CC BY
45Процессы и машины агроинженерных систем
УДК 631.171 Код ВАК 05.20.01
АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ДИФФЕРЕНЦИРОВАНОГО ВНЕСЕНИЯ
МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ
К.В. Гребенюк 1*
1 Костанайский филиал ТОО «Научно-производственный центр агроинженерии» г.Костанай, Казахстан.
* Е-mail: kirill [email protected]
Аннотация. В статье представлен анализ дифференцированного внесения минеральных удобрений в системе точного земледелия. На современном этапе прогрессивного развития сельскохозяйственного производства, различные сельские хозяйства сталкиваются с проблемой повышения плодородия возделываемой земли до уровня, позволяющего получить планируемый урожай при максимальной окупаемости и минимальных затратах. Одним из решений данной проблемы может выступить применение технологий точного земледелия предусматривающего дифференцированное внесение минеральных удобрений, что в свою очередь обеспечивает варьирование доз удобрений в зависимости от состава почвы. Согласно закону оптимума: максимальный урожай, может быть достигнут при оптимизации всех основных факторов жизни растений. Внесение удобрений в системе точного земледелия совместно с использованием технических средств оснащенных высокоадаптивными дозирующими и распределяющими рабочими органами, работающими в соответствии с электронными картами дифференцированного внесения и системами глобального позиционирования ГЛОНАСС или GPS позволяет обеспечить оптимальные дозы и требуемое качество.
Ключевые слова: точное земледелие, технология, дифференцированное внесение, минеральные удобрения, режим off-line, режим on-line.
ANALYSIS OF THE TECHNOLOGICAL PROCESS OF DIFFERENTIZED APPLICATION OF
MINERAL FERTILIZERS
K.V. Grebenyuk 1*
1 Kostanai branch LLP «Research and production center of agroengineering» Kostanai, Kazakhstan.
* Е-mail: kirill [email protected]
Annotation. The article presents an analysis of the differential application of mineral fertilizers in the precision farming system. At the present stage of the progressive development of agricultural production, various farms are faced with the problem of increasing the fertility of cultivated land to a level that allows you to get the planned crop at the maximum payback and minimum cost. One of the solutions
to this problem may be the use of precisely farming providing for the differential application of mineral fertilizers, which in turn provides doses of fertilizers depending on the composition of the soil. According to the law of optimum: maximum yield can be achieved by optimizing all the main factors of plant life. Fertilizing in the precision farming system together with the use of technical equipment equipped with highly adaptive metering and dispensing working bodies that work in accordance with differential application electronic cards and GLONASS or GPS global positioning systems will ensure optimal doses and the required quality.
Keywords: precision farming, technology, differential application, mineral fertilizers, on-line mode, off-line mode.
Методология и методы исследования (Methods)
Объектом теоретического исследования стал процесс функционирования системы дифференцированного внесения удобрений. В ходе исследование были проанализированы основные аспекты ее использования, слабые и сильные стороны. Исследование проводилось на основе синтеза и анализа данных научно-технической литературы отечественных и зарубежных источников.
Известно, что растения преобразовывают минеральные соединения, полученные из внешней среды в органические, а затем используют их для роста. От количественного содержания необходимых элементов в почве зависит то, насколько растение сможет развиться и каков урожай будет в итоге. При этом стоит учитывать, что после сбора урожая, минеральные вещества не возвращаются обратно, что приводит к обеднению поверхностного слоя, почва теряет возможность обеспечивать растения всеми необходимыми элементами, что приводит к уменьшению урожайности.
При достижении обеспеченности достаточным питанием сорта возделываемых культур получают возможность реализовать свой потенциал и намного быстрее преодолевают уязвимые фазы роста, становясь более устойчивы к болезням, вредителям и неблагоприятным факторам окружающей среды.
Потребляемые растениями вещества из почвы включают в себя 16 элементов [1]:
-3 макроэлемента — азот (N), фосфор (P) и калий (K). Растения потребляют макроэлементы в количестве от 30 кг до 300 кг/га по действующему веществу;
-3 мезоэлемента — сера (S), магний (Mg) и кальций (Ca). Растения потребляют мезоэлементы в количестве от 1 до 30 кг/га по действующему веществу;
-10 микроэлементов — цинк (Zn), медь (Cu), железо (Fe), марганец (Mn), молибден (Mo), хлор (Cl), бор (B), натрий (Na), кремний (Si), кобальт (Co).
Каждый год в мир используются десятки миллионов тонн минеральных удобрений. Их применение позволяет компенсировать вынос элементов питания с урожаем, но при этом
массированное использование может привести к ухудшению качества продуктов растениеводства, проникновение нитратов, хлоридов, сульфатов в грунтовые и поверхностные воды.
К основным причинам негативного влияния минеральных удобрений являются завышение установленных доз внесения, и их неравномерное распределение по полю. Усугубляет эту проблему и безответственное отношение к применению средств химизации, что может иметь негативные экологические последствия.
Избежать данной проблемы, а так же обеспечить реализацию потенциальных возможностей растений может помочь применение удобрений с учетом неоднородности почвенного плодородия и вида возделываемых культур - дифференциальное внесение удобрений (ДВУ). При внедрении данной технологии в производство агропредприятия получают подробный перечь сведений обо всех выполненных операциях и получить существенную экономию на химикатах в течение всего сезона. Это происходит благодаря исключению наложения полос обработки и возникновению просветов. В результате обработки посевы получают удобрения в соответствии с их потребностями, на каждом отдельно выбранном участке поля.
Применяя удобрения вместе с показателями «поглощение» и «использование» следует учитывать такие характеристики как пороги энергетического и биологического «насыщения». Их величина варьируется в зависимости от адаптивных особенностей культивируемого вида и сорта и условий внешней среды (типа почвы, процента водообеспеченности, погодных условий и т.д.), поэтому при разработке рекомендаций по применению удобрений имеет смысл для разных культур в сравнимых условиях внешней среды приводить шкалу энергетической «цены» дополнительного урожая [2].
Вследствие того, что дозы используемых удобрений должны быть определенно экономически оправданны, при их расчете рекомендуется ориентироваться не на максимальную урожайность, а на наибольшую прибыль. Другими словами, речь должна вестись о рентабельных уровнях повышения урожайности, т.е. оптимуме затрат удобрений, пестицидов и других техногенных факторов.
Результаты (Results)
Анализ работ зарубежных авторов наглядно демонстрирует показательную эффективность внедрения таких элементов точного земледелия как система ДВУ [3-12]. Основа точного земледелия предполагает, что работа над получением урожая проводится согласно реальных потребностей выращиваемых культур. Потребность растений в том или ином виде удобрения проводится при помощи современной техники и информационных технологий, включающих не только космическую съемку, но и использование спектральных камер, различных датчиков и N-тестеров [11,13]. Одной из основных задач точного земледелия является расчет оптимальных доз
удобрений, который сможет полностью нивелировать негативное воздействие излишков на почву и растения.
Основная проблема состоит в том, что определить в точности необходимое количество недостающих элементов питания для получения искомой урожайности в севообороте или монокультуре практически невозможно по причине влияния широкого спектра варьирующих непрогнозируемых факторов. При расчете доз удобрений важно учитывать, что речь идет лишь о приближении к оптимальной дозе и оптимальному соотношению элементов питания, но никак не о точном, выверенном значении.
Доза удобрения - это количество элементов питания или вещества его содержащего готовое для внесения на определенной площади или на определенную массу почвы. В большинстве стран СНГ дозы минеральных удобрений принято выражать в кг/га, органические и мелиоративные удобрения в т/га. Дозы микроэлементов выражают также в г/га, г/т семян или г на гектарную норму посевного материала. Дозы элементов питания принято рассчитывать на элементы или оксиды: N, P2O5, K2O, Са, Mg, S, B, Cu, Fe, Mo, Zn, Mn [14-16].
При нормальных экономических условиях, дозы органических и минеральных удобрений должны обеспечивать получение планируемого урожая хорошего качества при одновременном повышении или в зависимости от цели использования - сохранении достигнутого уровня плодородия почвы.
Реализация технологии ДВУ, согласно которой внесение удобрений, происходит, условно говоря «сколько нужно» и там «где нужно» применяется в двух режимах - off-line и on-line. Основной расчет оптимальных доз удобрений в системе ДВУ проводится при помощи специального программного обеспечения.
Внесение в режиме off-line начинается с предварительного проведения агрохимического исследования, на предмет обеспеченности почвы элементами питания по площади поля и создания почвенных карт - Рисунок 1. Расчет требуемых доз строится от наличия/отсутствия тех или иных питательных элементов на данном участке. При помощи программы, с учетом всей необходимой и имеющейся информации, создается карта-задание куда входят пространственно привязанные, с помощью GPS, дозы удобрения для каждого элементарного участка поля, после чего карта-задание переносится через любой носитель информации на бортовой компьютер сельскохозяйственной техники, имеющей GPS-приемник. Трактор, оснащенный бортовым компьютером, движется по полю, при помощи GPS определяя свое местонахождение, считывает с карты-задания дозу удобрений, соответствующую месту нахождения и посылает соответствующий сигнал на контроллер распределителя удобрений/опрыскивателя, который получив сигнал, выставляет на распределителе нужную дозу [17].
рН Р
К Мд
Упрощенная структурная схема технологического процесса ДВУ режима off-line представлена на рисунке 2. В режиме реального времени - on-line оптимальная доза удобрений определяется во время выполнения технологической операции и выражается в количественной зависимости дозы удобрения от показаний датчика, установленного на сельскохозяйственной технике. Для использования данного метода в бортовой компьютер вводится карта с необходимыми агротехническими требованиями, представляющая собой таблицу, определяющую взаимосвязь между сигналом с датчика, установленным на технике и нормой технологического воздействия на поле. При движении по полю специальная программа установленная в бортовой компьютер осуществляет оперативное управление датчиками по определению состояния почвы и выработку решения в данных условиях с учетом агротребований и полученных сигналов в ходе движения, а так же осуществляет контроль всего проводимого технологического процесса [18].
Рисунок 2 - Схема этапов технологического процесса дифференцированного внесения
удобрений для режима off-line.
Упрощенная структурная схема технологического процесса ДВУ режима off-line представлена на рисунке 3. Для обоснования необходимого количества удобрений по системе ДВУ, разница в содержании макроэлементов между раздельными участками поля должна составлять один класс, а при прогнозировании урожайности - 10 ц/га у зерновых и рапса, 100 ц/га у кукурузы на силос, картофеля и сахарной свеклы [20]. Минимальный размер участков рассчитывается согласно возможностей технического оснащения. Как правильно, обычно для определения размеров участка за основу используют исходные данные с наибольшим пространственным расширением или точностью. При этом следует обеспечить необходимую точность при непосредственном внесении минеральных удобрений, минимальное расстояние между технологическими колеями, а так же требуемую ширину захвата орудия. Зная скорость движения [20-21] и эффективную ширину захвата, можно математически рассчитать обработанную площадь. Большинство разбрасывателей удобрений, как правило, один раз в секунду получает заданное число удобрений согласно карте-заданию. При скорости 15 км/ч агрегат переместится на расстояние 4,2 м, за это время доза вносимого удобрения может измениться несколько раз. При эффективной ширине захвата 24 м и скорости движения 15 км/ч пространственное расширение будет равно: 4,2*24=100,8м.
И нфорыадион ны е данн ые с ен сорного д атчика
Определение поглощения и усвоения питательных элементов растениями
Пр овед ени е н астрой ки и регулировки дозатора
П еред ача инф- орш ции на разбрасыватель
В несение необходимой для выбранного участка дозы удобрений
Рисунок 3 - Схема этапов технологического процесса дифференцированного внесения
удобрений для режима on-line.
Для дифференцированного внесения удобрений необходимо наличие машин, способных менять дозу внесения во время движения по полю в соответствии с заданной программой [21]. В оборудование таких машин должны входить: процессор, управляющий нормой внесения, датчик позиционирования, датчик скорости движения, интерфейс оператора, электронная карта с указанием дозы, средства связи, контроллеры. Разбрасыватели удобрений должны быть оборудованы ISOBUS-интерфейсами, GPS-приемниками для определения позиции и датчиками измерения скорости движения. Точность внесения удобрений зависит от качества удобрений, от правильности выбранного размера растра и распределения точек отбора почвы. Наилучшим размером растра считается 1 -3 га. Для максимально точной регулировки необходимо оборудование для постоянного контроля потока вносимых удобрений. К такому оборудованию можно отнести клетки взвешивания и датчики измерения вращающего момента, с помощью которых возможно вывести информацию о количестве удобрений в виде карты применения удобрений. Датчики контроля помогают облегчить калибровку разбрасывателей, от которой в большей мере зависит качество внесения [22].
Исследуя виды используемой для ДВУ техники можно сказать, что, несмотря на различия технологических процессов, модели их технологических процессов имеют много общего. Блок -схема обобщенной модели функционирования дозирующего устройства приведена на рисунке 4.
Элементом 1 в данной схеме является приводной механизм, преобразующий скорость движения Va (t) в частоту вращения приводного вала a (t). Если привод дозирующего устройства осуществляется от опорно-приводных машин колес машины возмущением Е (t) будет скольжение этих колес, а от ВОМ трактора - буксование ведущих колес. Элемент 2 представляет передаточный механизм, преобразующий частоту вращения вала привода a (t) в частоту вращения механизма, подающего рабочий материал к дозатору 4.
см) CMt) q(t)
1 2 - 3 4
л«
Рисунок 4 - Блок-схема обобщенной модели функционирования дозирующего устройства используемых для реализации ДВУ машин.
У туковысевающих аппаратов сеялок и сажалок воздействием Юп 0) является частота вращения высевающих катушек или дисков, у разбрасывателей удобрений это скорость перемещения подающего транспортера/частота вращения разбрасывающих дисков с расходом
материала во времени q (t) [22]. При движении агрегата поступающий из дозатора материал распределяется по полю К (t) .
Дифференцированное внесение удобрений выполняется с учетом насыщенности почвы теми либо иными элементами. Перечисленные инструменты работают на локальных установках, облачные продукты используются для скоростных обработок данных. Под каждый участок рассчитывается конкретная дозировка удобрений.
В условиях Казахстана наибольшее предпочтение отдается дифференцированному внесению основной дозы на паровых полях, а во время зяблевой вспашки припосевному внесению стартовой дозы [23]. Желательно ярусное внесение основной дозы, согласно которому очаги удобрений будут располагаться на разной глубине и обеспечат корням необходимую минеральную подкормку. Стоит отметить, что при использовании нулевой и минимальной технологий возделывания зерновых культур внесению основной дозы минеральных удобрений не уделяется должного внимания.
Обсуждение и выводы (Discussion and Conclusion)
Подводя итог всему вышесказанному можно сказать, что эффективность системы ДВУ в рамках точного земледелия зависит от точности исходных данных, правильности выбора алгоритмов внесения удобрений (функций урожайности) и аппликации. При этом общая эффективность системы дифференцированного внесения, значительно выше, чем у традиционного за счет сокращения расходов на сырье и отсутствия пресыщения/недостачи питательных веществ за счет точного координирования либо «здесь и сейчас» (режим on-line) либо при помощи составленной карты (режим off-line). Использование данной технологии в масштабах нашей страны, позволит повысить качество и урожайность все растениеводческой продукции, избегая крупных затрат и усилий на реализацию.
Библиографический список
1. Ващенко, И. М. Основы почвоведения, земледелия и агрохимии: учебное пособие // Прометей. 2013. С. 46-50.
2. Елешев, Р.Е. Агрохимическое обслуживание в Казахстане: состояние и перспективы // Вестник с.-х. науки Казахстана. 2005. № 9. С. 20.
3. Jens B. Aune, Adama Coulibaly, Ken E. Giller, Precision farming for increased land and labour productivity in semi-arid West Africa. A review // Agronomy for Sustainable Development. 2017. Vol.6. PP. 1-10
4. Abbas, S. M., Ahmad R. F., G. Mujtaba, A. Ahmad, W. Shahzad, A. N. Naqvi, Agriculture Decision Support System for Pakistan // Canadian Journal of Technology and Scientific Management. 2013. Vol.1. PP. 1-25
5. Dieisson Pivoto, Paulo Dabdab Waquil, Edson Talamini, Caroline Pauletto Spanhol Finocchio, Vitor Francisco Dalla Corte, Giana de Vargas Mores, Scientific development of smart farming technologies and their application in Brazil // Information processing in agriculture. 2018. Vol.12 (34). PP. 21-32.
6. Mahesh Kumar Soma, Musarrat Shaheen, Farrah Zeba, M. Aruna, Precision Agriculture in India-Challenges and Opportunities // International Conference on Sustainable Computing in Science, Technology & Management (SUSCOM-2019). 2019. PP. 2463-2468.
7. Anahita Valiollahi Bisheh, Hadi Veisi, Homan Liaghati, Abdol Majid Mahdavi Damghani, Jafar Kambouzia, Embedding gender factor in energy input-output analysis of paddy production systems in Mazandaran Province, Iran // Energy, Ecology and Environment. 2017. Vol. 2. PP. 214-224.
8. Somayeh Tohidyan Far and Kurosh Rezaei-Moghaddam, Multifunctional agriculture: an approach for entrepreneurship development of agricultural sector // Journal of Global Entrepreneurship Research. 2019. Vol. 17. PP. 1-23.
9. Jinbo Zhang, Junfa Wang, Caihua Li, Problems and Countermeasures on the Development of Precision Agriculture in Heilongjiang Province // International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture III. 2009. PP 461-465.
10. Damijan Kelc, Denis Stajnko, Peter Berk, Jurij Rakun, Peter Vindis, Miran Lakota, Reduction of environmental pollution by using RTK-navigation in soil cultivation // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2018. Vol. 12. PP 17-46.
11. Leila Hassan-Esfahani, Ardeshir M. Ebtehaj, Alfonso Torres-Rua, Mac McKee, Spatial Scale Gap Filling Using an Unmanned Aerial System: A Statistical Downscaling Method for Applications in Precision Agriculture // Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Sensors, September. 2017. Vol. 14. PP. 7-15.
12. Janna Huuskonen, Timo Oksanen, Soil sampling with drones and augmented reality in precision agriculture // Computers and Electronics in Agriculture. 2018. Vol. 13 (24). PP 35-42.
13. Монастырский, В. А., Бабичев, А. Н., Ольгаренко, В. И. Научная концепция и алгоритм реализации элементов прецизионного земледелия в условиях оросительной сельскохозяйственной мелиорации // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2019. № 1(33). С. 26-38.
14. Марченко, Н.М. и др. Перспективные направления производства продукции растениеводства в системе точного земледелия / Н.М. Марченко, Личман Г.И., Нукешев С.О. // Современные проблемы почвозащитного земледелия и пути повышения устойчивости зернового производства в степных регионах: сб. докл. междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 50-летию РГП «НИЦ зернового хозяйства им. А.И.Бараева» МСХ РК. Шортанды, 2006. С. 242-247.
15. Артюшина, О.Ю. Особенности действия азотных удобрений на урожай и качество зерна коротко и длинностебельных сортов яровой пшеницы // Тез. докл. XXXI конференции "Эффективность применения средств химизации и продуктивность с.-х культур". М., 1996. С. 12.
16. Степук, Л. Я., Нагорский, И. С., Дмитрачков, В. П.. Механизация процессов химизации и экология // РУП НПЦ НАН Беларуси по механизации сельского хозяйства. 1993. С. 272.
17. Кустарников, И.А., Герасимов, Е.В., Шматко, Г.Г., Чапп, И.В. Дифференцированное внесение минеральных удобрений, как элемент точного земледелия // Perspective Innovations in Science, Education, Production and Transport. 2013. Vol 6 (22). PP. 37-46.
18. Афанасьев, P.A. Дифференцированное применение удобрений - настоящее и будущее. // Плодородие. 2002. №4. С. 1-9.
19. Кустарников, И.А. и др. Дифференцированное внесение минеральных удобрений, как элемент точного земледелия // Сборник научных трудов Sworld. 2013. № 4. С. 53-55.
20. Труфляк, Е. В. Дифференцированные технологии // Краснодар КубГАУ. 2016. С. 12-14.
21. Якушев, В. П. Информационное обеспечение точного земледелия // СПб.: ПИЯФ РАН. 2007. С. 384-390.
22. Якушев, В.В. Точное земледелие: теория и практика // СПб.: ФГБНУ АФИ. 2016. С. 364-365.
23. Куришбаев, А.К., Нукешев, С.О. Перспективы технологии дифференцированного применения минеральных удобрений в условиях Северного Казахстана // Комплексное развитие сельских территорий и инновационные технологии в агропромышленном комплексе: матер, междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 20-летию образования ИЗОП НГАУ. 2012. С. 181-185.
References
1. Vashchenko, I. M. Fundamentals of soil science, agriculture and agrochemistry: a training manual // Prometheus. 2013.PP. 46-50.
2. Eleshev, R.E. Agrochemical services in Kazakhstan: state and prospects // Bulletin S.-kh. science of Kazakhstan. 2005. Vol. 9. PP. 20.
3. Jens B. Aune, Adama Coulibaly, Ken E. Giller, Precision farming for increased land and labour productivity in semi-arid West Africa. A review // Agronomy for Sustainable Development. 2017. Vol.6. PP. 1-10
4. Abbas, S. M., Ahmad R. F., G. Mujtaba, A. Ahmad, W. Shahzad, A. N. Naqvi, Agriculture Decision Support System for Pakistan // Canadian Journal of Technology and Scientific Management. 2013. Vol.1. PP. 1-25
5. Dieisson Pivoto, Paulo Dabdab Waquil, Edson Talamini, Caroline Pauletto Spanhol Finocchio, Vitor Francisco Dalla Corte, Giana de Vargas Mores, Scientific development of smart farming technologies and their application in Brazil // Information processing in agriculture. 2018. Vol.12 (34). PP. 21-32.
6. Mahesh Kumar Soma, Musarrat Shaheen, Farrah Zeba, M. Aruna, Precision Agriculture in India-Challenges and Opportunities // International Conference on Sustainable Computing in Science, Technology & Management (SUSC0M-2019). 2019. PP. 2463-2468.
7. Anahita Valiollahi Bisheh, Hadi Veisi, Homan Liaghati, Abdol Majid Mahdavi Damghani, Jafar Kambouzia, Embedding gender factor in energy input-output analysis of paddy production systems in Mazandaran Province, Iran // Energy, Ecology and Environment. 2017. Vol. 2. PP. 214-224.
8. Somayeh Tohidyan Far and Kurosh Rezaei-Moghaddam, Multifunctional agriculture: an approach for entrepreneurship development of agricultural sector // Journal of Global Entrepreneurship Research. 2019. Vol. 17. PP. 1-23.
9. Jinbo Zhang, Junfa Wang, Caihua Li, Problems and Countermeasures on the Development of Precision Agriculture in Heilongjiang Province // International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture III. 2009. PP 461-465.
10. Damijan Kelc, Denis Stajnko, Peter Berk, Jurij Rakun, Peter Vindis, Miran Lakota, Reduction of environmental pollution by using RTK-navigation in soil cultivation // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2018. Vol. 12. PP 17-46.
11. Leila Hassan-Esfahani, Ardeshir M. Ebtehaj, Alfonso Torres-Rua, Mac McKee, Spatial Scale Gap Filling Using an Unmanned Aerial System: A Statistical Downscaling Method for Applications in Precision Agriculture // Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Sensors, September. 2017. Vol. 14. PP. 7-15.
12. Janna Huuskonen, Timo Oksanen, Soil sampling with drones and augmented reality in precision agriculture // Computers and Electronics in Agriculture. 2018. Vol. 13 (24). PP 35-42.
13. Monastyrsky, V. A., Babichev, A. N., Olgarenko, V. I. Scientific concept and algorithm for the implementation of precision farming elements in conditions of irrigation agricultural land reclamation // Scientific journal of the Russian Research Institute of Land Reclamation. 2019.No 1 (33) ). PP. 26-38.
14. Marchenko, N.M. and other Promising areas of crop production in the system of precision farming / N.M. Marchenko, Lichman G.I., Nukeshev S.O. // Modern problems of soil conservation agriculture and ways to improve the sustainability of grain production in the steppe regions: Sat. doc. Int. scientific-practical Conf. The 50th anniversary of the RSE "SPC Grain Management named after A.I. Baraev "Ministry of Agriculture of the Republic of Kazakhstan. Shortandy, 2006). PP. 242-247.
15. Artyushina, O.Yu. Features of the action of nitrogen fertilizers on the crop and grain quality of short and long-stemmed varieties of spring wheat // Proc. doc. XXXI conference "The effectiveness of the use of chemicals and productivity of agricultural crops." M., 1996). PP. 12.
16. Stepuk, L. Ya., Nagorsky, I.S., Dmitrachkov, V.P. Mechanization of chemicalization processes and ecology // RUE SPC NAS of Belarus on agricultural mechanization. 1993). PP. 272.
17. Kustarnikov, I.A., Gerasimov, E.V., Shmatko, G.G., Chapp, I.V. Differential application of mineral fertilizers as an element of precision farming // Perspective Innovations in Science, Education, Production and Transport. 2013. Vol. 6 (22). PP. 37-46.
18. Afanasyev, P.A. Differentiated fertilizer applications - present and future. // Fertility. 2002. Vol. PP. 19.
19. Kustarnikov, I.A. et al. Differential application of mineral fertilizers as an element of precision farming // Collected scientific papers of Sworld. 2013. Vol. 4. PP. 53-55.
20. Truflyak, E.V. Differentiated Technologies // Krasnodar KubGAU. 2016. PP. 12-14.
21. Yakushev, V.P. Information support of precision farming // St. Petersburg: PNPI RAS. 2007. PP. 384390.
22. Yakushev, V.V. Precision farming: theory and practice // St. Petersburg .: FSBIU AFI. 2016. PP. 364365.
23. Kurishbaev, A.K., Nukeshev, S.O. Prospects for the technology of differentiated use of mineral fertilizers in the conditions of Northern Kazakhstan // Integrated development of rural territories and innovative technologies in the agricultural sector: Mater, Int. scientific-practical Conf. 20th anniversary of the formation of IZOP NSAU. 2012. PP. 181-185.
