АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ПОСЕВОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В УКРАИНЕ АЭРОКОСМИЧЕСКИМИ СРЕДСТВАМИ (ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ, МЕТОДЫ РЕАЛИЗАЦИИ)

Краткое описание

ОДЕССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

АНТОНЕНКО ВЛАДИМИР СТЕПАНОВИЧ

УДК [551.501+551.507.362.2+63:551.5 +633] (477)

АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ПОСЕВОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В УКРАИНЕ
АЭРОКОСМИЧЕСКИМИ СРЕДСТВАМИ
(ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ, МЕТОДЫ РЕАЛИЗАЦИИ)

11.00.09. - метеорология, климатология, агрометеорология

Диссертация на соискание ученой степени
доктора географических наук

Научный консультант - Полевой Анатолий Николаевич,
доктор географических наук, профессор

ОДЕССА - 2002

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ...
ЧАСТЬ 1. Теоретические основы агрометеорологического мониторинга посевов сельскохозяйственных культур в Украине с применением аэрокосмических методов
РАЗДЕЛ 1. Теоретические основы построения и функционирования системы агрометеорологического мониторинга агроэкосистем с применением аэрокосмических методов....
1.1.Основные подсистемы информационной системы аэрокосмического мониторинга растительных экосистем
1.2.Требование к структуре баз данных в информационной системе аэрокосмического мониторинга агроэкосистем.. ...
1.3.Некоторые аспекты проблемы эталонирования данных дистанционного зондирования в системе мониторинга растительных экосистем ...
1.4. Краткий обзор основных средств и методов аэрокосмического мониторинга растительных экосистем ..
РАЗДЕЛ 2. Закономерности пространственно временной изменчивости характеристик спектральной отражательной способности посевов основных сельскохозяйственных культур в Украине ..
2.1.Экспериментальное обеспечение исследований спектральной отражательной способности посевов сельскохозяйственных культур
2.2.Пространственно временная изменчивость спектральных коэффициентов яркости посевов основных сельскохозяйственных культур....
2.2.1.Пространственная изменчивость СКЭЯ посевов основных сельскохозяйственных культур.
2.2.2.Дневная и вегетационная изменчивость СКЭЯ посевов основных культур.
2.3. Учет влияния высоты Солнца и структуры посева на отношение СКЭЯ посевов основных сельскохозяйственных культур ..
2.3.1.Учет влияния высоты Солнца на отношение СКЭЯ посевов озимой пшеницы.
2.3.2.Учет влияния высоты Солнца на отношения СКЭЯ посевов ярового ячменя ..
2.3.3.Учет влияния высоты Солнца на отношения СКЭЯ посевов кукурузы...
2.3.4.Некоторые особенности учета влияния высоты Солнца на отношения СКЭЯ посевов подсолнечника и сахарной свеклы .
2.4.Спектральные коэффициенты энергетической яркости посевов основных сельскохозяйственных культур как показатели продуктивности посева ....
2.4.1.Связь отношения СКЭЯ посевов зерновых колосовых культур с показателями их продуктивности
2.4.2.Изменчивость градуировочных характеристик спектрофото-метра для посевов пропашных культур ..
2.5.Учет засоренности при определении растительной массы посевов пропашных культур спектрофотометрическим методом
2.6.Взаимосвязь радиационных характеристик посевов озимой пшеницы в области ФАР со спектральными коэффициентами яркости ..
РАЗДЕЛ 3. Закономерности спектральной излучательной способности посевов сельскохозяйственных культур
3.1.Радиометрический метод исследований термического режима сельскохозяйственных угодий.
3.2.Радиационная температура системы почва-растения” как фактор состояния посевов.
3.3.Влияния оводненности растений на спектральные характеристики посевов сельскохозяйственных культур (на примере посева сахарной свеклы) .
3.3.1.Исследования изменчивости фитометрических характеристик посевов сахарной свеклы .
3.3.2.Учет влияния оводненности растений на его спектральные характеристики.
3.4.Лабораторные исследования спектральной излучательной способности растительных образцов различной оводненности .
3.4.1.Краткая методика исследования растительных образцов с помощью спектроскопии внутреннего отражения .
3.4.2.Анализ инфракрасных спектров растительных образцов различной оводненности
ЧАСТЬ 2. Методические основы тематической интерпретации данных авиационных обследований и материалов космической съемки посевов сельскохозяйственных культур в Украине.
РАЗДЕЛ 4. Моделирование влияния агрометеорологических условий на рост, развитие и формирование урожая озимой пшеницы
4.1.Теоретическое обоснование модели
4.1.1. Прорастание семян и формирование всходов
4.1.2. Период осенней вегетации и формирования зимостойкости ...
4.1.3. Перезимовка растений ..
4.1.4. Период весенне-летней вегетации озимой пшеницы.
4.2.Идентификация параметров и оценка адекватности модели
4.2.1. Идентификация параметров модели .
4.2.2. Проверка адекватности модели
РАЗДЕЛ 5. Методы оценки состояния и прогноза урожайности посевов основных полевых культур в Украине с использованием данных дистанционных спектрофотометрических обследований
5.1.Динамико-статистический метод прогноза урожайности основных сельскохозяйственных культур с применением аэрокосмических методов ..
5.2.Метод оценки состояния посевов основных сельскохозяйственных культур в весенне-летний период вегетации по результатам спектрометрических обследований состояния посевов
5.3. Метод оценки состояния посевов озимой пшеницы в осенний период вегетации перед уходом в зиму по данным аэрофотометрических обследований
5.4. Метод прогноза средней областной урожайности посевов озимой пшеницы в Украине на основе динамической модели продуктивности с использованием данных дистанционных спектрометрических съемок...
5.4.1.Схема составления прогноза урожайности на основе динамической модели продуктивности посева ...
5.4.2.Результаты проверки методики прогноза средней областной урожайности озимой пшеницы с использованием аэрофотометрической информации..
РАЗДЕЛ 6. Использование многоспектральной спутниковой информации для агрометеорологической диагностики состояния и прогноза урожая посевов сельскохозяйственных культур.
6.1. Обзор методов агрометеорологической диагностики посевов с применением данных космической съемки .
6.2. Идентификация посевов сельскохозяйственных культур на многоспектральном спутниковом изображении..
6.2.1. Количественные оценки разделимости посевов различных культур по спектральным признакам.
6.2.2. Идентификация сельскохозяйственных культур и определение площади посевов на спутниковых изображениях
6.3. Оценка состояния и прогноз урожайности посевов по данным многоспектральной съемки (на примере озимой пшеницы)..
ВЫВОДЫ ..
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ...
ПРИЛОЖЕНИЯ..

ВВЕДЕНИЕ

Развитие сельского хозяйства в направлении превращения его в индустриальную отрасль связано с обязательным внедрением прогрессивных технологий возделывания различных культур и систем оперативного управления, особенно учитывая существенную зависимость сельскохозяйственного производства от погодно-климатических условий. Одной из важных составных частей системы автоматизированного управления сельскохозяйственным производством могут стать методы дистанционной диагностики состояния посевов. Разработка таких методов ведется в различных учреждениях и ведомствах с использованием технических средств различных уровней, начиная с наблюдений из космоса и кончая измерениями с использованием малой авиации на низких высотах. Однако, для практического внедрения дистанционных методов в сельскохозяйственное производство и их влияния на процесс его индустриализации необходимо решение ещё многих проблем методологического, технического, экономического и организацион-ного плана.
Несмотря на то, что дистанционные исследования объектов сельскохозяйственного производства ведутся уже в течение многих лет, - до сих пор практически отсутствует в той или иной мере эффективная методология. Известные в настоящее время методы являются по тем или иным причинам либо неудобными, либо малоэффективными с точки зрения их широкомасштабного внедрения. Все ещё остаётся сложной ситуация с бортовой аппаратурой для проведения дистанционных измерений. В настоящее время имеется лишь небольшое количество приборов, которые разработаны и выполнены отдельными учреждениями для проведения измерений в рамках ведомственной тематики. Некоторые из них используются для получения информации при работе из космоса, но далеко не всегда разработаны адекватные методики тематической интерпретации данных, полученных с помощью таких приборов. В силу таких обстоятельств, проведение целевой обработки результатов измерений оказывается значительно затрудненным, а иногда и невозможным, что вызывает сложности с дешифровкой аэрокосмической информации. Представляется целесообразным принципиально изменить саму стратегию дистанционных исследований, начиная с разработки идеологии методов измерения необходимых параметров, которые (методы) затем могли быть модифицированы при инициализации реальных дистанционных данных. Следует также модернизировать имеющиеся, либо разработать принципиально новые измерительные комплексы, адекватные используемой в дистанционных измерениях методологии. Практически не разработан вопрос об организационных формах внедрения методов дистанционного обследования посевов.
В настоящее время существует дилемма выбора из следующих двух направлений развития исследований:
1) централизованные измерения, проводимые с использованием хорошо оснащенных летающих лабораторий с последующим перераспределением информации "сверху - вниз", т.е. от территориально более крупных объектов к более мелким (например, регион → область → район → конкретное хозяйство);
2) обследования серии значительно более простых систем уровня отдельных хозяйств и прохождение информация снизу вверх".
С одной стороны, есть ряд предпосылок, которые как будто бы позволяют выбрать последний метод. Например, для получения оперативной и очень детальной информации для принятия решений о технологических сельскохозяйственных операциях, пересевах, ремонтах посевов более приемлемым является второй вариант. С другой стороны вопросы объективности поставляемой наверх информации и своевременности ее поступления дают основание склоняться в пользу первой системы.
Вполне возможно, что подобная альтернатива вообще не имеет приемлемого разрешения, а вопрос об эффективной организации системы дистанционного обследования будет решаться более сложным образом. Например, часть параметров состояния посевов может быть получена централизованным, а часть - децентрализованным путем.
Немногим раньше в системе бывшего Госкомгидромета СССР широкое распространение получили авиационные спектрофотометрические обследования состояния посевов сельскохозяйственных (с.-х.) культур. Такие обследования дают возможность оперативно получать объективную оценку состояния посевов на больших площадях: по территории административного района, области, региона. В основу методики обследований положен метод определения параметров растительного покрова по отношению коэффициентов яркости в двух участках спектра [1], рекомендованный к внедрению в производство еще в 1970 г. В восьмидесятых годах прошлого столетия в эту методику было внесено много изменений: разработана и усовершенствована аппаратура для наземных и самолетных измерений; отработан ряд методических вопросов, предложено для внедрения и использования большое количество методических указаний, писем, рекомендаций, пособий [2, 3 и др.], отраслевой стандарт [4]; в это же время в зоне интенсивной сельскохозяйственной деятельности создана специальная сеть аэрофотометрических экспедиций. Несмотря на это, вопрос об использовании получаемой этими экспедициями аэрофотометрической информации для агрометеорологического обеспечения сельскохозяйственного производства нельзя считать окончательно решенным. Во всяком случае, предложенные методы аэрофотометрических обследований и интерпретации их результатов в условиях сельскохозяйственного производства Украины не дают желаемого результата. Основной причиной такого положения являются значительные погрешности в определении надземной фитомассы и недостаточная разработка вопросов интерпретации результатов обследования.
В 1986 г. в Украинском научно-исследовательском гидрометеорологи-ческом институте (УкрНИГМИ) были начаты работы по исследованию спектральной отражательной способности сельскохозяйственных растений с целью усовершенствования методики проведения аэрофотометрических обследований и разработки методов интерпретации результатов этих обследований в Украине на примере озимой пшеницы. Проведенные исследования показали, что главными источниками погрешностей существующих методов являются неучет влияния высоты Солнца (угла падения лучистого потока) на спектральные коэффициенты энергетической яркости (СКЭЯ) посевов, влияния спектральной отражательной способности посевов различной структуры (густоты посева, архитектоники растений и др.) данной сельскохозяйственной культуры, недостаточный учет вегетационной изменчивости градуировочных характеристик спектрофотометра. Максимальная суммарная погрешность в определении надземной растительной массы конкретного посева спектрофотометрическим методом только за счет неучета указанных факторов может достигать в отдельные периоды 80 90 % [5].
Проведенные аэрофотометрическим отрядом УкрНИГМИ производственные испытания усовершенствованной за счет учета указанных выше факторов Методики аэрофотометрических обследований состояния посевов озимой пшеницы (19891990 гг.), ярового ячменя и кукурузы (1991 г.) в Украине дали удовлетворительные результаты: оправдываемость методики учета влияния высоты Солнца и структуры посева на СКЭЯ составила не менее 96 % при средней погрешности метода 58 %. Проверка целесообразности учета влияния высоты Солнца и структуры посева на СКЭЯ показала, что в 95% случаев учет влияния этих факторов приводит к существенному снижению погрешности измерения СКЭЯ посевов: средняя погрешность определения СКЭЯ посевов при применении методики в диапазоне высот Солнца 30 64° снижалась от 14 22 % до 5 8 %; при проведении измерений в полуденные часы при высоте Солнца 60 64° - с 26 35 % до 5 8 % . Испытания предложенного метода расчета универсальных градуировочных характеристик спектрофотометра (ГХС) по суммам эффективных температур свидетельствуют о достаточно высокой (не менее 85 %) оправдываемости метода при средней погрешности расчета надземной биомассы по СКЭЯ с помощью этих ГХС 1215 %. Кроме того, предложенный метод построения ГХС снижает трудоемкость метода и повышает его оперативность по сравнению с используемыми в практике оперативных обследований Методическими указаниями [1].
В УкрНИГМИ были разработаны также методики интерпретации результатов обследований посевов озимой пшеницы, ярового ячменя, кукурузы, сахарной свеклы и подсолнечника, в основу которых положены связи урожайности зерна, корнеплодов и семян с надземной растительной массой посева в различные периоды вегетации. На основе указанных зависимостей была разработана шкала оценок посевов указанных полевых культур в различном состоянии. Интерпретация результатов обследований состояния посевов заключается в определении процента полей в обследуемой административной области (районе, регионе) с различным состоянием посевов. Проведенные в 19881989 гг. Украинским Гидрометцентром производствен-ные испытания методик интерпретации результатов аэрофотометрических обследований посевов исследуемых сельскохозяйственных культур на территории Украины дали удовлетворительные результаты и рекомендованы Техсоветом Госкомгидромета Украины к внедрению в практику оперативных аэрофотометрических обследований.
Развитие методов агрометеорологического прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур опирается на получение площадных оценок различных агрометеорологических параметров и показателей продуктивности посевов. При этом необходим переход от измерений агрометеорологических параметров в точке, характеризующей, как правило, условия произрастания культуры на отдельных полях, к получению оценок по площади, позволяющих судить об условиях формирования урожая на больших территориях. Используемый в практике агрометеорологического обеспечения сельскохозяйственного производства аэрофотометрический метод определения параметров растительного покрова существенно повышает точность оценок состояния посевов по площади. Однако в силу ряда причин авиационные средства не всегда обеспечивают требуемую частоту съемки и обследований сельскохозяйственных угодий. Поэтому во многих случаях является целесообразным сопряженное использование эпизодически получаемых данных дистанционного зондирования и динамических моделей продуктивности посевов, позволяющих непрерывно следить за развитием посевов сельскохозяйственных культур. Результаты дистанционных определений параметров растительного покрова можно использовать в динамических моделях в качестве входных и промежуточных данных для настройки моделей и корректировки расчетов. При этом, наибольший эффект при сопряженном использовании данных дистанционного зондирования и моделей продукционного процесса получается в том случае, когда каждый из источников информации взаимно дополняет друг друга [6].
Вопросы согласования в единой схеме прогноза урожайности сельскохозяйственных культур наземной и дистанционной аэрофотометрической информации успешно, на наш взгляд, решены в работе А.Н. Полевого [7]. Им разработан и внедрен в практику оперативного обслуживания по Российской Федерации метод агрометеорологического прогноза урожайности ранних яровых зерновых культур с использованием аэрофотометрической информации, в основу которого положена динамическая модель продуктивности посевов яровых зерновых культур. Аналогичная попытка была предпринята в САРНИГМИ для посевов хлопчатника и пастбищной растительности [8].
В 1986 1987 гг. в УкрНИГМИ была разработана методика проведения аэрофотометрических обследований состояния посевов озимой пшеницы в Украине в весенне-летний период вегетации, использование которой в оперативной практике позволяет определить надземную растительную массу посева с точностью, которая в первом приближении удовлетворяет требованиям, предъявляемым к входным параметрам динамических моделей продуктивности посевов сельскохозяйственных культур [9].
Несколько ранее автором была разработана динамическая модель продуктивности посева озимой пшеницы в весенне - летний период вегетации, на основе которой были разработаны Методические рекомендации по расчету растительной массы и урожая зерна озимой пшеницы [10]. С помощью этих Методических рекомендаций может быть произведен расчет надземной растительной массы конкретного посева, массы зерна в период налива колоса и оценено состояние посева с суточным шагом в течение всей весенне-летней вегетации. Несмотря на относительную простоту расчетов, использование в оперативной практике модели с суточным шагом оказалось явно затруднительным при необходимости расчетов для большого числа полей. В то же время, необходимость составления прогноза по результатам обследования административной области, когда число обследованных полей достигает ста и более, диктует требования существенного упрощения расчетов. Одним из путей такого упрощения может быть переход на декадный шаг расчетов с некоторым снижением точности для отдельного поля, которое явно не сказывается на конечном результате за счет осреднения по большой площади.
Подводя итог вышесказанному, следует отметить, что, несмотря на то, что дистанционные исследования объектов сельскохозяйственного производства ведутся уже на протяжении многих лет, до сих пор практически отсутствует той или иной мерой эффективная методология, которая могла бы обеспечить целенаправленное управление технологическим процессом выращивания хотя бы одной сельскохозяйственной культуры. Известные в настоящее время методы по разной причине малоэффективны с точки зрения их широкомасштабного внедрения. Значительный взнос в решение обозначенной проблемы внесен К.Я. Кондратьевым, А.Д. Клещенко, В.И. Рачкуликом, М.В. Ситниковой, П.П. Федченко и др. Вопрос производственного использования аэрокосмической информации наиболее решен А.Д. Клещенко для территории России.
Исходя из этого, требует принципиального изменения стратегия дистанционных исследований, начиная от разработки идеологии методов определения необходимых параметров, интерпретации результатов измерений с помощью методов оценки агрометеорологических условий выращивания сельскохозяйственных культур и прогнозирования их урожайности, заканчивая усовершенствованием организационных форм внедрения методов дистанционных обследований посевов, то есть создания единой многофункциональной системы агрометеорологического мониторинга посевов сельскохозяйственных культур.
Связь работы с научными программами, планами, темами. Диссертационные исследования связаны с выполнением научно-исследовательских работ Украинского научно-исследовательского гидрометеорологического института (УкрНИГМИ):
Тема Ш.17.04 плана НИР Госкомгидромета на 1985 г. Разработать методику учета и использования гидрометеорологической информации с целью оптимизации агротехнических и мелиоративных мероприятий в условиях орошаемого земледелия Украины”, № государственной регистрации 01830003082.
Тема П.12.07 р.03.01 плана НИР и ОКР Госкомгидромета на 1987 г. Разработать методику оценки состояния посевов озимой пшеницы в осенний и весенний период вегетации на территории УССР по данным аэрофотометрических обследований. Изучить связь продуктивности посева сельскохозяйственных культур со СКЭЯ и температурой посева”, № государственной регистрации 01860048558.
Тема Р3.2.4 плана НИР и ОКР Госкомгидромета СССР на 1990 г. Разработать методику оценки состояния посевов яровых и озимых зерновых культур в разные периоды вегетации по областям, краям, республикам с использованием результатов инструментальных аэрофотометрических обследований. Разработать методику оценки сельхозкультур с использованием аэрофотометрической информации на Украине”, № государственной регистрации 01860048558.
Тема 1.5.3 плана Госкомгидромета Украины на 1993 г. Разработать методику прогноза урожайности озимой пшеницы с использованием материалов авиационных спектрометрических наблюдений и данных гидрометеорологической сети”, № государственной регистрации 01910031077.
Тема П.2.2. плана Госкомгидромета Украины на 1994 г. Разработать и испытать с применением авиации методику проведения и интерпретации результатов аэрофотометрических обследований состояния посевов сахарной свеклы и подсолнечника в разные периоды вегетации”, № государственной регистрации 0194U034003.
Тема УШ.9 плану НИР и ОКР Госкомгидромета на 1997 г. Дослідження просторово-часової мінливості спектральних характеристик антропогенних та природних об’єктів земної поверхні. Наукове обгрунтування системи аерокосмічного моніторингу посівів сільськогосподарських культур”, № государственной регистрации 0196U021603.
Тема плана НИР Госкомгидромета Украины на 19981999 гг. Методика оценки степени пожарной опасности и оперативная технология выявления районов чрезвычайной пожарной опасности в Украине по данным спутниковых наблюдений”, № государственной регистрации 0198U003806.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка научно-методических основ агрометеорологического мониторинга посевов с.-х. культур в Украине c применением аэрокосмических методов. Основные задачи научного исследования:
сформулировать и обосновать принципы постр

Список литературы

ВЫВОДЫ

В диссертации дано теоретическое обобщение и новое решение научной проблемы, состоящее в теоретическом обосновании и разработке методов реализации агрометеорологического мониторинга посевов с.-х. культур в Украине с применением аэрокосмических средств, направленного на совершенствование агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства Украины, что имеет важное народнохозяйственное значение.
Основные научные и практические результаты работы:
1. Дано теоретическое обоснование требований к принципам построения системы мониторинга и ее информационному обеспечению, средствам и методам измерений, функционированию стационарных тестовых аэрокосмических полигонов.
2. Оценена пространственная изменчивость СКЭЯ посевов основных с.-х. культур по отдельному полю, хозяйству, административному району, области, почвенно-климатической зоне и на основе этих оценок определено минимальное число полей, которое необходимо обследовать спектрометрическим методом, чтобы получить достоверные средние значения с заданной погрешностью и доверительной вероятностью. Установлено, что выборки спектрометрических данных авиационных обследований по большим площадям (административной области, почвенно-климатической зоне) в большинстве случаев неоднородны. Неоднородность выборок проявляется в отклонении распределения значений отношения СКЭЯ Кпр от нормального, а также в различиях средних значений , полученных для одного и того же массива полей в обследуемой области, но при разных условиях освещенности и различной высоте Солнца h☺. Выявлены причины возникновения такой неоднородности.
3. Установлены особенности дневного (в связи с изменением высоты Солнца h☺) и вегетационного (в связи с динамикой цветности и архитектоники посева) хода Кпр. Определено, что значения Кпр одного и того же участка посева (отдельного поля) ниже при более высоких значениях высоты Солнца: минимальные значения Кпр наблюдаются в полдень. Установлено закономерное снижение значений Кпр в процессе вегетации при неизменных значениях параметров продуктивности посева и высоты Солнца.
4. Разработаны модели учета влияния высоты Солнца на значение Кпр посевов основных с.-х. культур путем приведения результатов измерений к реперной высоте Солнца h☺= 30° с учетом структуры посева и вегетационного хода спектральной отражательной способности посевов. После введения соответствующих поправок, данные измерений Кпр на больших площадях составляют однородную совокупность, подчиняющуюся нормальному закону распределения.
5. Установлены закономерности влияния элементов продуктивности посевов основных с.-х. культур: надземной сырой М и сухой Мсух фитомассы, индекса ассимилирующей поверхности L, густоты посева N и высоты растений Н, кустистости кк на значения Кпр. Наиболее тесная связь Кпр установлена с надземной растительной массой М.
Для основных с.-х. культур в различные периоды вегетации получена система градуировочных характеристик спектрофотометра по надземной растительной массе М. Установлено, что сортовые расхождения ГХС по М находятся в границах погрешности фитометрических измерений надземной растительной массы. На основе обобщения ГХС разработан расчетный метод определения ГХС в любой момент вегетации посевов в разных почвенно-климатических зонах Украины. Предложенный метод получения ГХС дает возможность снизить погрешности определения надземной растительной массы посевов полевых культур в среднем на 20 30 %. Определены количественные характеристики предельных максимальных значений М и Кпр на протяжении вегетации, при которых использование спектрофотометрического метода определения надземной массы удовлетворяет требованиям практики.
6. Установлены количественные характеристики влияния засоренности посевов кукурузы на спектральные коэффициенты яркости посевов с различными значениями надземной массы. Определены возможные погрешности определения надземной массы кукурузы в случае не учета засоренности посева, которые могут достигать 100 %. Разработан метод расчета ГХС по надземной массе с учетом разной степени засоренности посева, позволяющий производить расчет надземной растительной массы по измеренному значению Кпр с погрешностью не более 17 % .
7. Установленные количественные характеристики связи радиационных характеристик посевов озимой пшеницы в области фотосинтетически активной радиации со спектральными коэффициентами энергетической яркости посева. На этой основе предложена модель взаимосвязи отношений СКЭЯ и радиационных характеристик посевов, позволяющая рассчитывать функции поглощения и пропускания ФАР посевов озимой пшеницы с погрешностью не более 11%.
8. Установлены закономерности суточного и вегетационного хода формирования поля радиационной температуры посевов зерновых колосовых культур в зависимости от параметров растительного покрова. Показано, что показатели продуктивности посевов зерновых культур (на примере озимой пшеницы и ярового ячменя), а также сахарной свеклы тесно связаны с радиационной температурой посева, что может быть использовано при дистанционной диагностике состояния посевов.
9. Установлены закономерности пространственно-временной изменчивости фитометрических характеристик посевов сахарной свеклы, предложены косвенные методы расчета массы среднего растения и корнеплода.
На основании исследованная изменчивости морфологической структуры разных по физиологическому возрасту листьев растений сахарной свеклы установлены на листовой пластине репрезентативные места взятия высечек для определения площади и водного дефицита dlь листьев.
10. На основе установленных закономерностей влияния dl на отношение СКЭЯ посевов сахарной свеклы разработан метод учета влияния оводненности растений на их спектральную отражательную способность.
11. Для набора с.-х. культур в лабораторных условиях получены спектры излучения в широком инфракрасном диапазоне спектра (2,518,0 мкм) для различных условий оводненности разных с.-г. культур (озимой пшеницы, гороха, кормовой свеклы) и определены наиболее информативные участки спектра; получены количественные характеристики связи оводненности растительных тканей с излучательными характеристиками в спектральных диапазонах поглощения воды.
12. Разработана динамическая модель влияния агрометеорологических условий на формирование урожая озимой пшеницы, описывающая весь жизненный цикл культуры: прорастание семян и формирование всходов, период осенней вегетации, перезимовку и период весенне-летней вегетации. Исследование чувствительности модели и ее верификация на независимом материале свидетельствуют об адекватности описания модулируемого процесса реальному. Точность расчета фитомассы и урожайности зерна по модели не ниже, чем в существующих моделях такого класса.
13. На основе установленных закономерностей связи урожайности зерна озимой пшеницы, ярового ячменя и кукурузы, а также корнеплодов сахарной свеклы и семян подсолнечника с надземной растительной массой в различные периоды вегетации разработана прикладная динамико-статистическая модель расчета урожайности основных с.-х. культур на отдельном поле по надземной растительной массе.
Определены оптимальные значения надземной растительной массы посевов основных с.-х. культур в течении их вегетации, при которых достигается максимальная урожайность.
14. Разработана методика оценки состояния посевов основных с.-х. культур в Украине по результатам аэрофотометрических обследований посевов в различные периоды весенне-летней вегетации, в основу которой положена шкала оценки состояния посевов полевых культур по надземной растительной массе.
На основе установленных закономерностей связи СКЭЯ посевов с коэффициентом кустистости и инструментального определения показателей неравномерности посевов разработана методика оценки состояния посевов озимой пшеницы перед уходом в зиму и начальные фазы весенне-летней вегетации.
15. Разработана методика прогноза средней областной (районной) урожайности озимой пшеницы, позволяющая составлять прогноз с заблаговременностью 12 месяца. Входной информацией для прогноза являются материалы аэрофотометрических обследований состояния посевов и декадная агрометеорологическая информация. Оправдываемость прогноза урожайности при допустимой погрешности 20 % составляет не менее 80 %.
16. Исследованы возможности сопряженного использования прикладной динамической модели производительности посева озимой пшеницы и данных аэрофотометрических обследований состояния посевов. Показана целесообразность контроля динамики формирования надземной растительной массы посевов озимой пшеницы на основе периодических аэрофотометрических обследований состояния посевов и расчета динамики формирования продуктивности посева с помощью модели продукционного процесса. Разработан упрощенный метод расчета урожайности зерна с помощью динамической модели продуктивности посева по административной области с использованием аэрофотометрической информации.
17. Показана возможность использования многоспектральных спутниковых съемок посевов в разработанной системе оценок состояния и прогноза урожайности зерновых колосовых культур. Оценена сходимость самолетных и спутниковых измерений СКЭЯ посевов с.-х. культур. Доказана применимость разработанных методов аэрофотометрических обследований посевов для интерпретации материалов спутниковой съемки: максимальная относительная погрешность определения надземной массы на отдельном поле по космическому снимку высокой разрешающей способности (менее 45 м) не превышает 18 %.
По результатам обработки многоспектральных изображений контрольных полей на агрометеорологических полигонах определены оценки состояния посевов зерновых колосовых культур и рассчитана их урожайность. Погрешность расчета урожайности зерна озимой пшеницы по отдельному полю не превышает 24 %, по административному району 14 %.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Методические указания по определению параметров растительного покрова методом отношения коэффициентов яркости в двух участках спектра / В.И.Рачкулик, М.В.Ситникова.-Ташкент, САРНИГМИ.-1972. -38 с.
2. Методическое пособие по определению параметров растительного покрова аэрофотометрическим методом с помощью автоматизированной системы регистрации.-М.: Гидрометеоиздат. 1975.-20с.
3. Рекомендации по интерпретации результатов авиаинструментальных обследований состояния посевов зерновых культур / А.Д. Клещенко, В.Ф.Никитин, А.Д.Рогачев.-Обнинск: Изд.ВНИИСХМ, 1984. 25 с.
4. Методика измерения густоты стеблестоя и массы растительного покрова с.-х. культур с помощью биометрических фотометров. ОСТ 52.33.12-82/ В.В.Вольвач, Н.А.Ген, Н.Н.Астафьев, А.Ф.Конов.- Обнинск: ФОЛ ВНИИГМИ МЦД-1983.-31 с.
5. Антоненко В.С. и др. Простанственно-временная изменчивость спектральных коэффициентов яркости посевов озимой пшеницы и ее учет при дистанционной оценке состояния посевов / Антоненко В.С., Гойса Н.И., Мацкевич С.В. и др.// Труды УкрНИИ Госкомгидромета СССР.-1989.-Вып.234.- С.96-107.
6. Грингоф И.Г., Федосеев А.П. Перспективы развития агрометеорологических исследований для обеспечения Продовольственной программы в одиннадцатой пятилетке и до 1990 г.// Труды ИЭМ. 1976. Вып. 7 (66). С. 12-22.
7. Полевой А.Н. Методическое пособие по разработке динамико-статистических методов прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. М.: Гидрометеоиздат, 1981, - 36 с.
8. Ситникова М.В. Методические указания по расчету площадей с различным состоянием зерновых культур и хлопчатника, а также урожайности пастбищной растительности (по области, республике или типам пастбищ) с использованием данных аэрофотометрической информации. Ташкент, 1984.- 33 с.
9. Антоненко В.С. Агрометеорологический монторинг посевов сельскохозяйственных культур в Украине аэрокосмическими методами. К.: АртЭк, 2002 - 308 с.
10. Антоненко В.С., Гойса Н.И., Гаценко Р.В. Методические рекомендации по расчету растительной массы и урожая зерна озимой пшеницы.- Киев, Укргидромет. 1990. 117с.
11. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 375 с.
12. Munn R.E. Global environmental monitoring system: SCORE Report, Toronto, 1973. N 3. 130 p.
13. Израэль Ю.А. и др. Организация в СССР системы контроля загрязнения природной среды // Метеорология и гидрология. 1982. №12. С.54-62.
14. Кондратьев К.Я. и др. Возможности определения содержания хлорофилла в растениях по их спектрам отражения // Исследование Земли из космоса.-1982. №3. С. 63-68.
15. Антоненко В.С. Теоретические основы построения и функционирования системы информационного обеспечения аэрокосмического мониторинга агроэкосистем // Метеорология, климатология и гидрология: Межведомственный научный сборник Украины. Одесса: Астропринт, 2001,-Вып.40. С. 176 185.
16. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Аэрокосмические исследования динамики географических явлений. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1991. 206с.
17. Виноградов Б.В. Дистанционный мониторинг антропогенных экосистем / В кн.: Итоги науки и техники. Серия охрана природы и воспроизводство природных ресурсов. М.: ВИНИТИ, 1978. т.4. С. 75-150.
18. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984. 320 с.
19. Гонин Г.В. Космические съёмки Земли. Л.: Недра, 1989. 256 с.
20. Грекович В.Ф. Некоторые вопросы построения банка географических данных / В кн.: Современные проблемы и методы географических исследований. М..: Мысль, 1978. С. 121-133.
21. Сербенюк С.И., Тикунов В.С. Автоматизация в тематической картографии. М.: Мысль, 1984. 108 с.
22. Billingsley F.C. Data Base Systems for Remote Sensing // Lecture Notes computing sciences. 1981. N 81. P.299-318.
23. Дистанционное зондирование: количественный подход/ под ред. Ф Свейна и Ш. Дейвиса. М.: Недра, 1983. 416с.
24. Смирнов Л.Е. Аэрокосмические методы географических исследований. Л.: Из-во Ленгос. ун-та, 1975. 303 с.
25. Biggelow C.F. Photografic interpretation keys. Photogramm. Eng., 1963, vol.29. N 6. P.1042-1051.
26. Жукова В.К., Раковская Э.М. Природная среда - методы исследования. М.: Мысль, 1982. 163 с.
27. Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Федченко П.П., Топчиев А.Г. Биосфера: Методы и результаты дистанционного зондирования. М.: Наука, 1990. 224 с.
28. Мовчан Я.И., Семичаевский В.Д. Дистанционная фитоиндикация: логико-методологические и конкретно-научные аспекты. К.: Препринт, Институт ботаники им. Н.Г. Холодного АН УССР, 1991. 44 с.
29. Кочубей С.М., Кобец Н.И., Шадчина Т.М. Опыт и перспективы использования спектральных кривых отражения посевов для диагностики различных параметров их состояния / В кн.: Применение методов дистанционной диагностики в сельском хозяйстве. К.: Наук. думка, 1989. С.41-47.
30. Welch R. Cartographic potential of SPORT image data // Photogramm. Eng. and Remote Sens., 1985. S 1. N 8. P.1085-1091.
31. Голубев Г.В., Черный А.П. Комплекс приборов для проведения фотометрических измерений в летных и наземных условиях // Труды УкрНИИ Госкомгидромета.1991. 1985. Вып.213. С.108-112.
32. Антоненко В.С. Пространственно временная изменчивость характеристик спектральной отражательной способности посевов основных сельскохозяйственных культур в Украине.- К.: АртЭк, 2002.- 60 с.
33. Смирнов Н. В., Дунин-Барковский И. В. Краткий курс математичес-кой статистики для технических приложений. — М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит-ры, 1959. — 433 с.
34. Кондратьев К.Я. Актинометрия. - Л.: Гидрометеоиздат, 1965. 692 с.
35. Коваленко В.А. Влияние условий освещенности на спектральные коэффициенты яркости растительного покрова // Труды ВНИИСХМ.-1981.-Вып. 5.-С. 35-41.
36. Кондратьев К.Я., Федченко П.П. Зависимость спектральных отражательных свойств некоторых сельскохозяйственных культур от высоты солнца//Труды ВНИИСХМ.-1981.-Вып. 5.- С.29-33.
37. Антоненко В.С., Гойса Н.И., Мацкевич С.В., Бенедичук Л.Э., Голубев Г.В., Судак В.В. Влияние высоты солнца на спектральные характеристики озимой пшеницы / В кн.: "Применение методов дистанционной диагностики в сельском хозяйстве".- К.: Наук. Думка, 1989.-С.48-51.
38. Федченко П.П. О некоторых факторах, влияющих на спектральные отражательные свойства почв//Труды ВНИИСХМ.-1981.-Вып. 5.-С. 42-51.
39. Антоненко В.С. и др. Спектральные коэффициенты энергетической яркости посевов озимой пшеницы как показатели продуктивности / Антоненко В.С. Гойса Н.И.; Бенедичук Л.Э. и др.// Труды УкрНИИ Госкомгидромета СССР.- 1990.-Вып.238.-С.81-89.
40. Клещенко А.Д. Оценка состояния зерновых культур с применением дистанционных методов. - Л.: Гидрометеоиздат.1986. - 192 с.
41. Клещенко А.Д., Никитин В.Ф. О характере зависимости отношений коэффициентов яркости от растительной массы зерновых культур// Труды ВНИИСХМ.1981. Вып. 5. С. 3-8.
42. Клещенко А.Д. Оценка состояния посевов сельскохозяйственных культур по аэрокосмическим измерениям // Метеорология и гидрология. 1983. №1. С. 86-92.
43. Клещенко А.Д., Борисоглебский Г.И. К распознаванию и оценке состояния природных образований по космическим изображениям в двух спектральных диапазонах // Метеорология и гидрология. 1984. №1. С. 9297.
44. Кондратьев К.Я., Федченко П.П. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности. - Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 216 с.
45. Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Федченко П.П. Аэрокосмические методы исследования почв и растительности. - Л.: Гидрометеоиздат, 1986. - 232 с.
46. Антоненко В.С., Гаценко Р.В., Бенедичук Л.Э. Временная изменчивость спектральных коэффициентов яркости посевов ярового ячменя и ее учет при аэрофотометрических обследованиях состояния посева // Труды УкрНИГМИ. - М.: Гидрометеоиздат.-1992.- Вып. 244. - С.116 - 128.
47. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Использование спектральной отражательной способности почвенно-растительных объектов для оценки их состояния / Аэрокосмические методы в почвоведении: Матер. совещ. ВАСХНИЛ. Пoчв.ин-т. - М.: 1989. С. 62-63.
48. Антоненко В.С., Гойса Н.И., Мацкевич С.В. Взаимосвязь характеристик режима ФАР посевов озимой пшеницы со спектральными коэффициентами яркости //Физиология и биохимия культурных растений. - К.: Наукова думка.-1990.-Т.22, № 1.-С. 42 - 47.
49. Галямин Е.П. Оптимизация оперативного распределения водных ресурсов в орошении . Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 272 с.
50. Антоненко В.С. Учет влияния оводненности растений на спектральные отражательные характеристики посевов сельскохозяйственных культур // Метеорология, климатология и гидрология: Межведомственный научный сборник Украины. Одесса: ОГМИ, 2002, - Вып.45. С. 86 94.
51. Dawson J.H., Holstun J.T. Estimating losses from weeds in crops. Crop loss Assesament Methods, Rome, 1970. 233 р.
52. ГаценкоР.В., Антоненко В.С. Об использовании элементов продуктивности озимой пшеницы прогнозировании ее урожайности.- Труды УкрНИИ Госкомгидромета.-1985.-Вып.213.- с.68-77.
53. Антоненко В.С., Гаценко Р.В., Бенедичук Л.Э. Учет засоренности при определении растительной массы посевов кукурузы спектрофотометрическим методом // Труды УкрНИГМИ. 1992.Вып.244. С.142-150.
54.Антоненко В.С., Мацкевич С.В., Визняк С.В. Взаимосвязь радиационных характеристик посевов озимой пшеницы в области ФАР со спектральными коэффициентами яркости // Труды УкрНИГМИ. - М.: Гидрометеоиздат.-1989.- Вып. 234. - С.107 - 113.
55. Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. Л.: Гидрометеоиздат , 1988.- 320 с.
56. Тооминг Х.Г., Гуляев Б.И. Методика измерения фотосинтетически активной радиации.М.: Наука, 1967.-142с.
57. Кондратьев К.Я., Федченко П.П. Применение дистанционных методов для оценки состояния сельскохозяйственных культур. - Обзорная информация ВНИИГМИ-МЦД, Обнинск, 1982, Вып. I. -52 с.
58. Гаевский В.Л. Температура поверхности больших террито­рий // Труды ГГО . 1951. Вып. 26 (88). С. 113-125.
59. Гойса Н.И., Дмитренко В.П., Вербицкий В.А., Утва И.М. Об использовании радиометра ЛЭТИ для определения температуры поверхности сельскохозяйственных угодий // Труды УкрНИИ Госкомгидромета.1986.Вып.208.С.106-115.
60. Гойса Н.И., Утва И.М., Дмитренко В.П., Гаценко Р.В. О связи радиационной температуры посевов сахарной свеклы с изреженностью и элементами продуктивности //Труды УкрНИИ Госкомгидромета.-1985.-Вып. 213.-С.94-98.
61. Шиндеров Б.А. Радиационный пиранометр с полупроводниковым пленочным чувствительным элементом, основанным на нулевом методе измерений // Труды ГГО. 1972. Вып. 276. С. 132-142.
62. Рольцевич Н.Д. Опыт использования радиометра ГГО для определения средней температуры подстилающей поверхности // Труды ГГИ. 1970. Вып. 181 С. I67I75.
63. Алленов М.Н. и др. Многоканальный радиометр для исследования радиационной структуры полей природных образований /Аллeнов М.Н., Мамонов В.Н., Матвеев О.М., Третьяков И.Д.// Труды ИЭМ. 1976. Вып. 4(61). С. 310.
64. Антон Я.А., Рееман Ю.М., Росс Ю.К. Статистичес­кая изменчивость радиационной температуры подстилающей поверх­ности, как индикатор микроклимата / В кн. Современные пробле­мы и методы исследования агро- и микроклимата. Таллин, 1976. С. 17-18.
65. Шиндеров Б.А. Радиационный пиранометр агрометеорологи­ческого назначения как инструмент для обнаружения скрытого заморозка // Труды АФИ.- 1977. Вып. 57. С. 114-121.

66. Антоненко В.С., Гойса Н.И. Радиационная температура системы почва-растение” как фактор состояния посевов сельскохозяйственных культур.- К.: АртЭк, 2002.- 52 с.
67. Гойса Н.И., Мацкевич С.В., Антоненко В.С., Вербицкий В.А. О связи радиационной температуры посева озимой пшеницы и ярового ячменя с элементами их продуктивности // Труды УкрНИГМИ. М.:Гидрометеоиздат.1989. Вып. 234. С.114-120.
68. Гаценко Р. В., Антоненко B.C. К мето­дике фитометрических наблюдений в посевах сахарной свеклы // Тру­ды УкрНИИ Госкомгидромета. 1986. Вып. 223. С. 7278.
69. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. II Л.: Гидрометеоиздат, 1973. — 287 с.
70. Росс В. Определение фитомассы посевов / В кн.: Фотосинтетическая про­дуктивность растительного покрова. Тарту, ИФА АН ЭССР, 1969. С. 83—101.
71. Антоненко В.С.. Гаценко Р.В. Методика определения площади листовой поверхности посева сахарной свеклы // Труды УкрНИИ Госкомгидромета.1988.Вып. 232. С.102-109.
72. Антоненко В.С. К методике определения водного дефицита растений озимой пшеницы в полевых условиях // Труды УкрНИИ Госкомгидромета.-1985.-Вып. 205.-С.81-87.
73. Антоненко В.С. Модель формирования водного дефицита листьев озимой пшеницы и способ его расчета // Труды УкрНИИ Госкомгидромета.-1985.-Вып. 213.-С.72-79.
74. Саноян М.Г. Агрометеорологические основы управления влагообеспеченностью посевов. Ереван, Айастан, 1981.- 376с.
75. Шиндеров Б.Л. Кочегаров С.Ф. Радиометрические методы оценки влагообеспеченности посевов/ В кн.: Применение методов дистанционной диагностики в сельском хозяйстве.К.: Наук. думка, 1989. С. 9-123.
76. Дехант И., Данц Р. и др. Инфракрасная спектроскопия полимеров.М.: Химия, 1976. С.80-90.
77. Золотарев В.М. Оптико-механическая промышленность. 1976. № 8. С. 46-60.
78. Hoffer R.M., Johannsen C.J. Ecological Potentials in Spectral Signature Analisis, in P. Johnson (Ed). Remote Sensing in Ecology, University of Georgia Press, Athens, Ga, 1969.
79. Кропоткин М.А., Козырев Б.П. Исследование спектров отражения природных и исскуственных материалов в области длин волн 0,7-100 мкм // Оптика и спектроскопия. 1964. Т.17. Вып.2.
80. Lorenz Dieter. Temperature measurements of natural surfaces using infrared radiometers. — Appl. Optics, 1968, 7. № 9. Р. 1705-1710.
81. Дмитренко В. П. О моделях расчета урожайности с.-х. культур с учетом гидрометеорологических факторов // Метеорология и гидрология. 1971. № 5. С. 8491.
82. Дмитренко В. П. Метод расчета урожайности озимой пшеницы на территории УССР // Труды УкрНИГМИ. 1975. Вып. 139. С. 314.
83. Дмитренко В. П. Оценка влияния температуры воздуха и осадков на формирование урожая основных зерновых культур // Методическое пособие. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 49 с.
84. Дмитренко В. П. Методическое пособие по анализу и количественной оценке агрометеорологических условий выращивания зерновых культур в отдельном районе. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 50 с.
85. Долгий Трач В. А. Динамическая модель формирования всходов зерновых культур // Метеорология и гидрология. 1988. № 1. С. 107114.
86. Немченко О. А., Мусатенко Л.И. Моделирование роста и метаболизма растений на ранних этапах органогенеза // Физиология и биохимия культурных растений. 1982. Т. 14. № 5. С. 439445.
87. Павлова В. Н. Моделирование ростовых процессов в период прорастания зерна в рамках моделей "погодаурожай" // Труды ВНИИСХМ. 1983. Вып. 8. С. 2836.
88. Антоненко В.С. Моделирование влияния агрометеорологических условий на рост, развитие и формирование урожая озимой пшеницы // Метеорология, климатология и гидрология- Одесса: ОГМИ.-1999.-Вып.38.- С.145-153.
89. Строганова М. А. Математическое моделирование формирования качества урожая. Л. Гидрометеоиздат, 1986. 151 с.
90. Строганова М. А., Коровин А. И., Полевой А.Н. Динамическая модель расходования запасов эндосперма семян зерновых культур в процессе прорастания и в период до появления всходов // Сельскохозяйственная биология. 1983. № 1. С. 126135.
91. Строганова М. А., Сунцева Н. А. Динамическая модель роста проростков зерновых культур в период посеввсходы // руды ВНИИСХМ. 1983. Вып. 8. С. 3645.
92. Долгий Трач В. А., Федорова А. И. Моделирование процессов роста и развития озимой пшеницы в осенний период // Труды ВНИИСХМ. 1990. Вып. 26. С. 5969.
93. Богомолова Н. А. Усовершенствование методики оценки состояния озимых зерновых культур после перезимовки по динамико-статистической модели //Автореф. дис канд. геогр. наук. М.: 1997. 22с.
94. Новикова Л. Ю. Математическая модель динамики морозостойкости озимых культур //Автореф. дис... канд. техн. наук. СанктПетербург, 1994. 20 с.
95. Палагин Э. Г., Моисейчик В. А. Методика расчета на ЭВМ термического режима почвы и прогноза перезимовки озимых зерновых культур // Методическое пособие. М.: Гидрометеоиздат, 1978. 38 с.
96. Антоненко В.С. Динамическое моделирование роста, развития и формирования продуктивности озимой пшеницы.- К.: АртЭк, 2002.- 56 с.

97. Ковтун И. И., Гойса Н. И., Митрофанов Б. А. Оптимизация условий возделывания озимой пшеницы по интенсивной технологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 288 с.
98. Полевой А. Н. Теория и расчет продуктивности сельскохозяйственных культур. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 175 с.
99. Полевой А. Н., Вольвач И. Е. Динамическая модель формирования урожая озимой пшеницы // Экспрессинформация ВНИИГМИМЦД. Обнинск. 1978. Вып. 1(51). С. 2835.
100. Hesketh J. D., Jones J. M. Some comments on computer simulatory for plante growth, 1975. // Ecol. Modelling, 1976. № 2. P. 235247.
101. Hodges T., Kanemasu E. T. Modelling daily dry matter production of winter wheat. //Agron. J., 1977. v. 69. № 6. P. 974978.
102. Porte J. A model of canopy development in winter wheat. //J. Agr. Sci, 1984. v. 102. № 2. P. 383392.
103. Rickman R. W., Ramig R. E., Allmaras R. R. Modelling dry matter accumulation in dryland winter wheat. //Agron. J., 1975. v. 67. № 3. P. 283289.
104. Дмитренко В. П. О динамичности элементов урожайности // Труды УкрНИГМИ. 1980. Вып. 182. С. 2235.
105. Добрынин Г. М. Рост и формирование хлебных и кормовых злаков. Л.: Колос, 1969. 275 с.
106. Константинов А. Р. Погода, почва и урожай озимой пшеницы. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 263 с.
107. Коровин А. И. Растения и экстремальные температуры. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 271 с.
108. Кулик М. С., Уланова Е. С. Развитие методов агрометеорологических прогнозов // Метеорология и гидрология. 1972.№ 12. С. 4551.
109. Кумаков В. А. Физиология яровой пшеницы. М.: Колос, 1980. 207с.
110. Куперман Ф.М. Физиология развития, роста и органогенеза пшеницы //Физиология сельскохозяйственных растений. Изд. МГУ, 1969. т. 4. С. 7203.
111. Куперман Ф. М. Физиология устойчивости пшеницы // Физиология сельскохозяйственных растений. Изд. МГУ, 1969. Т .4. С. 401497.
112. Моисейчик В. А. Агрометеорологические условия и перезимовка озимых культур. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 295 с.
113. Носатовский А. И. Пшеница. М.: Колос, 1965. 407 с.
114. Овчаров К. Е. Физиология формирования и прорастания семян. М.: Колос, 1976. 255 с.
115. Свисюк И. В. Погода и урожайность озимой пшеницы на Северном Кавказе и Нижнем Поволжье. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 207 с.
116. Свисюк И. В. Погода, интенсивная технология и урожай озимой пшеницы. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 226 с.
117. Серебрякова Т. И. Морфогенез побегов и эволюция жизненных форм злаков. М.: Наука, 1971. 358 с.
118. Тарчевский И. А. Фотосинтез пшеницы // Физиология сельскохозяйственных растений. Изд-во. МГУ, 1969. Т. 4. С. 298365.
119. Уланова Е. С. Агрометеорологические условия и урожайность озимой пшеницы. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 303 с.
120. Коровин А. И. Биологические основы учета адаптированных реакций растения в динамических моделях формирования урожая. // Труды ВНИИСХМ. 1985. Вып. 9. С. 2328.
121. Слейчер Р. Водный режим растений. М.: Мир, 1970. 365 с.
122. Торнли Дж. Г. М. Математические модели в физиологии растений. К.: Наук. думка, 1982. 310 с.
123. Сепп Ю. В. Динамическая модель формирования урожая картофеля /В кн.: Динамическое моделирование в агрометеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. С. 4448.
124. Тооминг Х. Г. Экологические принципы максимальной продуктивности посевов. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 264 с.
125. Уланова Е. С. Методика оценки сложившихся и ожидаемых агрометеорологических условий развития и роста озимых в осенний период // Сб. методических указаний. Л.: Гидрометеоиздат, 1957. С. 93104.
126. Галямин Е. П. Оптимизация оперативного распределения водных ресурсов в орошении. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 272 с.
127. Brouwer R., de Wit C. T. A simulation model of plant growth with special attention to root growth and its consequences. //In.: Root Growth. London Butter worth, 1969. 450 p.
128. CharlesEdwards D. A. The mathematics of photosynthesis and productivity. London etc.: Acad. Press,