CC BY
42
and technologies of grass forage making in the North-West of Russia]. Saint-Petersburg: SZNIIMESH. 2005: 176. (In Russian)
7. Abchuk V.A. et al. Spravochnik po issledovaniyu operatsii [Handbook of operations research. F.A. Matveichuk (ed.)]. Moscow: Voenizdat Publ. 1979: 386. (In Russian)
8. Popov V.D., Maksimov D.A., Morozov Yu.L. et al. Tehnologicheskaja modernizatsija otraslej rastenievodstva APK Severo-Zapadnogo federal'nogo okruga [Technological modernization of crop production sectors in the
agro-industrial complex of the North-Western Federal District]. Saint-Petersburg:
SZNIIMESH. 2014: 288. (In Russian)
9. Boldina O. B. Matematicheskie osnovy teorii konechnykh avtomatov [Mathematical foundations of the theory of finite automata]. Saint-Petersburg: SPbGMTU, 2006: 76. (In Russian)
10. Korol V.I. Razrabotka prilozhenii v MS Access [Application Development in MS Access]. Moscow: PRIOR, 1998. 274. (In Russian)
УДК 631 171:55 DOI 10.24411/0131-5226-2018-10096
МЕТОДИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ЗАГОТОВКИ
КОРМОВ ИЗ ТРАВ
A.M. Валге, д-р техн. наук; А.И. Сухопаров, канд. техн. наук
М.А. Ерёмин, канд. техн. наук;
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
В статье представлена методика моделирования технологического процесса заготовки кормов из трав. Новизна работы заключается в том, что моделирование технологического процесса заготовки кормов осуществляется на базе разработанной многоуровневой модели заготовки кормов из трав, имеющей многоступенчатую иерархическую структуру. Моделирование технологии целесообразно осуществлять на уровне отдельных операций и из них уже непосредственно формировать саму технологию заготовки определённого вида корма, и в целом процесс заготовки кормов из трав. Разработка методики производилась на основании учёта потенциала кормовых угодий, погодно-климатических и экономико-хозяйственных условий, технико-технологических параметров кормозаготовительных машин и сравнительной оценки по выходным параметрам экономического и энергетического характера. Основным показателем, относительно которого производится анализ технологического процесса, является качественный показатель корма - содержание обменной энергии. Моделирование технологий заготовки кормов из трав включает в себя ряд этапов: учёт природно-климатических и экономико-хозяйственных условий заготовки кормов из трав; оценка потенциала кормовых угодий; выявление для реализации существующих вариантов технологий заготовки кормов с оценкой их технико-экономических показателей применительно для рассматриваемых условий; сравнительный анализ технологических альтернатив; принятие решения при реализации смоделированных технологий. Моделирование технологий производства кормов содержит достаточно большое количество расчётов, ввиду огромного количества факторов, обуславливающих протекание технологического процесса заготовки кормов из трав. Поэтому моделирование целесообразно осуществлять на базе информационных технологий, чему будет
ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал.
_ИАЭП. 2018. Вып. 97_
способствовать разработка автоматизированного рабочего места (АРМ) управления кормозаготовительным процессом на базе роботизированных систем.
Ключевые слова: травы, заготовка кормов, технологический процесс, моделирование, методика, принятие решений.
Для цитирования: Валге A.M., Ерёмин М.А., Сухопаров А.И. Методика моделирования технологического процесса заготовки кормов из трав // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 4(97). С.115-126.
MODELING TECHNIQUE OF GRASS FODDER MAKING PROCESS
A.M. Valge, DSc (Engineering); A.I. Sukhoparov, Cand. Sc (Engineering)
M.A. Eremin, Cand. Sc (Engineering);
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia
The article presents a modeling technique of grass fodder making process. The novelty of the work is that the modeling is based on the previously created multilevel model of grass fodder making with the multistage hierarchical structure. Modeling of the technology is advisable to perform at the level of individual operations and to use the latter to form the production technology of a certain type of grass fodder. The modeling technique was developed with the due account for the potential of forage lands, weather, climatic and economic conditions, technical and technological parameters of forage harvesting machines and comparative evaluation of the output economic and energy parameters. The main indicator for the analysis of the technological process was a quality indicator of fodder feed - the metabolizable energy content. The modeling of grass fodder making technology includes a number of stages: taking into account the climatic and economic conditions of grass fodder making; assessment of forage land potential; considering the relevant available options and assessing their technical and economic characteristics applicable to conditions under consideration; comparative analysis of technological alternatives; decision making when implementing modeled technologies. Modeling of fodder production technologies includes a large number of calculations, due to the huge number of factors, which influence the process flow of grass fodder making. Therefore, it is advisable to carry out the modeling on the basis of information technologies, which will be facilitated by the development of an automated workplace for the process control based on the robotic systems.
Key words: grass, forage, process, modeling, methodology, decision making.
For citation: Valge A.M., Eremin M.A., Sukhoparov A.I. modeling technique of grass fodder making process. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. 4(97): 115-126 (In Russian)
Введение
В структуре себестоимости молока затраты на корма доходят до 70%. Высокая себестоимость кормов связана с высокой удельной долей в рационе животных
рированных) из зерна. Расход концентратов в рационах КРС на 25-30% выше нормативов, в некоторых же хозяйствах Ленинградской области - на 30-40%. То есть покупные концентрированные корма в рационе молочного стада и на откорме КРС
и MPC занимают значительный удельный вес. Высокая доля в рационе кормов концентрированных кормов в рационе способствует ухудшению здоровья коров, сокращается период их продуктивного использования до 2,5-3 лет, растут издержки на воспроизводство стада [1].
Основная причина такого положения дел
- низкое качество заготавливаемых кормов из трав. Низкая питательность, плохая поедаемость и переваримость - это нередко основные характеристики заготавливаемых кормов из трав. Только половина заготавливаемой массы объемистых кормов (50-60%) в хозяйствах страны отвечает требованиям I и II классов [2]. В Ленинградской области же доля кормов I и II классов составляет: силоса - 21-53%, сенажа
- 12-42%, сена - 19-44%, а в 2017 году более 50% кормов были «внеклассными».
Получение кормов в необходимых объемах и высокого качества предполагает наличие в сельскохозяйственных
предприятиях высокопроизводительной, надежной техники, адаптированной к условиям региона для проведения кормозаготовительной компании в оптимальные и сжатые сроки. Однако, ввиду ограниченности в материальных средствах хозяйства не всегда обладают достаточным количеством сельскохозяйственных машин для заготовки кормов, а так же
высокопроизводительной техники.
Имеющиеся в большинстве хозяйств системы машин по своим производительным характеристикам позволяют производить заготовку кормов в оптимальные сроки не более чем на 30-50% посевной площади. Кроме того, в регионах с повышенным количеством выпадения осадков в период заготовки кормов задача производства качественных кормов из трав ещё больше усложняется ввиду частого выпадения
осадков в течении продолжительного периода и пониженной их испаряемости.
Ввиду того, что технологический процесс производства кормов из трав, и особенно сена, включает в себя большое количество операций и является длительным по времени, то основной причиной снижения их качества является нарушение технологических регламентов их
производства, вызванных нарушением агротехнических сроков ввиду низких темпов заготовки. Возможными путями решения существующей проблемы без привлечения дополнительных материальных средств являются:
- адаптация технологий под складывающиеся условия;
формирование системы травяного конвейера;
- рациональное использование имеющихся ресурсов;
- полная реализация потенциала кормовых
использование информационных технологий для осуществления оперативного управления технологическим процессом с учётом изменяющихся условий в процессе его реализации.
Поэтому становиться актуальным моделирование технологий заготовки кормов
кормозаготовительного процесса с учётом природно-климатических условий,
биопотенциала сельскохозяйственных
угодий, имеющихся технических и трудовых
высококачественных кормов с низкой себестоимостью нужного объёма.
Методы исследований
Технологии заготовки кормов из трав в
среднестатистических характеристиках
природно-климатических условий региона, а так же физико-биологических особенностях возделываемых трав на кормовых угодьях [3,
4]. Технологический процесс производства
многоуровневую иерархическую систему (см. рисунок), в которую входят на первом уровне модели отдельных видов кормов и их соотношение, на втором уровне - модели отдельных технологических вариантов, на третьем уровне - модели отдельных технологических операций, на четвертом, нижнем уровне, модели отдельных явлений [5]. Получение моделей и в последующем поиск оптимального варианта
осуществляется различными методами.
Основная задача моделирования технологий производства кормов из трав состоит в многовариантном анализе существующих способов, приёмов, технико-технологических характеристик технических средств заготовки кормов из трав и
технологических вариантов с учётом складывающихся погодно-климатических условий и существующих ресурсов хозяйства, обеспечивающих получение кормов высокого качества при минимальных затратах на их производство и низком негативном воздействии на окружающую среду.
Научной основой формирования технологий должен быть метод моделирования технологий, имеющих наибольшую эффективность в заданных условиях, основанный на иерархии математических моделей, адекватно описывающих технологический процесс, позволяющий с помощью современных вычислительных средств на базе информационных технологий совместить процессы постановки и решения задачи.
Моделирование технологий заготовки кормов из трав включает в себя ряд этапов:
изучение природно-климатических и экономико-хозяйственных условий
заготовки кормов;
- оценка потенциала кормовых угодий;
выявление существующих вариантов технологий заготовки кормов с оценкой их технико-экономических показателей
применительно для рассматриваемых условий;
формирование рациональных
технологических вариантов применительно к заданным природно-климатическим и экономико-хозяйственным условиям с учётом изменения погодных условий в период заготовки;
- сравнительный анализ технологических альтернатив;
принятие решения при реализации смоделированных технологий с учётом складывающихся погодных условий.
Учёт природно-климатических и экономико-хозяйственных условий заготовки кормов
Информация по погодным условиям
моделировании технологических процессов заготовки кормов. Погодные условия оказывают существенное влияние на динамику сушки травы, величину качественных потерь травы в поле и производительность уборочно-транспортных комплексов за период их работы.
При обосновании технологии важно знать среднюю продолжительность периода без осадков в период уборки, которая задаётся в виде средней вероятности Р по результатам многолетних наблюдений для определённого календарного срока:
N
Р=П;РК, (1)
где Р - среднестатистическая вероятность благоприятных погодных условий за период N дней; П - количество дней без осадков; Рк - вероятность благоприятных погодных условий в к -й день.
Погодные условия учитываются при расчёте технологий через коэффициент погодных условий:
К™~1Г> 1 Т
(2)
технологии по
где /'г - надежность погодным условиям.
Надёжность технологии по погодным условиям:
N.
Рт =
(3)
Ы2 - число
где Ы0 - число дней без осадков в период уборки, дн.; - число дней с осадками, дн.;
дней, необходимых для выполнения повторных операций, дн.
В процессе роста трав в начальный период происходит рост и накопление питательных веществ, далее наступает некоторая стабилизация и в процессе старения растений происходит снижение питательных веществ. Очевидно, что наилучшим вариантом был бы такой, при котором весь урожай был бы убран в период максимального содержания обменной энергии. Решение компромиссной задачи сроков уборки трав на корм животным сводится к поиску минимального значения следующей функции:
"2
жащ-П^-Р
(4)
где ОЭ„
максимальное содержание
при которых протекает функционирование технологии, меняются. Поэтому при изменении даже одного фактора, можно существенно не добрать урожай травы (недоиспользовать кормовые угодья), и технология, ранее являющаяся оптимальной для реализации потенциала кормовых угодий, перестает быть таковой, и следует осуществлять переход на другую технологию на уровне технологической (технико-технологического
кормовых
угодии
ресурсами температурным светового дня,
обменной энергии в траве, МДж; ^и -
уравнение содержания обменной энергии в зависимости от периода вегетации травы; пх,п2 - дни начала и окончания уборочных работ; П31 - постоянная часть приведённых затрат на один уборочный комплекс, руб.;
- производительность уборочного комплекса, га/см; Р - вероятность благоприятных погодных условий.
Оценка потенциала кормовых угодий
технологического процесса производства кормов происходит в динамике и условия,
операции решения).
Потенциал определяется [6]:
почвенно-земельными ресурсами (плодородие почвы, её механический состав, оснащённость питательными веществами, размерами угодий и их расположением относительно хранилищ);
климатическими (влагообеспеченностью, режимом, длительностью интенсивностью солнечной радиации);
- ресурсами возделываемых трав (сортовыми особенностями, стрессоустойчивостью и всхожестью семян и др.);
- ландшафтом кормовых угодий (длинна года, склонность, контурность полей, каменистость);
- удалённостью полей от хранилищ, а так же состоянием дорог по которым осуществляется транспортировка кормов к их месту хранения.
Моделирование технологии
Технологические варианты заготовки различных видов кормов для животных формируются из отдельных операций, выполняемых определёнными техническими средствами, которые оказывают воздействие на продукт обработки (предмет труда), через различные способы и приёмы. При этом данный продукт переводится из некого предыдущего состояния Б; в состояние 8;+1.
В общем виде технологический процесс заготовки кормов из трав можно представить
п
в виде блок-схемы, представленной на рисунке 1. Урожай травы, будущий корм под воздействием кормоуборочных машин последовательно переходит из состояния Б; в состояние 8;+ь приобретая при этом новые качественные (ОЭ, МДж) и количественные (О, т) показатели. Воздействие машин представлено в виде вектора \Уу.
При каждом переходе из состояния Б; в растёт стоимость кормов и происходит потеря питательных веществ. Из общего подхода по формализации технологического процесса заготовки кормов можно перейти к технологиям заготовки кормов конкретного вида. Так, например, вектор на рисунке 1 вида: \У12 —*■ \¥гз —*■ \\^34 —► \У45 —► \У56 —»■
\Уб7 соответствует технологии заготовке прессованного сена с принудительным вентилированием в хранилище. Состояние 81-85 соответствует операциям заготовки сена в поле, а 86-87 - в сенохранилтище. При заготовке сена на каждой операции работает машина определённого назначения и характеризуется количеством травы, которое находится в каждом из состояний не остаётся постоянным, а изменяется в зависимости от результатов работы 8; и 8;+1 сельскохозяйственных машин. Таким образом, технология заготовки сена представляет собой динамическую модель, развивающуюся в координатах времени и
Б 1 - Урожай травы в поле
1
Й2- Скошенная травяная масса
Провяленная травяная масса
^25 1
- Подобранный корм
85 - Корм, привезённый с поля в хранилище
1
W57 - Подготовка к хранению путём консервации различными способами (в воздушно-озоновой среде, принудительное вентилирование и др.)
1 1
87 - Хранение корма
Рис. 1. Блок-схема технологического процесса заготовки, хранения и прнготовлення к
использованию кормов из трав
Наиболее опасным с точки зрения климатических условий является состояние 8з провяливания травы, так как при больших объёмах 8з при выпадении дождя происходит потеря питательных веществ у всего объёма травы в состоянии 83.
Вектор —*■ —*■ общей модели технологии заготовки кормов соответствует
заготовке силоса из непровяленнои (свежескошенной) травы, где основными операциями являются кошение с измельчением и транспортировкой.
Выходные показатели, характеризующие технологический процесс, технологию и технологическую операцию следует разделить на две группы: энергетические и
технологические. В качестве энергетических показателей используются показатели характеризующие затраты, расходуемые на выполнение работы:
- энергоёмкость, кВт-ч;
- трудоёмкость, чел-ч;
- металлоёмкость, т.
В качестве технологических показателей используются показатели, характеризующие количество и качество выполняемой работы:
- продолжительность операции, ч;
- потери корма, как физические, так и качественные, МДж.
Модель технологического процесса в общем виде приведена на рисунке 2.
Формирование технологии осуществляется исходя из имеющегося биопотенциала кормовых угодий, погодно-климатических условий, имеющихся трудовых и материальных ресурсов с одной стороны и структуры кормов для формирования сбалансированных рационов кормления животных с другой. Процесс моделирования технологии осуществляется на уровне -отдельной технологической операции, её выходных параметров формируемых в результате определенного вида (способа, приёма) воздействия технического средства
Рис. 2. Модель технологического процесса заготовки кормов из трав
При расчёте выходных показателей работы технических средств, применяются общеизвестные закономерности, скорости сушки травы, а так же потерь -эмпирические зависимости, полученные в
исследований.
Используя принцип суперпозиции (разбивки технологий на отдельные
операции) можно утверждать, что оптимизируя каждую технологическую операцию, в совокупности, получим оптимальную технологию заготовки кормов из трав для заданных конкретных условий. Оптимизация технологических процессов осуществлялось на основании методов синтеза и анализа формализованных моделей и показателей, обуславливающих
технологическим процесс заготовки кормов, а так же методами математического
нелинейного программирования,
Марковских цепей и др.) [7, 8, 9].
Оценка технологий заготовки кормов из трав
Оценка моделируемых технологических вариантов осуществляется на базе
технико-экономической оценок операций и технологий заготовки кормов. В целом сравнительная количественная оценка технологических вариантов осуществляется через комплексный показатель - стоимость единицы обменной энергии корма (руб./МДж) [10].
Принятие решения при реализации смоделированных технологий
При моделировании технологических вариантов заготовки кормов следует рассматривать варианты, которые могут обеспечить получение различных видов кормов из трав без существенной переналадки сельскохозяйственных машин и изменения последовательности операций при изменении погодных условий и с учётом имеющихся ресурсов в хозяйстве. При изменении погодных условий переходить на другой более рациональный вариант. В случае наступления в процессе заготовки кормов из трав продолжительного периода неблагоприятных погодных условий (наступления циклона), следует перейти на другую технологию. При наличии
непродолжительных дождей есть смысл не переходить на другую технологию, а останавливать её на время выпадения осадков.
Если известная вероятность прогноза погодных условий на некоторый срок п, то решающее условие для перехода технологий с одной на другую можно представить в виде:
С2 < С3 • (1 - С1 • п • Р /100) - пер сход не целесообр азен С2 >С3 -(1 -С1 ■ п■ /VI00) - переход целесообразен
(5)
где С\ - потери корма из-за задержки на один день уборки при наступлении неблагоприятных погодных условий, %; С2 - стоимость кормов, заготовленных за 1 день
с;
по основной технологии, руб.; стоимость кормов, заготовленных за 1 день по альтернативной технологии, руб.; п -прогноз числа дней с неблагоприятными погодными условиями; Р - вероятность прогноза погодных условий.
Результаты и обсуждение
При расчёте по выражениям (1)-(3) возможно выявить на перспективу количество благоприятных дней для заготовки кормов на основании прогноза погодных условий. В таблице 2 приведено расчётное число благоприятных и дождливых дней для периода N — 20 дней, при заданном уровне вероятности точности их реализации Р3 - 0,85 и различных вероятностях благоприятных погодных условий на этот период.
Таблица
Расчёт числа благоприятных и дождливых дней подряд
Наименование показателей Р вероятность благоприятных погодных условий
0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
Число дней подряд без осадков 1,8 2,3 3,0 4,1 5,9 9,4 20
Число дней подряд с осадками 6 4 3 2 1 0,9 0,5
Коэффициент погодных условий 3 3 3 3 2 2 1
Решение уравнения (4) даёт Ленинградской области, так для клевера он оптимальный срок уборки трав в условиях составляет 12 дней, а для злаковых трав - 15
122
дней. При этом максимальные потери ОЭ в начале и конце уборки для клевера не будут превышать 12%, для злаковых культур - 5%.
Пример расчёт потенциала кормовых угодий для типового хозяйства Ленинградской области при заготовке сена представлен в работе [6]. Сравнительная оценка эффективности технологических процессов при заготовке сена при коэффициенте погодных условий 1,8 приведена в работе [10].
Принятие решений перехода на другую технологию рассмотрим на примере заготовки 1000 т сена, из смешанного травостоя (клеверотимофеечная смесь). На период скашивания урожайность по зелёной массе составляет 20 т/га. Фаза уборки по бобовому компоненту - бутонизации. Влажность, скашиваемой растительной стебельчатой массы - 78%. Содержание обменной энергии в травостое 9 МДж в 1 кг СВ.
С учётом заданных требований и имеющихся технических и трудовых ресурсов было смоделировано два технологических процесса заготовки прессованного сена высокого качества в рулонах:
- заготовка прессованного сена в полевых условиях (базовая технология);
заготовка прессованного сена с провяливанием в поле до влажности 30% при двукратном ворошении и последующим досушиванием принудительным
Заготовка сена осуществлялась на полях с длиной гона 600 м. Средний радиус перевозки до сенохранилища составлял 10 км, коэффициент использования пробега составлял 0,5, коэффициент использования грузоподъёмности - 0,7. При коэффициенте погодных условий 2. Стоимостные показатели: дизельное топливо 45 руб./л.;
электроэнергия 4 руб./кВт; тарифная ставка механизатора 300 руб./ч.
применении базовой технологии (заготовка сена в полевых условиях) составили в течении 15 дней 11498286 рублей, при применении альтернативной технологии
досушиванием) - 12112003 рублей, т.е. затраты за 1 день уборки составляют, соответственно, 766552,40 рубля и 807466,87 рублей.
Потери ОЭ при уборке злаковых трав за 1 день составляют 0,047 МДж/кг СВ, т.е. 1,91% при максимальном содержании ОЭ в фазу начала колошения злаковых трав 9 МДж/кг СВ [4].
В результате расчётов по выражению (5) было выявлено, что заготовку сена по базовой технологии целесообразно осуществлять в случае, когда количество неблагоприятных дней на ближайшую перспективу составляет не более 4 дней при вероятности прогноза погодных условий
Моделирование технологий
производства кормов содержит достаточно большое количество расчётов, ввиду огромного количества факторов,
технологического процесса заготовки кормов из трав. Поэтому моделирование целесообразно осуществлять на базе информационных технологий, чему будет
автоматизированного рабочего места (АРМ) управления кормозаготовительным
процессом на базе роботизированных систем, что позволит:
- заготавливать корма I и II класса в общем объёме производимых кормов из трав свыше 40%;
- реализовать технологии заготовки кормов из трав с показателем энергетической
определяется, как отношение полученной с урожаем энергии к затраченной энергии на его получение;
- увеличить долю в структуре рационов кормов из трав по содержанию обменной
сбалансированных рационов кормления различных групп животных КРС и MPC.
Выводы
1 Разработанная методика моделирования технологий заготовки кормов из трав, учитывает природно-климатические и погодные условия и имеющиеся ресурсы для заготовки кормов необходимого объёма и вида с максимальной эффективностью. 2. Осуществлена оценка рациональной продолжительность периода уборки трав на
основе вероятности благоприятных погодных условий в период заготовки.
3. Обоснована целесообразность перехода с одной технологии на другую в зависимости от количества неблагоприятных дней, на примере технологий заготовки прессованного сена в естественных полевых условиях и с последующим досушиванием путём принудительного вентилирования.
4. На основании разработанной методики целесообразно разработать программный комплекс для моделирования различных технологических вариантов заготовки кормов из трав, их сравнительной оценки, а так же принятия решения по выбору рациональной технологии в процессе реализации технологического процесса заготовки кормов из трав на компьютере.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Попов В.Д., Данилова Т.А., Синицына С.М., Сухопаров А.И. Состояние и пути
кормопроизводства на Северо-Западе
кормопроизводства и его роль в сельском хозяйстве, экономике, экологии и рациональном природопользовании России. Сб. науч. трудов. М.: ВИК, 2013. С. 47-54.
2. Орсик Л.С., Рябов В.Г, Шпаков A.C. и др. Состояние и перспективы производства кормов на полевых землях Российской Федерации. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2007. 108 с.
Статистический анализ природно-климатических условий Северо-Запада России, обуславливающих производство кормов из трав // Технологии и технические средства механизированного производства
животноводства. 2018. №2(95). С. 123-130. 4. Региональная целевая комплексная
кормопроизводства «Корма» Ленинградской
СЗНИИМЭСХ, 2000. 133 с.
5. Сухопаров А.И. Структурная модель управления технологиями в растениеводстве. // Технологии и средства механизации сельского хозяйства. Сб. науч. тр. СПб: СПбГАУ, 2010. С. 99-103.
6. Попов В.Д., Сухопаров А.И. Оценка использования потенциала кормовых угодий // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. №2 (95). С. 143-153.
7. Попов В.Д., Валге A.M., Папушин Э.В., Сухопаров А.И. Оптимизация транспортных потоков при уборке трав на силос // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2016. №3. С. 12-14.
8. Попов В.Д., Валге A.M., Сухопаров А.И., Ковалёв В.А. Влияние погодных условий на качество заготавливаемых кормов из трав. //
исследовательского института механизации животноводства. 2016. № 3 (23). С. 73-78.
стратегии уборки трав на примере злакового травостоя // Технологии и технические средства механизированного производства
животноводства. 2018. №1(94). С. 117-123.
10. Валге A.M., Сухопаров А.И. Оценка эффективности технологических процессов заготовки кормов из трав // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. №3(96). С. 129-138.
REFERECES
1. Popov V.D., Danilova T.A., Sinitsyna S.M., Sukhoparov A.I. Sostojanie i puti povyshenija " effektivnosti kormoproizvodstva na severo-zapade Rossii [Status and ways to improve the efficiency of feed production in the North-West of Russia]. Nauchnoe obespechenie kormoproizvodstva i ego rol' v sel'skom hozjajstve, ekonomike, ekologii i ratsional'nom prirodopol'zovanii Rossii [Scientific support of feed production and its role in agriculture, economics, ecology and environmental management in Russia. Coll. Of Sci. Papers]. Moscow: VIK. 2013: 47-54. (In Russian)
2. Orsik L.S., Rjabov V.G, Shpakov A.S. i dr. Sostojanie i perspektivy proizvodstva kormov na polevyh zemljah Rossijskoj Federatsii [Status and prospects of feed production on the field lands of the Russian Federation]. Moscow: Rosinformagroteh Publ. 2007: 108. (In Russian)
3. Valge A.M., Sukhoparov A.I. Statisticheskij analiz prirodno-klimaticheskih uslovij Severo-Zapada Rossii, obuslavlivajuschih proizvodstvo kormov iz trav [Statistical analysis of climatic conditions in the North-West Russia affecting grass fodder production].] Tehnologii i tehnicheskie sredstva mehanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhi-votnovodstva. 2018; 2 (95): 123-130. (In Russian)
4. Regional'naja tselevaja kompleksnaja programma intensifikatsii kormoproizvodstva «Korma» Leningradskoj oblasti na 2000-2005 gg. [Regional target complex program of intensification of forage production "Korma" of
Leningrad Region for the years 2000-2005]. Saint Petersburg: SZNIIMESH: 2000: 133. (In Russian)
5. Sukhoparov A.I. Strukturnaja model' upravlenija tehnologijami v rastenievodstve [Structural model of technology management in crop production]. Tehnologii i sredstva mehanizatsii sel'skogo hozjajstva. Sb. nauch. tr. Saint-Petersburg: SPbGAU, 2010: 99-103. (In Russian)
6. Popov V.D., Sukhoparov A.I. Otsenka ispol'zovanija potentsiala kormovyh ugodij [Assessment of the use of fodder-producing area potential]. Tehnologii i tehnicheskie sredstva mehanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenie-vodstva i zhivotnovodstva. 2018; 2 (95): 143-153. (In Russian)
7. Popov V.D., Valge A.M., Papushin E.V., Sukhoparov A.I. Optimizatsija transportnyh po-tokov pri uborke trav na silos [Optimization of transport flows during harvesting grass for silage]. Vestnikrossiiskoi sel'skokhozyaistvennoi nauki. 2016; 3: 12-14. (In Russian)
8. Popov V.D., Valge A.M., Sukhoparov A.I., Kovalev V.A. Vlijanie pogodnyh uslovij na ka-chestvo zagotavlivaemyh kormov iz trav [Effect of weather conditions on the quality of harvested grass fodder]. Vestnik Vserossijskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta mehanizatsii zhivotnovodstva. 2016; N 3(23): 73-78. (In Russian)
9. Valge A.M., Sukhoparov A.I. Vybor strategii uborki trav na primere zlakovogo travostoja [Grass harvesting tactics: the case of cereal
grass stands]. Tehnologii i tehnicheskie sredstva mehanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018; 1 (94): 117-123. (In Russian)
10. Valge A.M., Sukhoparov A.I. Otsenka effektivnosti tehnologicheskih protsessov
zagotovki kormov iz trav [Efficiency assessment of technological processes of grass fodder making]. Tehnologii i tehnicheskie sredstva mehanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018; 3(96): 129-138. (In Russian)
УДК 633.2:581.143
DOI 10.24411/0131-5226-2018-10097
РЕЗУЛЬТАТЫ ИЗУЧЕНИЯ КОЛЛЕКЦИИ МНОГОЛЕТНИХ КОРМОВЫХ КУЛЬТУР В
"БЕЛОГОРКЕ"
Н.Ю. Малышева1, канд. с.-х. наук;
Т.В. Дюбенко1;
Т.Б. Нагиев , канд. с.-х. наук;
Н.В. Ковалёва ;
Л.Л. Малышев1, канд. с.-х. наук
ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений имени Н. И. Вавилова» (ВИР), Санкт-Петербург, Россия
2ФГБНУ «Ленинградский научно-исследовательский институт сельского хозяйства «БЕЛОГОРКА», Ленинградская область, Россия
В статье обсуждаются результаты изучения коллекции многолетних кормовых трав. Рассмотрена продуктивность зеленой массы и распределение ее по укосам у сортов и образцов злаковых и бобовых культур. Имеется насущная потребность в подборе известных и создании новых сортов кормовых трав с высокими показателями продуктивности. Для решения этой задачи было проведено изучение 56 образцов многолетних бобовых и злаковых трав. В изучение были привлечены хранящиеся в коллекции ВИР сорта и дикорастущие образцы, имеющие местом происхождения в основном Северо-Западный регион РФ. Опыт по изучению коллекции многолетних кормовых культур был заложен в 2016 году. В течение сезона было проведено 2-3 укоса на зеленую массу 56 образцов. Статистическая обработка проводилась с использованием пакетов Statistica 7.0 и Systat 11.2. По срокам наступления укосной спелости выделено четыре группы клеверов: ультраскороспелые трехукосные (Ранний 2), раннеспелые двуукосные (скороспелые) сорта, среднеспелые одноукосные Орфей и Седум и позднеспелые Топаз, Витязь и Гефест. Выделившиеся дикорастущие образцы овсяницы тростниковой из Финляндии Hija 2302 и Hija 2303, дикорастущие образцы к-49911 и к-45475 можно рекомендовать для дальнейшего изучения и вовлечения в селекционный процесс. Сорт ежи Триада выделился по урожайности зеленой массы. Дикорастущий образец ежи из Карелии оказался на уровне селекционных сортов, но срок укосной спелости наступает у него позже. Этот образец необходимо изучать для дальнейшего вовлечения в процесс селекции: производству необходимы позднеспелые сорта ежи. Также можно рекомендовать для дальнейшего изучения выделившиеся дикорастущие образцы овсяницы луговой из Чехии и Швеции и дикорастущий образец тимофеевки луговой из Карелии.
Ключевые слова: коллекция многолетних трав, сорта, урожайность зеленой массы.
