находится в диапазоне от 1500 до 2200°С [4].
Карта нормативной урожайности рассчитывалась по формуле [1]:
где: Ун – нормативная урожайность зерновых культур, ц/га; АП – величина местного агроэкологического потенциала для зерновых культур (по Карманову И.И.); 10,0 – базовое значение величины АП; 33,2 – нормативная урожайность (ц/га) зерновых культур на эталонной почве, соответствующая нормам нормальных зональных технологий при базовом значении АП (10,0); 1,4 – коэффициент пересчета на уровень урожайности при интенсивной технологии возделывания; К1...К4 – поправочные коэффициенты на: К1 – содержание гумуса в пахотном слое; К2 – мощность гумусового горизонта; К3 – содержание физической глины в пахотном слое; К4 – негативные свойства почв.
Данные по УН в представленной работе рассчитаны по сокращенной формуле, в которой не учитывались коэффициенты на почвенные показатели (К1, К2, К3, К4) и интенсивные технологии возделывания (1,4) ввиду отсутствия карт пространственного распределения почвенных показателей и ограниченным использованием интенсивных технологий в хозяйствах Новосибирской области.
Все математические операции с геопривязанными растровыми картами проведены в программном обеспечении SAGA GIS [5]. Растровая карта нормативной урожайности составлена с разрешением 800×800 м.
Результаты и обсуждение. Для территории Новосибирской области была составлена карта нормативной урожайности яровой пшеницы без учета коэффициентов на почвенные показатели и интенсивные технологии возделывания (рис. 1). На карте показано, что значения варьируют в диапазоне от 12 до 19 ц/га и увеличиваются с юго-запада на северо-восток области. Фактическая урожайность по усредненным данным Министерства сельского хозяйства Новосибирской области за 2017–2021 гг. [6] варьировала в диапазоне от 9,5 до 31,3 ц/га (табл. 1).
Коэффициент корреляции между УН и УФ характеризовался умеренной силой связи (r=0,39). Более низкие (в 1,2–1,8 раза) средние значения УН по отношению к УФ зафиксированы в следующих районах: Болотнинский, Доволенский, Колыванский, Коченевский, Кочковский, Краснозерский, Купинский, Маслянинский, Новосибирский, Ордынский, Татарский, Черепановский (табл. 1). Если при расчете УН учитывать коэффициенты на почвенные показатели, то различия в некоторых районах будут выражены ещё сильнее в зависимости от параметров плодородия почв. Например, значительная доля пахотных почв Колыванского района характеризуется средней и низкой обеспеченностью гумусом [7]. Соответственно на почвах с низким содержанием гумуса коэффициент на содержание гумуса (K1) будет уменьшать значения УН яровой пшеницы, которая при расчете по сокращенной формуле и так ниже УФ в 1,6 раза, а на почвах со средней обеспеченностью гумусом значения УН увеличатся, вероятнее всего, незначительно.
Рис. 1. Карта нормативной урожайности яровой пшеницы Новосибирской области. Примечание: черным контуром выделены районы области. На карте не выделены ареалы (болота, карьеры, и др.), в которых возделывание с/х культур невозможно.
Таблица 1. Нормативная и фактическая урожайность яровой пшеницы (без учета сортовых различий) по районам Новосибирской области
|
Районы Новосибирской области |
УН*, ц/га |
Объём выборки по УН, кол-во пикселей |
УФ, ц/га (n=5 лет, 2017–2021 гг.) [5] |
УН выше УФ, кол-во раз |
УН ниже УФ, кол-во раз |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
Баганский |
13,3 / 13,2 12,9–14,2 |
6170 |
15,4 / 14,8 11,7–19,6 |
– |
– |
|
Барабинский |
13,3 / 13,2 12,9–14,2 |
9215 |
15,7 / 14,9 13,6–19,9 |
– |
– |
|
Болотнинский |
18,4 / 18,9 18,8–23,5 |
6179 |
22,1 / 21,7 20,5–23,0 |
– |
1,2 |
|
Венгеровский |
16,7 / 16,7 16,3–17,3 |
11749 |
15,3 / 15,2 15,2–17,0 |
– |
– |
|
Доволенский |
15,1 / 15,1 14,3–16,2 |
8108 |
18,9 / 18,8 16,6–22,7 |
– |
1,2 |
|
Здвинский |
14,8 / 14,8 13,5–16,1 |
8681 |
15,9 / 14,9 14,5–19,3 |
– |
– |
Продолжение таблицы 1.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
|
Искитимский |
16,9 / 16,7 15,8–18,4 |
7922 |
18,3 / 17,7 16,1–21,9 |
– |
– |
|
|
Карасукский |
13,8 / 13,9 12,9–14,9 |
8244 |
9,7 / 9,3 8,1–14,8 |
1,4 |
– |
|
|
Каргатский |
16,5 / 16,5 16,0–17,0 |
10021 |
18,2 / 17,8 16,1–20,2 |
– |
– |
|
|
Колыванский |
17,3 / 17,2 16,5–18,8 |
18486 |
28,5 / 27,8 27,2–32,0 |
– |
1,6 |
|
|
Коченевский |
17,2 / 17,2 16,6–17,9 |
9093 |
24,8 / 24,1 21,3–28,9 |
– |
1,4 |
|
|
Кочковский |
15,1 / 14,9 14,2–15,6 |
4570 |
18,8 / 18,4 17,4–21,7 |
– |
1,2 |
|
|
Краснозерский |
14,3 / 14,3 13,7–14,8 |
9753 |
20,3 / 19,0 17,4–25,8 |
– |
1,4 |
|
|
Куйбышевский |
16,7 / 16,7 16,1–17,4 |
15842 |
15,6 / 15,5 12,6–18,2 |
– |
– |
|
|
Купинский |
13,2 / 13,2 12,6–13,9 |
10639 |
16,5 / 16,7 11,5–22,6 |
– |
1,2 |
|
|
Кыштовский |
17,2 / 17,3 16,3–17,9 |
19416 |
9,5 / 8,5 7,0–13,5 |
1,8 |
– |
|
|
Маслянинский |
17,0 / 17,0 16,4–17,4 |
6071
|
31,3 / 33,5 25,0–37,2 |
– |
1,8 |
|
|
Мошковский |
18,4 / 18,4 17,8–18,8 |
4600 |
17,6 / 17,6 14,0–22,2 |
– |
– |
|
|
Новосибирский |
17,4 / 17,3 16,3–19,0 |
6108 |
22,6 / 22,1 19,6–26,2 |
– |
1,3 |
|
|
Ордынский |
16,2 / 16,3 14,5–17,7 |
8144 |
21,4 / 21,5 19,6–22,7 |
– |
1,3 |
|
|
Северный |
16,9 / 16,9 16,3–17,7 |
27364 |
14,7 / 14,1 11,3–18,7 |
– |
– |
|
|
Сузунский |
16,0 / 16,0 14,8–17,2 |
8378 |
15,8 / 14,5 13,2–22,1 |
– |
– |
|
|
Татарский |
15,3 / 15,4 14,4–16,3 |
9612 |
18,4 / 17,6 14,3–22,8 |
– |
1,2 |
|
|
Тогучинский |
17,8 / 18,0 16,4–18,8 |
10800 |
19,2 / 19,4 16,4–22,0 |
– |
– |
|
|
Убинский |
16,7 / 16,7 15,6–17,4 |
24209 |
19,0 / 18,7 17,7–20,4 |
– |
– |
|
|
Усть-Таркский |
16,6 / 16,7 16,1–17,3 |
7362 |
15,9 / 16,7 13,0–19,0 |
– |
– |
|
|
Чановский |
15,4 / 15,5 13,0–16,7 |
10033 |
17,4 / 16,8 15,3–20,2 |
– |
– |
|
|
Черепановский |
16,4 / 16,4 15,4–18,1 |
5404 |
20,0 / 20,1 15,8–23,5 |
– |
1,2 |
|
|
Чистоозерный |
13,9 / 13,9 12,9–15,2 |
9877 |
14,8 / 13,3 12,7–18,6 |
– |
– |
|
|
Чулымский |
16,8 / 16,8 16,2–17,6 |
15141 |
19,3 / 19,4 18,4–20,4 |
– |
– |
|
Примечание: *Значения экспортированы с карты УН. Над чертой: среднее/медиана; под чертой: диапазон варьирования (без выбросов). Прочерк в 5 и 6 столбцах – различия несущественны.
Более высокие (в 1,4–1,8 раза) средние значения УН по отношению к УФ наблюдались в Карасукском и Кыштовском районах. В этих районах применение почвенных коэффициентов, вероятнее всего, приведет к занижению УН при её расчете.
Различия между УН и УФ были несущественны в следующих районах: Баганский, Барабинский, Венгеровский, Здвинский, Искитимский, Каргатский, Куйбышевский, Мошковский, Северный, Сузунский, Тогучинский, Убинский, Усть-Таркский, Чановский, Чистоозерный, Чулымский (табл. 1). Применение почвенных коэффициентов при расчете УН, вероятнее всего, увеличит различия между УН и УФ в большую или меньшую сторону предположительно в 1,2–1,5 раза в зависимости от плодородия почв и наличия негативных свойств почв (засоление, солонцеватость, избыточное увлажнение и др.), на которые тоже предусмотрены понижающие коэффициенты. В качестве примера можно сравнить УН и УФ яровой пшеницы Мошковского района. В этом районе высока доля низкогумусированных и среднегумусированных пахотных почв [7], поэтому применение почвенных коэффициентов может как понизить, так и повысить расчетные значения УН яровой пшеницы. В качестве другого примера можно взять Баганский район, где значительная доля пахотных почв характеризуется низким содержанием гумуса [7] и негативными свойствами, поэтому применение почвенных коэффициентов при расчете УН яровой пшеницы приведет к её занижению, вероятнее всего, в 1,2–1,4 раза.
Известно, что на урожайность культур значительное влияние оказывают климатические условия, поэтому был проведен корреляционный анализ между УН/УФ и климатическими параметрами, извлечёнными из растровых карт, составленных на основе данных WorldClim 2.1 [8]. Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 2.
Таблица 2. Коэффициенты корреляции Пирсона между средними* значениями УН/УФ (по районам) и климатическими показателями (n=30)
|
Пока-затели |
АП |
Сумма осадков за год |
КУ |
СAT10 |
ГТК |
Сумма осадков за май-сентябрь |
Сумма осадков за июнь |
Сумма осадков за июль |
Сумма осадков за август |
|
УФ |
0,37 |
0,46 |
0,41 |
-0,34 |
0,35 |
0,40 |
0,38 |
0,40 |
0,42 |
|
УН |
0,96 |
0,92 |
0,66 |
-0,82 |
0,85 |
0,93 |
0,89 |
0,92 |
0,92 |
Условные обозначения: *Объем выборки для расчета средних значений по районам указан в таблице 1; УФ – фактическая урожайность; УН – нормативная урожайность; АП – агроэкологический потенциал; КУ – коэффициент увлажнения; САТ10 – сумма активных температур выше 10°C; ГТК – гидротермический коэффициент Селянинова. Сила связи (коэффициент корреляции Спирмена (rs) по шкале Чеддока): 0,1–0,3 – слабая, 0,3–0,5 – умеренная, 0,5–0,7 – заметная, 0,7–0,9 – высокая, 0,9–0,99 – весьма высокая.
Карта нормативной урожайности рассчитана на основе карты агроэкологического потенциала, поэтому очевидно, что коэффициент корреляции между УН и АП имеет весьма высокую силу связи (r=0,96). Между УФ и АП сила связи умеренная (r=0,37). Снижение коэффициента корреляции между УФ и АП можно объяснить усреднением данных как по УФ, так и по АП, при этом явно присутствует значительный диапазон варьирования УФ по годам (табл. 1), а расчет диапазона варьирования АП по годам в методике [1] не предусмотрен (в расчете АП используются среднемноголетние климатические данные). Расчёт АП для каждого года проблематичен и не всегда оправдан с финансовой точки зрения, учитывая ещё то, что для получения более точных сведений о распределении климатических показателей в пространстве нужно увеличить количество гидрометеорологических постов.
Между УФ и климатическими показателями (сумма осадков в год, КУ, САТ10, ГТК, сумма осадков за май-сентябрь и отдельно за июнь, июль, август) связь положительная и умеренная (табл. 2). Между УН и этими же климатическими показателями сила связи заметная и высокая (табл. 2). Значения УФ и УН уменьшаются (r= -0,34; r= -0,82) при увеличении САТ10 (табл. 2).
Заключение. В результате проведенных исследований составлена карта нормативной урожайности яровой пшеницы для территории Новосибирской области без учета коэффициентов на почвенные показатели и интенсивные технологии возделывания. Разведочный анализ данных с использованием сокращенной формулы расчета УН показал, что для некоторых районов Новосибирской области её значения существенно ниже УФ, а использование коэффициентов на почвенные показатели и интенсивные технологии возделывания, вероятнее всего, не позволит нивелировать выявленные различия. По мнению автора, более высокие значения УФ по отношению к УН в некоторых районах связаны в большей степени не с интенсификацией производства, а с более лучшими климатическими условиями, и это можно обосновать тем, что интенсивные технологии в хозяйствах Новосибирской области используются ограниченно в связи с большими затратами на нововведения. Таким образом, установленные несоответствия могут впоследствии существенно повлиять на кадастровую оценку стоимости сельскохозяйственных земель/угодий, которая необходима для обоснования земельного налога, арендной платы и других платежей при сделках с земельными участками.
Финансирование. Работа выполнена по государственному заданию ИПА СО РАН при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № 121031700316-9).
1. Ocenka kachestva i klassifikacii zemel' po ih prigodnosti dlya ispol'zovaniya v sel'skom hozyaystve. Moskva: Rosnedvizhimost' – FGUP «Goszemkadastrs'emka» – VISHAGI, 2007. 131 s.
2. Prikaz Rosreestra ot 04.08.2021 № P/0336 «Ob utverzhdenii Metodicheskih ukazaniy o gosudarstvennoy kadastrovoy ocenke» (Zaregistrirovano v Minyuste Rossii 17.12.2021 N 66421).
3. Sapozhnikov P.M. Osnovnye problemy pri provedenii gosudarstvennoy ocenki zemel' sel'skohozyaystvennogo naznacheniya // Imuschestvennye otnosheniya v Rossiyskoy Federacii. 2019. №12(219). S. 111–115. DOI: https://doi.org/10.24411/2072-4098-2019-11209; EDN: https://elibrary.ru/MXROKK
4. Pochvenno-klimaticheskiy atlas Novosibirskoy oblasti. Novosibirsk: Nauka, Sib. otd-nie, 1978. 122 s.
5. Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V., Böhner J. System for automated geoscientific analyses (SAGA) v. 2.1.4 //Geoscientific Model Development. 2015. Vol. 8. No. 7. R. 1991–2007. https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015.
6. Ministerstvo sel'skogo hozyaystva Novosibirskoy oblasti [Elektronnyy resurs: https://mcx.nso.ru/page/5360] (data obrascheniya: 23.01.2024).
7. FGBU «Centr agrohimicheskoy sluzhby «Novosibirskiy» [Elektronnyy resurs: http://novagrohim.ru/index.php/article/26-article/84-article-018 (data obrascheniya: 25.01.2024 g.).
8. Fick S.E., Hijmans R.J. WorldClim 2: new 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2017. Vol. 37. No. 12. R. 4302–4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086.
