Kultūraugu ražas rādītāji. B

TLD noteikšana, pamatojoties uz augsnes kvalitatīvo novērtējumu

Noteikšanas metodi ierosināja Baltkrievijas Augsnes zinātnes un agroķīmijas pētniecības institūts:

TLD = Bp*Cb*K (13)

Bp – augsnes kvalitāte, punkts;

Cb – aramzemes punkta cena, kg;

K – punkta cenas korekcijas koeficients augsnes agroķīmiskajām īpašībām.

TLD =32*50*0,94=15c/ha

Programmējamās ražas (PrU) noteikšana.

Programmētās ražas vērtība tiek noteikta, ņemot vērā starpību starp COU un TLD, ko kompensē, ieviešot aprēķinātās minerālmēslu un organiskā mēslojuma devas. Tādējādi ieprogrammētā raža tiek aprēķināta kā TLD ar ražas pieaugumu, kas jāiegūst, izmantojot mēslojumu.

PrU – programmējama raža, c/ha;

Дnpk – minerālmēslu deva, kg/ha;

Оnpk – 1t organiskā mēslojuma atmaksāšanās, kg/t produkta;

100 – pārrēķina koeficients no kg uz c.

PrU līmeni var noteikt arī, zinot relatīvo pieaugumu no mēslošanas līdzekļiem:

(15)

pūde – ražas pieaugums no mēslošanas līdzekļiem, %

Līdz ar to vasaras miežu raža 32 c/ha būs kā vadlīnijas augsti produktīva auga un sējas kopumā strukturālā modeļa, kā arī kultūraugu audzēšanas tehnoloģijas izstrādei.

7. tabula. Mēslojuma devu aprēķins ieprogrammētajai ražai, pamatojoties uz barības vielu atdalīšanu. Vasaras miežu raža 32 c/ha

Lit. apzīmējums	Rādītāji	Vienība izmērīts
	Barības vielu izņemšana no augsnes par vienu centneri ražas
	Kopējā barības vielu atdalīšana, kas nepieciešama, lai iegūtu ieprogrammēto ražu (Bo=B*U)
	Augsnes barības vielu uzņemšanas koeficients
	Barības vielu daudzums, ko augi saņem no augsnes (Ip=P1*Kp*0,1)
	Pievienots organiskais mēslojums
	Barības vielas, kas nonākušas augsnē ar kūtsmēsliem (Np=10*Sm*O)
	Organiskā mēslojuma barības vielu absorbcijas koeficients (auga audzēšanas gadā)
	Barības vielas no organiskā mēslojuma izmantos augi (Io=Np*K1-2*0,1)
	Kopējais barības vielu daudzums, ko augi var saņemt no augsnes un organiskā mēslojuma (I = In + Io)
	Barības vielas nepieciešams pievienot ar minerālmēsliem (D=Wo-Ip)
	Minerālmēslu barības vielu absorbcijas koeficients
	Minerālmēslu deva, kas jāizlieto, ņemot vērā to izlietojuma līmeni (Dm=D:Km*100)
	Satur uzturvielas taukos
	Minerālmēslu lietošanas norma (Mu=Dm:St)

Kā redzams tabulā, minerālmēslu devu aprēķins tiek veikts, ņemot vērā barības vielu saturu augsnē, ņemot vērā elementus, kas augsnē iekļuva ar minerālmēsliem, kā arī ņemot vērā koeficientu. to uzsūkšanās augos. Programmētās ražas iegūšanai, pēc aprēķinu datiem, augsnē nepieciešams pievienot 44 kg/ha slāpekļa aktīvajā vielā, 33,5 kg/ha aktīvās vielas fosfora, 33,5 kg/ha aktīvās vielas. kālijs Tas būs vienāds ar: 2 c/ha UAN, 2,4 c/ha vienkārša superfosfāta un 1 c/ha kālija hlorīda izmantošanu.

Augkopības produktivitāte ir galvenais faktors, kas nosaka augkopības produkcijas apjomu. Analizējot produktivitāti, nepieciešams pētīt katras kultūras vai kultūraugu grupas augšanas dinamiku ilgā laika periodā un noteikt rezerves un iespējas tās turpmākai izaugsmei.

Ražas līmenis ir trīs sarežģītu faktoru - agrotehniskā, dabiskā un organizatoriskā - ietekmes rezultāts. Tas svārstās no gada uz gadu. Lai noteiktu tās attīstības tendenci, analīzes laikā varat izmantot mainīgā vidējā metode. Šajā gadījumā 5-10 gadu dati par konkrētas kultūras (vai kultūraugu grupas) produktivitāti tiek apstrādāti šādi: pirmos 3-5 gadus aprēķina vienkāršu vidējo, pēc tam datumu nobīda par 1 gadu. un atkal tiek noteikts vidējais rādītājs utt. Rezultātā iegūtās sērijas parasti parāda ražas līmeņa augšupejošu vai lejupejošu tendenci.

Piemēram, analizētajā saimniecībā pēdējo 7 gadu laikā ir novērotas šādas graudu ražas līmeņa izmaiņas:

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

21,5 22,8 16,5 20,3 19,7 23,4 21,0

Līdz 1998. gadam graudu ražas pieauga, un kopš 1998. gada tās sāka kristies.Tomēr šāds secinājums nav līdz galam pareizs.Apstrādāsim šo sēriju, izmantojot slīdošā vidējā metodi.

Ņemsim pirmo trīs gadu ražas līmeņus un aprēķināsim vienkāršo vidējo, tas būs vienāds ar 20.3 c = (21.5 + 22.8 + 16.5) : 3. Pēc tam datumu pārbīdīsim par vienu un atkal uz trim gadiem (1997, 1998, 1999) aprēķināsim vidējo, kas būs vienāds ar 19,8 c utt.

Rezultātā mēs iegūstam jaunu dinamisku ražas sēriju:

_____________________________________________________________

1996-1998 1997-1999 1998-2000 1999- 2001 2000 -2002

______________________________________________________________

20,3 19,8 18,8 21,1 21,4

______________________________________________________________

Tādējādi laika posmā no 1996. līdz 2002. gadam graudaugu ražībai šajā saimniecībā bija tendence pieaugt, tā pieauga par 1,1 c (21,4 - 20,3).

Produktivitāte ir kvantitatīvs, sarežģīts rādītājs, kas ir atkarīgs no daudziem faktoriem. Liela ietekme uz tās līmeni ir dabiskie klimatiskie apstākļi: 1) gaisa temperatūra, 2) gruntsūdens līmenis, 3) nokrišņu daudzums, 4) augsnes kvalitāte un sastāvs, 5) reljefs uc Tāpēc, pētot ražas dinamiku , ir jāņem vērā katra gada agrometeoroloģiskās īpatnības augšanas sezonā un ražas novākšanas laikā.

Liela ietekme uz produktivitāti ir visiem agrotehniskajiem pasākumiem labības audzēšanai, kā arī visu lauka darbu kvalitatīvai izpildei īsā laikā un citiem ekonomiskajiem faktoriem. Analīzes procesā ir nepieciešams izpētīt visu agrotehnisko pasākumu plāna izpildi, noteikt katra no tiem efektivitāti un pēc tam aprēķināt katras darbības ietekmi uz ražas un bruto produkcijas līmeni. Lai to izdarītu, katras darbības apjoma plāna nepilnība vai pārpilde tiek reizināta ar plānoto tās atmaksāšanās līmeni, un atmaksāšanās izmaiņas reizina ar attiecīgās darbības faktisko apjomu.

Tādējādi mēslošanas līdzekļu atmaksāšanās noteikšanai var izmantot trīs analīzes metodes: eksperimentālo, aprēķināto, korelācijas.

Visprecīzākā metode ir eksperimentāla. Tās būtība slēpjas lauka eksperimentu organizēšanā. Salīdzinot ražu eksperimentālajos lauciņos, kur tika izlietoti mēslošanas līdzekļi, un kontroles lauciņos, kur tie netika izlietoti, ir iespējams noteikt ražas pieaugumu, kas saistīts ar izlietoto mēslojumu. Taču šo metodi izmanto tikai eksperimentālās saimniecībās.

Lielākā daļa saimniecību izmanto aprēķina metodi, lai noteiktu mēslošanas līdzekļu atmaksāšanos. Saskaņā ar šo metodi papildus iegūto produktu aprēķins uz 1 c mēslojuma tiek veikts šādi: vispirms aprēķina ražu no augsnes dabiskās auglības, kurai zemes kvalitāti ballēs reizina ar punkta cena, ko nosaka reģionālā agroķīmiskā laboratorija.Tad starpību starp faktisko un paredzamo ražu dala ar izlietoto mēslojumu skaitu uz 1 hektāru attiecīgās kultūras sējumu un tādējādi nosaka ražas pieaugumu. uz 1 centneru mēslojuma (NPK)

Ok = (Uf – Ur): Kf, kur

Labi – atmaksājas par 1 centneru mēslojuma,

Uf un Ur - faktiskais un aprēķinātais ražas līmenis;

Kf – faktiskais izlietotais mēslojuma daudzums uz 1 hektāru kultūraugu, centneri

Mēslošanas līdzekļu atmaksāšanās aprēķins

______________________________________________________________

Rādītāji Rudzi

______________________________________________________________

1. Augsnes kvalitāte, 46. punkts

2.Cena 1 punkts, c 0,36

3. Aprēķinātais ražas līmenis (no dabiskā (46 × 0,36)

auglība c\ha 16.6

4. Faktiskā raža, c\ha 25

5. Produktivitātes pieaugums mēslošanas līdzekļu izmantošanas dēļ, c 8,4 (25-16,6)

6. Izlietotā mēslojuma daudzums uz 1 hektāru, c 2

7. Faktiskā 1 c mēslojuma atmaksāšanās, c 4,2 (25–16,6): 2

8. Standarta (plānotā) 1 c mēslojuma atmaksāšanās, c 5.0

______________________________________________________________

Šīs tabulas liecina, ka nav izpildīts mēslošanas līdzekļu atmaksāšanās plāns, audzējot rudzus. Mēslošanas līdzekļu atmaksāšanās var samazināties to nelīdzsvarotības, zemās kvalitātes, laika un lietošanas metožu dēļ. Tāpēc analīzes procesā ir jāanalizē visi šie iemesli.

Ja ir pietiekams skaits novērojumu par ražu un tai izlietotā mēslojuma daudzumu, mēslošanas līdzekļu atmaksāšanās noteikšanai var izmantot korelācijas analīzi.

Ražas pieaugums lielā mērā ir atkarīgs no sēšanas ātruma, sēklu kvalitātes un daudzveidības.Sējas normas samazināšana un standartiem neatbilstošu sēklu izmantošana samazina ražu. Tāpēc analīzes procesā ir jāaprēķina, cik daudz raža ir samazinājusies šī faktora dēļ. Piemēram, ja norma ir 450 augi uz 1 kv. m faktiski sadīguši 300, tad jārēķinās, ka šīs kultūras raža būs par 20-30% mazāka nekā aprēķināts.

Analīzes gaitā tiek arī noskaidrots, kādas šķirnes saimniecībā audzē, kā tiek veikta savlaicīga šķirņu maiņa un šķirņu atjaunošana.

Lauksaimniecības kultūru raža būtiski atkarīga no pielietotajām augsekām, kas jāievēro katrā saimniecībā. Ieviešot augsekas, ir divi veidi:

1 - ievads, kad augsekas projekts tiek pārnests uz dabu, t.i. lauki tiek pļauti atbilstoši tam;

2 - izstrāde, kad beidzies pārejas periods, un lauksaimniecības kultūras tiek novietotas laukos saskaņā ar pieņemto shēmu un augsekas plānu.

Sējumu platību struktūrai ir liela ietekme uz vidējo ražas līmeni. Piemēram, ja starp graudaugu kultūrām lielākais īpatsvars ir augstražīgām kultūrām, salīdzinot ar bāzes gadu, tad vidējā raža kļūst augstāka.

Lai noteiktu struktūras ietekmi uz vidējo ražas līmeni, var izmantot indeksa metodi, izmantojot šādu formulu:

Ierīce = ∑ У1 × S1 ∑ У1 × Tātad

_________ : ___________

kur: Y1 – pārskata gada raža, c\ha

S1 – pārskata gada platība, ha

Tātad – bāzes gada platība.ha

Sēšanas un ražas novākšanas laiks lielā mērā ietekmē ražu. Optimālais laiks agro graudu kultūru sēšanai ir ne vairāk kā 4-5 dienas, ražas novākšana ir 10-12 dienas. Novirze izraisa ražas samazināšanos.

Lauksaimniecības kultūru raža papildus uzskaitītajiem faktoriem ir atkarīga no vairākiem citiem agrotehniskiem pasākumiem: augsnes apstrādes kvalitātes un metodēm, kultūraugu izvietošanas augsekas laukos, kultūraugu kopšanas metodēm un laika u.c.

Programmēšana ir savstarpēji saistītu darbību kopuma izstrāde, kuras savlaicīga un kvalitatīva īstenošana nodrošina plānotās ražas sasniegšanu. Šis virziens agronomijā atspoguļo sasniegumus ļoti daudzās radniecīgās zinātnēs – augu fizioloģijā, lauksaimniecībā, augkopībā, augsnes zinātnē, agroķīmijā, meteoroloģijā, agrofizikā, kā arī matemātikas, kibernētikas un ekonomikas jomā. Programmēšanas galvenais mērķis ir pāriet uz plašu kvantitatīvo modeļu un elektroniskās skaitļošanas tehnikas izmantošanu agronomijā, kas ļauj ātri apstrādāt informāciju par augu augšanu ietekmējošiem faktoriem un izvēlēties labāko variantu agrotehniskajiem pasākumiem, kas vērsti uz ieprogrammētās ražas iegūšanu.

Viens no galvenajiem mūsdienu lauksaimnieciskās ražošanas principiem ir intensīvās lauksaimniecības metožu izmantošana ražas un produkcijas kvalitātes paaugstināšanai. Augstas lauksaimniecības kultūru ražas iegūšana iespējama, tikai radot optimālus apstākļus transformācijai un vielmaiņai augu ķermenī, sākot no fotosintēzes un beidzot ar augu dzīves gala produktu veidošanos.

Zaļo augu lapu nepārtrauktai darbībai nepieciešama pastāvīga enerģijas resursu plūsma: gaisma, dažādi minerālbarības elementi, ūdens, siltums, oglekļa dioksīds un skābeklis. Nepieciešama arī optimāla ārējo faktoru kombinācija: augsnes auglība, kultivēšanas tehnika, augsnes mitrums un temperatūra, kas ļauj augiem realizēt savu potenciālu.

Augu barošanās līmenis, izmantotās šķirnes, audzēšanas tehnoloģija un laikapstākļi ir ciešā sakarībā, kas nosaka ražas apjomu. Jebkura faktora krasa novirze no normas var būt izšķiroša un ierobežot augstas ražas sasniegšanu.

Iespējamās augstākās ražas iegūšana visbiežāk ir atkarīga no neregulētiem, daļēji vai grūti regulējamiem faktoriem (gaisma, siltums, mitruma padeve), kas var ierobežot augu augšanu un attīstību.

Viena vai otra faktora iztrūkstošo daudzumu var kompensēt ar atbilstošu lauksaimniecības tehniku. Lauksaimniecības metodes var vājināt vai pastiprināt dzīvības faktoru ietekmi uz augu augšanu, attīstību un ražas veidošanos.

Graudu un citu lauksaimniecības produktu ražošanas palielināšanas problēma tiek risināta galvenokārt, palielinot aramzemes produktivitāti. To veicina jauns virziens agronomijas zinātnē - ražas programmēšana. Tas ir balstīts uz augu vajadzību apmierināšanu pēc vitāli svarīgiem vides faktoriem un mērķtiecīgu kultūraugu veidošanos, lai iegūtu noteiktu ražu.

Tādējādi lauksaimniecības kultūraugu ražas programmēšanas metodes pamatā ir iespējamo ražu prognozēšana, kā arī tās bioloģiskajām īpašībām vislabāk atbilstošās kultūraugu audzēšanas tehnoloģijas izstrāde un praktiska ieviešana.

Ir šādi kultūraugu programmēšanas principi (saskaņā ar I. S. Šatilovu):

Pirmais princips paredz vides hidrotermālo rādītāju izmantošanu, nosakot produktivitātes līmeni.

2.princips tiek ņemts vērā, nosakot lauksaimniecības augu potenciālo ražu un ir balstīts uz ražas atkarību no PAR ienākšanas un augu fotosintētiski aktīvā starojuma izmantošanas koeficienta.

Trešais princips ietver kultūraugu potenciālo spēju noteikšanu un šķirņu izvēli audzēšanai konkrētos dabas apstākļos atbilstoši to potenciālajām iespējām.

4. princips ir saistība starp ražu un fotosintēzes potenciālu, kas veidojas agrofitocenozē un ietver tāda fotosintētiskā potenciāla veidošanos, kas nodrošina augstu ražu.

5. princips paredz zinātniskās lauksaimniecības un augkopības pamatlikumu obligātu un pareizu piemērošanu.

6. princips ir izstrādāt mēslošanas sistēmu, kas ņem vērā augsnes efektīvu auglību, kā arī auga nepieciešamību pēc barības vielām, kas nepieciešamas kvalitatīvas programmētas ražas iegūšanai.

7.princips ir tāda agrotehnisko pasākumu kompleksa izstrāde un piemērošana, kas ņem vērā ražas (šķirnes) prasības augšanas apstākļiem, kā arī agrometeoroloģiskās situācijas apstākļus. Precīzai izstrādātā agrotehnisko pasākumu kompleksa īstenošanai jānodrošina ieprogrammētās ražas raža.

8. princips paredz nodrošināt augus ar mitrumu optimālos daudzumos, neapūdeņotos apstākļos - nosakot un uzturot produktivitātes līmeni, pamatojoties uz klimatiskajiem apstākļiem un zonas īpatnībām.

9. princips ir obligātās augu aizsardzības princips no kaitēkļiem, slimībām, nezālēm, nodrošinot veselīgu augu audzēšanu.

10.princips paredz izveidot datu banku par laukaugu bioloģiskajām īpašībām, to augšanas apstākļiem, dažādu lauksaimniecības tehniku ​​un darbību izvērtējošus eksperimentālos materiālus un mūsdienu datortehnoloģiju izmantošanu.

Ienesīguma programmēšanas metodē aprēķini noved pie šādiem līmeņiem:

Potenciālā raža (PU) – maksimālais iespējamais ražas līmenis; ierobežo PAR ienākšana, tā efektivitāte un ražas un šķirnes bioloģiskās īpašības.

Klimatiski nodrošinātā raža (CSY) ir raža, ko var iegūt īpašos klimatiskajos apstākļos, optimizējot visus citus augu dzīves faktorus. COE ierobežo klimata elementi un laikapstākļi.

Reāli iespējamā raža (TPU) ir maksimālā raža, ko var iegūt uz konkrēta lauka ar tā reālo auglību dominējošos meteoroloģiskajos apstākļos. TLD ierobežo augsnes auglība.

Programmējamā (resursu un tehniski nodrošinātā) raža (PrU) ir raža, ko plānots iegūt uz konkrēta lauka saskaņā ar izstrādāto agrotehnisko pasākumu kopumu. PrU līmeni nosaka pēc COU un TLU vērtības, optimizējot augsnes uztura režīmu.

Produktivitāte ražošanā (YP) ir faktiski sasniegtais produktivitātes līmenis konkrētā saimniecībā.

Potenciālās ražas (PU) noteikšana

Potenciālās ražas līmenis ir atkarīgs no ražas vai šķirnes bioloģiskajām īpašībām; pārejošā fotosintētiski aktīvā starojuma enerģijas daudzums un ražas biomasā uzkrātās enerģijas daudzums; barības vielas augsnē; lauksaimniecības tehnoloģiju līmenis un meteoroloģiskie apstākļi.

Metodoloģiju PU aprēķināšanai, pamatojoties uz PAR ienākšanu un tā izmantošanas līmeni, piedāvāja prof. A. A. Ničiporovičs:

PU aprēķins vidēja līmeņa fāzētu masīvu izmantošanai:

PU – absolūti sausas biomasas potenciālā bioloģiskā produktivitāte, centneri;

∑QPAR – kopējā PAR ienākumi kultūrauga veģetācijas periodā zonā, miljards kcal/ha (kJ/ha);

K – fāzēta masīva plānotā efektivitāte;

q ir kaloriju saturs 1 kg sausās labības biomasas, kcal/kg (kJ/kg).

Lai iegūtu ekonomiski vērtīgas ražas daļas PU, ir jāpiemēro šāda formula:

C – ražas sastāvdaļu (graudi + salmi) summa;

St – standarta mitrums.

Klimatam stabilas ražas (CY) noteikšana

Mitruma resursu (MCW) aprēķināšanas metodika ir balstīta uz augiem veģetācijas periodā pieejamā mitruma daudzuma un kopējā mitruma patēriņa attiecības noteikšanu, lai izveidotu ražas vienību:

t/ha jeb 51,5 c/ha,

KOUw – klimatiski nodrošināta pamatproduktu raža pie standarta mitruma, t/ha;

Wms – augsnes slāņa mitruma saturs pavasara veģetācijas atjaunošanās laikā vai pirms pavasara sējas, mm;

Ov.p. – nokrišņu daudzums veģetācijas periodā, mm;

Ko ir nokrišņu lietderības koeficients;

Kw – ūdens patēriņa koeficients, mm × ha/c vai m³/t;

C – galveno un blakusproduktu daļu summa;

Vst – standarta mitrums.

Klimata nodrošinātās ražas noteikšana, pamatojoties uz siltuma resursiem (COU t°)

Aprēķina metode ir balstīta uz provizorisku bioklimatiskā produktivitātes potenciāla (BPP) noteikšanu, un to aprēķina, izmantojot šādu formulu:

∑t°›10° – aktīvo temperatūru summa reģionā;

1000° ir temperatūru summa pie lauksaimniecības ziemeļu robežas.

Tāpēc:

52,9 × 1,15 = 60,8 c/ha.

- β – lauksaimniecības kultūras līmeni atspoguļojošs un PAR izmantošanas koeficientam atbilstošs koeficients, %: 1,0; 2,0; 3,0; 4,0 - attiecīgi 10; 20; trīsdesmit; 40.

KOU t° – absolūti sausas biomasas, t.i., barības raža. vienības/ha.

Lai noteiktu klimata nodrošināto ražu, pamatojoties uz siltuma resursiem, man bija nepieciešami šādi aprēķinu dati:

Vienību/ha pārrēķina koeficients c/ha = 1,15;

Aktīvo temperatūru summa reģionā ir lielāka par 10°С = 2299°С

Patiesi iespējamās ienesīguma (TPL) noteikšana

TLD ir produktivitātes līmenis, ko var sasniegt konkrētā laukā, ņemot vērā reālo augsnes auglību. Noteikšanas metodi ierosināja Baltkrievijas Augsnes zinātnes un agroķīmijas pētniecības institūts:

Bp – augsnes kvalitāte, punkts;

CB – aramzemes punkta cena;

K – punkta cenas korekcijas koeficients augsnes agroķīmiskajām īpašībām.

Reāli iespējama raža ar intensīvu audzēšanas tehnoloģiju:

TLD = 37 * 52 * 0,89 = 1712 t/ha jeb 17,1 c/ha.

Programmējamās ražas (PrU) noteikšana

Programmētā raža tiek noteikta, ņemot vērā starpību starp COU un TEU, ko kompensē, ieviešot aprēķinātās minerālmēslu un organiskā mēslojuma devas. Tādējādi PrU aprēķina kā TLD ar ražas pieaugumu, kas jāiegūst, izmantojot mēslojumu. Mēs nosakām PrU līmeni, pamatojoties uz mēslošanas līdzekļu pieaugumu, izmantojot formulu:

PrU - programmējama raža;

DNPK – minerālmēslu deva;

ONPK – atmaksāšanās 1 kg NPK, kg produkcijas;

Do.u. – organiskā mēslojuma deva, t/ha;

Oo.u. – 1 tonnas organiskā mēslojuma atmaksāšanās, kg/t produkta;

100 – pārrēķina koeficients no kg uz c;

pūde – ražas pieaugums no mēslošanas līdzekļiem.

Šo formulu var uzrakstīt šādi:

Pud = 100 – Bp

Pud = 100 – 37 = 63

Programmējama raža ar intensīvās audzēšanas tehnoloģiju:

Ražas pieaugums no mēslošanas līdzekļiem 3. tabula

Šajā sadaļā mēs iepazināmies ar ienesīguma programmēšanas pamatmetodēm un pārliecinājāmies, ka:

Potenciālā raža (PU) ir maksimāli iespējamais ražas līmenis (to ierobežo PAR ienākšana, efektivitāte, ražas bioloģiskās īpašības), kas ir 172 c/ha, saimnieciski vērtīgās ražas daļas PU ir 80 robežās. c/ha;

Klimatiski nodrošinātā raža (CY) - konkrētos klimatiskajos apstākļos iegūstamā raža (CY ierobežo klimata elementi un laikapstākļi), kas ir 62,3 c/ha;

Reāli iespējamā raža (TPL) ir maksimālā raža, ko var iegūt uz konkrēta lauka, ar tā reālo auglību valdošajos meteoroloģiskajos apstākļos (TPL ierobežo augsnes auglība), un ir: ar parasto kultivēšanas tehnoloģiju 17,8 c/ha, un ar intensīvu – 23,1 c/ha;

Programmējamā (resursu un tehniski nodrošinātā) raža (PRU) ir raža, ko plānots iegūt uz konkrēta lauka saskaņā ar izstrādāto agrotehnisko pasākumu kopumu (PRU līmeni nosaka caur CUC un TD vērtību augsnes uztura režīma optimizēšana); šis rādītājs mūsu gadījumā būs vienāds ar 40,0 c/ha audzēšanai, izmantojot parasto tehnoloģiju, un 51,3 c/ha intensīvai audzēšanai.

Kultūraugu veidus, pamatojoties uz kultūraugu stāvokli, nosaka, vizuāli novērtējot kultūras dažādos to attīstības periodos. Vērtējot ar aci, atkarībā no novērtēšanas laika tiek ņemts vērā sējeņu blīvums, auga attīstības pakāpe, dīgtspējas pakāpe, atbilstošais augu stāvēšanas blīvums, vārpas izmērs u.c. ražu veic agronomijas personāls, un to izsaka salīdzinošā kvalitatīvā pazīmē (slikti, zem vidējā, vidēji, virs vidējā, labi), punkti (1, 2, 3, 4, 5), centneri, procentos no vidējais līmenis.

Stāvo ražu pirms savlaicīgas ražas novākšanas var noteikt trīs veidos:

• - acs gudrs, rūpīgi pārbaudot ražas pirms ražas novākšanas (tā sauktā subjektīvā metode);
• - instrumentāli, pirms ražas novākšanas selektīvi novietojot skaitītājus uz kultūraugiem (objektīva metode);
• - aprēķinot(pēc bilances aprēķina metodes ) pamatojoties uz pilnīgiem faktiskajiem savākšanas datiem un paraugu zudumu datiem.

Stāvotā raža pirms savlaicīgas novākšanas sākuma un kūts raža atšķiras pēc faktisko zaudējumu apjoma. Tāpēc, zinot divus no šiem trim rādītājiem, varat aprēķināt trešā vērtību. Tomēr ražu un zaudējumus var novērtēt tikai aptuveni. Tāpēc bilances vienādojumos starp atzīmētajiem rādītājiem būs sava veida kļūda, nosakot zaudējumus vai augošus kultūraugus.

Pašlaik statistika par galveno rādītāju ņem faktisko ražu. Līdz 1961. gadam zaudējumu apmērs tika noteikts selektīvi.

Gan novērtējot audzējamo kultūru ražu, gan analizējot faktiskās ražas līmeni no 1 hektāra, ir skaidri jāatspoguļo veidojošie elementi, kas tieši nosaka ražas vērtību. Piemēram, cukurbietēm ražas līmenis ir atkarīgs no stādu skaita (stāvēšanas blīvuma) uz hektāru un sakņu vidējā svara, kartupeļiem - no krūmu skaita un vidējā bumbuļu svara uz krūmu. Sakņu un bumbuļu kultūrām šo elementu vērtību bieži selektīvi ņem vērā, nosakot kultūraugu veidus. Salīdzinot šādas vērtības ar atbilstošajiem standartiem dažādiem augšanas sezonas posmiem, tiek izdarīts secinājums par iespējamo ražas līmeni.

Graudaugu ražas līmeni veido šādi elementi: vārpu skaits, graudu skaits vārpā, graudu absolūtais svars. Tāpēc, ja ir noteikti selektīvi dati par šo elementu vērtību, graudu ražu no hektāra centneros var noteikt pēc šādas formulas:

U NK = K*Z*A 100 000

Kur UZ-ausu skaits uz 1 m2;

Z- graudu skaits vārpā;

A--absolūtais graudu svars, t.i., 1000 graudu svars, g.

Vērtējot ražu saimniecībā pēc acs, atsevišķi tiek aplūkotas platības ar redzamām ražas atšķirībām. Pēc ražas noteikšanas katram laukam tiek atrasts vidējais svērtais lielums saimniecībai.

Sugas raža un produktivitāte - Tie ir topošās kultūras un topošās ražas lielumi, ko nosaka kultūraugu stāvoklis noteiktos veģetācijas perioda punktos, dažkārt ņemot vērā meteoroloģiskos apstākļus un dažas saimnieciskās dzīves izpausmes.

Jau ilgāku laiku kultūraugu ražības novērtējums ir iekļauts speciālā statistikas pārskata programmā.

Ražas novākšana un raža atspoguļo izaudzēto lauksaimniecības produktu izmērus, kas noteikti pirms laicīgas ražas novākšanas. Šo lauksaimniecības kultūru ražas un ražas kategoriju nosaka vai nu pamatojoties uz subjektīvu vispārinātu novērtējumu konkrētam datumam, vai arī uz kultūraugiem pirms ražas novākšanas vai citiem materiāliem selektīvās mērierīču uzlikšanas rezultātiem. Arī raža un raža tika noteikta, izmantojot vairākas metodes. Tā, piemēram, no 1947. līdz 1953. gadam ražas noteikšanu veica Valsts ražas noteikšanas inspekcija, pamatojoties uz kolhozu un valsts saimniecību ziņojumiem par ražu, selektīvās kultūraugu marķēšanas rezultātiem pirms ražas novākšanas, datiem par ražu pēc šķirnes. Šķirņu pārbaudes vietu valsts komisijas izmēģinājumu vietas, meteoroloģisko materiālu stacijas, kā arī informācija par kultūraugu stāvokli visā veģetācijas periodā.

Šajā periodā par galvenajiem augkopības nozaru attīstības līmeņa novērtējuma rādītājiem tika uzskatīta raža un augkopības raža. Turklāt pēc ražas un ražas datiem tika noteikts samaksas apmērs natūrā par kolhozu mašīnu un traktoru staciju veiktajiem darbiem.

Turpmākajos gados raža un raža tika izmantota dažādiem mērķiem. Daudzās saimniecībās vairāku lauksaimniecības kultūru izaudzētās ražas lielums tiek noteikts kontroles kulšanas laikā. Materiāli par to kalpo kā ceļvedis ražas novākšanas darbos. Valsts statistikas iestādes, pētot ražas novākšanas laikā radušos zudumus, cita starpā izmantoja arī datus par kontrolražām.

Normālos ekonomiskajos apstākļos ražu Un normālu ekonomisko produktivitāti saprast: raža un stāvraža mīnus tā sauktie normālie zudumi noteiktā lauksaimniecības tehnoloģiju un ražošanas organizācijas attīstības līmenī. No 1933. līdz 1939. gadam šīs kategorijas tika uzskatītas par pamata statistikā. Bruto raža mūsdienu izpratnē ir savākto un kapitalizētās produkcijas apjoms no atsevišķu lauksaimniecības kultūru novāktajām galvenajām, atkārtotajām un starprindu kultūrām. Kopš 1994. gada graudu bruto produkcija statistikā tiek ņemta vērā kā gala rādītājs fiziskajā masā pēc pārstrādes (tīrīšanas un žāvēšanas). Par nepārtrauktu ražas novākšanas uzraudzību, bruto raža; tiek parādīts sākotnēji rakstītajā masā.

Dārzeņiem aizsargājamā augsnē bruto ražu nosaka kā no visiem apgrozījumiem savākto produktu summu pa būves veidiem. Tiek izveidota arī vispārēja dārzeņu kolekcija no visa veida aizsargājamām zemes būvēm, kā arī vispārēja dārzeņu kolekcija no atklātas un aizsargātas zemes. Augļu, ogu un vīnogu bruto ražā ietilpst produkti, kas savākti ne tikai no stādījumiem augļnēsā vecumā, bet arī no ekspluatācijā nenodotiem jaunaudzēm.

Vidējā raža lauksaimniecības kultūrām (raža no 1 hektāra) nosaka, dalot bruto ražu no galvenajām kultūrām (bez starpkultūrām, atkārtotām un starprindu kultūrām) ar šo kultūru noteikto pavasarī produktīvo sējumu platību.

Tas, ka aprēķinā tiek izmantota pavasara produktīvā platība, stimulē sējumu novākšanu. Aprēķinot vidējo ražu reāli novāktajai platībai, var izrādīties, ka saimniecībai, kas vasarā ļāva sējumiem nomirt, kā arī sējumus atstāja nenovāktus, būs augstāks ražas līmenis, salīdzinot ar saimniecībām, kuras pilnībā novāca visu sējumu. Siltumnīcas dārzeņiem vidējo ražu nosaka, bruto ražu no visām rotācijām dalot ar pirmajai rotācijai izmantoto sējumu platību. Daudzgadīgajiem stādījumiem, aprēķinot vidējo ražu, tiek ņemta vērā bruto raža no stādījumiem augļnēsā vecumā un tikai auglīgo stādījumu platība neatkarīgi no tā, vai pārskata gadā no šiem stādījumiem tika novākta raža. vai nē.

Kategorijas kūts raža Un kūts raža statistikā tiek interpretēti neviennozīmīgi. Tiek uzskatīts, ka kūts raža ir raža, kas nonākusi šķūņos, noliktavās un fiksēta vienā vai otrā kārtībā. Vai arī tā ir saimniecības šķūņos savākta un dokumentēta raža. Ir arī izpratne par kūts ražu kā saimniecības saņemto ražas apjomu. No 1954. līdz 1964. gadam valsts statistikas iestādes publicēja ražas datus rubrikā Graudaugu bruto raža (šķūņa raža). Turpmākajos gados publikācijās tiek lietots tikai šis termins bruto iekasēšana.

Raža un raža ir gan prognozes rādītāji.

Augkopības produktivitāte ir galvenais faktors, kas nosaka augkopības produkcijas apjomu. Analizējot produktivitāti, ir jāizpēta tās augšanas dinamika katrai kultūrai vai kultūraugu grupai, jāveic starpsaimniecību salīdzinošā analīze, jānosaka katras kultūras ražas plāna izpildes pakāpe un jāaprēķina ražas ietekme faktori, kas ietekmē tā vērtības izmaiņas.

Faktori, kas ietekmē ražu
	Dabisks un klimatisks	Augsnes auglība
	Augsnes mehāniskais sastāvs
	Reljefs
	Temperatūra
	Gruntsūdens līmenis
	Nokrišņu daudzums utt.
	Ekonomisks	Izlietotā mēslojuma daudzums, kvalitāte un struktūra
	Visu lauka darbu kvalitāte un laiks
	Sēklu kvalitāte
	Mainot kultūraugu šķirnes sastāvu
	Augsnes kaļķošana un ģipšošana
	Augu slimību un kaitēkļu kontrole
	Kultūraugu maiņa augsekas laukos u.c.

Analīzes procesā ir jāizpēta visu agrotehnisko pasākumu plāna dinamika un īstenošana, jānosaka katra no tiem efektivitāte (ražas pieaugums uz 1 mēslojuma centneri, veiktā darba vienība) un pēc tam jāaprēķina ietekme uz katru agrotehnisko pasākumu. katra darbība par produktu ražas un bruto ražas līmeni. Apskatīsim aprēķina metodi, izmantojot lauku mēslošanas piemēru.

Uzņēmuma nodrošināšana ar organiskajiem un minerālmēsliem nosaka, salīdzinot faktisko novākto un izlietoto mēslošanas līdzekļu daudzumu (statistikas ziņojumi par mēslošanas līdzekļu izmantošanu) ar plānoto nepieciešamību (mēslojuma nepieciešamības aprēķins pa kultūraugiem).

Gada beigās tas tiek aprēķināts mēslojuma faktiskā atmaksāšanās katrai kultūrai:

Labi = (U f - U r) / K f;

Kur labi– atmaksāšanās 1 c NPK;

U f – faktiskā raža;

Ur – raža no dabiskās augsnes auglības, neizmantojot mēslojumu (saskaņā ar

agronomiskās uzskaites dati);

UZ f – faktiskais izlietotais mēslojuma daudzums uz 1 hektāru kultūraugu, c NРК.

Samazināta mēslošanas līdzekļu atmaksāšanās var rasties to nelīdzsvarotības, sliktas kvalitātes, laika un izmantošanas augsnē metožu dēļ.

Korelācijas analīzi var izmantot arī mēslošanas līdzekļu atmaksāšanās noteikšanai ar nosacījumu, ka ir pietiekams skaits novērojumu par ražas ražu un tai izlietotā mēslojuma daudzumu. Apskatīsim aprēķina metodi, izmantojot 2.1. tabulas datus.

2.1. tabula. Sākotnējie dati miežu ražas atkarības aprēķināšanai ( Y) no izlietotā mēslojuma daudzuma uz 1 ha kultūraugu ( X)

Lauka numurs	X	Y	XY	X 2	Y2	Y x
	1,5	18,0	27,00	2,25	324,00	16,5
	2,0	19,7	39,40	4,00	388,09	19,5
	2,2	20,8	45,76	4,84	432,64	20,7
	2,5	22,5	56,25	6,25	506,25	22,5
	2,8	22,3	62,44	7,84	497,29	24,3
	3,0	24,8	74,40	9,00	615,04	25,5
	3,5	25,4	88,90	12,25	645,16	28,5
	3,8	31,3	123,12	14,44	1043,29	30,3
	4,2	34,2	143,64	17,64	1169,64	32,7
	4,5	35,0	157,50	20,25	1225,00	34,5
Kopā	30,0	255,0	819,00	99,00	6846,00	255,0

Iesniegtie dati par 10 lauciņiem liecina, ka, palielinoties mēslojuma devai, graudu kultūru raža vidēji palielinās. Ja veidojat grafiku, jūs varat redzēt, ka saistība starp šiem rādītājiem ir vienkārša un to var izteikt ar taisnās līnijas vienādojumu:

Y x = a + bx,

Kur Y– raža, c/ha;

X– izlietotā mēslojuma daudzums uz 1 hektāru, c NPK;

A Un b– vienādojuma parametri, kas jāatrod.

Lai atrastu koeficientu vērtības a Un b, ir jāatrisina šāda vienādojumu sistēma:

na + bSx = Sy;

aSx + bSx 2 = Sxy,

å vērtības X, å y, å xy, å X 2 ir aprēķināti, pamatojoties uz sākotnējiem datiem 2.6. tabulā. Aizstāsim iegūtās vērtības vienādojumu sistēmā un atrisināsim, izmantojot eliminācijas metodi:

3 10A+ 30b = 255; -30A - 90b= -765;

30A + 99b =819; 30A + 99b= 819.

No šejienes b = 6; A= 7,5. Pēc tam savienojuma vienādojums izskatīsies šādi:

Y X = 7,5 + 6X.

Ko šie parametri attēlo šajā vienādojumā? Koeficients A- tā ir nemainīga ražas vērtība, kas nav saistīta ar izlietotā mēslojuma daudzumu (ar X=0). Koeficients b parāda, ka, palielinot mēslojuma daudzumu par 1 c/ha, graudaugu raža palielinās par 6 c/ha.

Papildus savienojuma vienādojumam korelācijas analīzē aprēķina korelācijas koeficientu, kas raksturo ciešo saistību starp pētītajiem rādītājiem:

Tā vērtība ir tuvu 1. Tas norāda uz ļoti ciešu, gandrīz proporcionālu saistību starp kultūraugu ražu un lauka mēslojumu. Determinācijas koeficients ( d = r 2 = 0,92) parāda, ka ražas izmaiņas konkrētajā saimniecībā 92% ir atkarīgas no augsnes mēslošanas pakāpes. No tā izriet, ka korelācijas analīzes rezultātus var izmantot, lai aprēķinātu rezerves ražas pieaugumam un noteiktu to līmeni nākotnē. Zinot, piemēram, ka nākamgad tiks iemaksāti 4 centneri NPK uz 1 hektāru graudaugu var sagaidīt to ražu 31,5 c/ha ( Y x= 7,5+ 6´4) ar nosacījumu, ka attiecības starp citiem faktoriem nemainās.

Varat arī instalēt cik daudz mainījusies katras kultūras raža, mainoties izlietotā mēslojuma daudzumam un to atmaksāšanās līmenim. Šim nolūkam mēslošanas līdzekļu devas izmaiņas kultūraugiem jāreizina ar to atmaksāšanās pamatlīmeni, bet atmaksāšanās līmeņa izmaiņas - ar faktisko mēslošanas līdzekļu devu pārskata periodā.

Kultūraugu šķirnei ir liela ietekme uz ražu.. Ja palielinās ražīgāko šķirņu īpatsvars, tad rezultātā pieaug vidējā kultūraugu raža un otrādi. Šī faktora ietekmi uz kultūraugu ražas izmaiņām var aprēķināt, izmantojot ķēdes aizstāšanas jeb absolūto atšķirību metodi, kā arī pēc kultūraugu struktūras (2.12. tabula).

Ja izmantojat absolūto atšķirību metodi, tad aprēķins tiek veikts šādi: katras šķirnes īpatnējā smaguma izmaiņas kopējā sējumu platībā reizina ar attiecīgās šķirnes pamatražas līmeni. un rezultāti ir summēti:

Lauksaimniecības kultūru raža papildus uzskaitītajiem faktoriem ir atkarīga no vairākiem citiem agrotehniskiem pasākumiem: augsnes apstrādes kvalitātes un metodēm, kultūraugu izvietošanas augsekas laukos, kultūraugu kopšanas metodēm un laika, bioloģisko un ķīmisko līdzekļu izmantošanas. augu aizsardzības līdzekļi, kaļķošana, augsnes ģipšošana utt. d. Analīzes laikā ir nepieciešams noskaidrot, kā ir īstenots visu agrotehnisko darbību plāns. Atsevišķu darbību plāna nepilnīgas izpildes gadījumā ir jānoskaidro iemesli un, ja iespējams, ražošanas zudums.

Šim nolūkam ir jāsalīdzina raža laukos, kur tika veikti attiecīgie pasākumi un kuros tie netika veikti (vai citādā veidā, citā laikā, citā apjomā). Iegūto ražas starpību reizina ar platību, kurā tā netika veikta.