The agroecological determination of the trend yield of grain and leguminous crops

  • O. Zhukov
  • S. Ponomarenko
Keywords: linear model of the trend productivity, temporal dynamics, agro-ecological factors, diversity, grain and legumes

Abstract

Formulation of the problem. The paper presents a methodological approach in order to set the value of agro-ecological factors in the trend yield of grain and leguminous crops.Materials and research methods. The research based on open information about the level of productivity of grain and leguminous crops in the middle of the administrative districts of the Poltava region in the period 1995–2016 yy. There was a general trend of increase in the yield of grain and leguminous crops in the period 1995–2016 yy allows for an analytical description of the dynamics in the time to apply a linear model of the form (pre-log transformed data): Y = bx + a, where Y is yield at time x, a and b are the coefficients. It should be noted that these factors can be meaningfully interpreted. Coefficient b can be interpreted as over time the rate of growth of productivity as well as a as the yield potential in the initial period of the study. The coefficients are calculated by the method of least squares and in calculating the participation of all the experimental data. Thus, as the growth rate, and the potential at the beginning of the observation period were calculated retrospectively to a certain extent. The accuracy of the model characterizes the coefficient of determination R2. It can vary from 0 to 1. The value 1-R2 indicates the proportion crop yield variability outside linear trend. This fraction is also complicated. It includes the “noise” and regular changes in yields, which have a global character, that is, have such frequency characteristics that are significantly smaller in its period than the period of investigation. The trend we interpret as part of the dynamics of crop yields affected by agro-ecological and agro-technical factors. Extratrend regular volatility has agroecological nature. Note also two sets of key information surface characteristics used in the agroecology study of thePoltava region. To assess the terrain used GTOPO30 dataset (Global 30 arc-seconds elevation dataset), which allows to describe the height of the Earth’s surface above sea level. As geomorphological variables in the paper the following derived digital elevation model: the topographic wetness index and erosion factor. Based on digital elevation model with a procedure based on an index of a topographical position, highlighted the major landforms. To evaluate the types of land use can be applied to the results of a global program for monitoring land cover – Global Land Cover 2000 Project (GLC 2000). On the basis of the classification of types of cover the Earth’s surface maps, and the main landforms types were calculated maps of the spatial variation of the diversity indices and types of land cover diversity relief Shannon.Results of the study. Trend as a component of the temporal dynamics of the yield given considerable attention, because it was associated with the effect of systematic factors agro-economic and agro-technical nature. Cyclic component is identified as such, which is preferably agro-environmental origin. Such a distribution is a generalization to some extent, as agro-economic process can have a cyclical behavior, and the trend may be associated with the effect of factors such as global warming.Conclusions. A clear trend of increasing the yield of cereals and legumes inPoltava region during the years 1995‒2016., which can be described by a linear dependence. The coefficients of the linear model are interpreted as meaningful over time, the rate of growth of productivity and yield potential in the initial period of the study. The parameters of the linear model of the trend and the yield of grain legumes can be explained by a variety of indicators land cover, topographic humidity index erosion index and their interaction. According to the predicted value of cereals and legumes yield growth factor divided into three areas agrigroups: low, moderate and high growth potential.

References

Грицан Ю.І. Екологічні основи перетворюючого впливу лісової рослинності на степове середовище / Ю.І. Грицан. – Дніпропетровськ: Вид-во ДНУ, 2000. – 300 с.

Фитоиндикационное оценивание катены сообществ почвенной мезофауны и их экоморфическая организация / А.В. Жуков, О.Н. Кунах, В.А. Новикова, Д.С. Ганжа // Биологический вестник Мелитопольского государственного педагогического университета имени Богдана Хмельницкого. – 2016. – № 6(3). – С. 39–45.

Жуков О.В. Аналіз часових рядів показника NDVI рослинності Великого Чапельського поду за 2010–2015 рр. / О.В. Жуков, О.П. Гофман // Наукові записки НаУКМА. – 2016. – Т. 184. – С. 40–46. ‒ (Серія: Біологія та екологія).

Роль ландшафтного різноманіття у динаміці чисельності популяцій шкідників цукрового буряку в Полтавській області / О.В. Жуков, П.В. Писаренко, О.М. Кунах, О.Ю. Диченко // Вісник Дніпропетровського університету. – 2015. – Вип. 23, т. 1. – С. 21–27. ‒ (Серія: Біологія та екологія).

Оцінка варіювання у просторі та часі рослинного покриву засобами дистанційного зондування Землі / О.В. Жуков, П.В. Писаренко, О.М. Кунах, О.Ю. Диченко // Вісник Дніпропетровського державного аграрно-економічного університету. – 2015. – №2(36). – С. 105–112.

Жуков О.В. Аналіз просторових даних в екології та сільському господарстві / О.В. Жуков. – Дніпропетровськ: Вид-во ДНУ, 2015. – 124 с. doi: 10.13140/RG.2.1.3480.2406

Екологія техноземів: монографія / О.В. Жуков, Г.О. Задорожна, К.П. Маслікова, К.В. Андрусевич, І.В. Лядська. – Дніпро: Журфонд, 2017. – 442 с.

Просторова варіабельність електропровідності ґрунтів арени долини р. Дніпро (у межах природного заповіднику “Дніпровсько-Орільський”) / О.В. Жуков, О.М. Кунах, В.О. Таран, М.М. Лебединська // Бiологiчний вiсник МДПУ імені Богдана Хмельницького. – 2016. – № 6(2). – С. 129–157.

Кунах О. М. Геоморфологічні екогеографічні змінні, які визначають особливості екологічної ніші ваточника сирійського (Asclepias syriaca L.) / О.М. Кунах, О.С. Папка // Біологічний вісник МДПУ. – 2016. – № 1. – С. 243–275.

Кунах О.М. Екогеографічні детермінанти екологічної ніші ваточника сирійського (Asclepias syriaca) на основі індексів знімків дистанційного зондування Землі / О.М. Кунах, О.С. Папка // Вісник Дніпропетровського університету. 2016. – 24(1). – C. 78–86. ‒ (Серія: Біологія та екологія).

Митчел Дж.К. Расчеты потерь почвы / Дж.К. Митчел, Г.Д. Бубензер // Эрозия почв. ‒ М.: Колос, 1984. – С. 34–95.

Присенко Г.В. Прогнозування соціально-економічних процесів: навч. посібник / Г.В. Присенко, Є.І. Равікович. – К.: КНЕУ, 2005. – 378 с.

Симоненко Е.И. Методология анализа и моделирования одномерных временных рядов урожайности зерновых культур / Е.И. Симоненко // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2013. – № 8. – С. 130–133.

Симоненко О.І. Методологічні засади моделювання виробництва зерна в Україні / О.І. Симоненко // Науковий вісник Національного університету біоресурсів і природокористування України. – 2013. – Вип. 181(3). – С. 232–238. ‒ (Серія: Економіка, аграрний менеджмент, бізнес).

Слуцький Е.Е. Сложение случайных причин как источник циклических процеcсов / Е.Е. Слуцький // Вопросы конъюнктуры. – 1927. – Вып. 1, т. 3. – С. 34–64.

Beven K. A physically based variable contributing area model of basin hydrology / K. Beven, N. Kirkby // Hydro. Sci. Bull. – 1979. – Р. 43–69.

European Commission. Joint Research Centre [Electronic resourse] / Global Land Cover 2000 database, 2003. ‒ Available at: http://bioval.jrc.ec.europa.eu/products/glc2000/glc2000.php.

Guisan A. GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution / A. Guisan, S.B. Weiss, A.D. Weiss // Plant Ecology. – 1999. – Vol. 143. – P. 107–122.

Jenness J. Land Facet Corridor Designer: Extension for ArcGIS / J. Jenness, B. Brost, P. Beier // Jenness Enterprises. ‒ 2013. ‒ Available at: http://www.jennessent.com/arcgis/land_facets.htm

Moore I. Soil attribute prediction using terrain analysis / I. Moore, P. Gessler, G. Nielsen, G. Peterson // Soil Sci. Soc. Am. J. – 1993. – Vol. 57. – P. 443–452.

Olaya V. Geomorphometry in SAGA / V. Olaya, O. Conrad; ed. by T. Hengl, H.I. Reuter // Geomorphometry: concepts, software, applications. Elsevier. – 2008. – 765 p.

Grytsan, Y.I. (2000). Ecological bases transformative influence of forest vegetation on steppe environment. – Dnipropetrovsk: Izd-vo DNU, 300.

Zhukov, A.V., Kunah, O.N., Novikov, V.A., Ganzha, D.S. (2016). Phytoindication estimation of soil mesopedobionts communities catena and their ecomorphic organization. Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University. № 6(3), 39–45.

Zhukov, O.V., Hoffman, O.P. (2016). Time series analysis of NDVI of the Big Chapelsky valley vegetation for 2010–2015. NaUKMA scientific notes. 184, 40–46. (Series: Biology and ecology).

Zhukov, O.V., Pisarenko, P.V., Kunah, O.M., Dichenko, O.J. (2015). Role of landscape diversity in dynamics of abundance of sugar beet pests population in Poltava region. Visnyk of Dnipropetrovsk University. 23(1), 21–27. (Series: Biology, ecology).

Zhukov, O.V., Pisarenko, P.V., Kunakh, E.M., Dichenko, O.Y. (2015). Assessment of variation in space and time of vegetation by means of remote sensing. News of Dnipropetrovsk State Agrarian and Economic University. № 2(36), 105–112.

Zhukov, O.V. (2015). Analysis of spatial data in ecology and agriculture. Dnipropetrovsk: Izd-vo DNU, 124. doi: 10.13140 / RG.2.1.3480.2406.

Zhukov, O.V., Zadorozhna, G.O., Maslikova, K.P., Andrusevych, K.V., Lyadska, I.V. (2017). Ecology of the tehnozems: monograph. Dnipro: Zhurfond, 442.

Zhukov, O.V., Kunah, O.M., Taran, V.O., Lebedynska, M.M. (2016). Spatial variability of the soil conductivity within arena of the Dnipro valley (territory of the natural reserve “Dnieper-Orilsky”). Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University. 6(2), 129–157.

Kunah, O.M., Papka, O.S. (2016). Geomorphological ecogeographical variables definig features of ecological niche of common milkweed (Asclepias syriaca L.). Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University. № 1, 243–275.

Kunah, O.M., Papka, O.S. (2016). Ecogeographical determinantsof the ecological niche of the commonmilkweed (Asclepias syriaca) on the basis of indices of remote sensing of land images. Visnyk of Dnipropetrovsk University. 24(1), 78–86. (Series: Biology, ecology)

Mitchel, J.K., Bubenzer, G.D. (1984). Soil loss calculations. Soil erosion. Moscow: Kolos, 34–95.

Prysenko, G.V., Ravikovych, E.I. (2005). Predicting the socio-economic processes: manual: guidances. Kyiv: KNEU, 378.

Simonenko, E.I. (2013). Methodology for analysis and modeling of one-dimensional time series grain yields. Actual problems of the humanities and natural sciences. № 8, 130–133.

Simonenko, O.I. (2013). Methodological bases of modeling grain production in Ukraine. Scientific Bulletin of National Agriculture University of Ukraine. 181(3), 232–238. (Series: economics, agricultural management business).

Slutskiy, E.E. (1927). Addition accidental causes as the source of cyclic processes. The questions of the conjuncture. 1, 3, 34–64.

Beven, K., Kirkby, N. (1979). A physically based variable contributing area model of basin hydrology. Hydro. Sci. Bull. 43–69.

European Commission. Joint Research Centre (2003). Global Land Cover 2000 database. Available at: http://bioval.jrc.ec.europa.eu/products/glc2000/glc2000.php.

Guisan, A., Weiss, S.B., Weiss, A.D. (1999). GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution. Plant Ecology. 143, 107–122.

Jenness, J., Brost, B., Beier, P. (2013). Land Facet Corridor Designer: Extension for ArcGIS. Jenness Enterprises. Available at: http://www.jennessent.com/arcgis/land_facets.htm

Moore, I., Gessler, P., Nielsen, G., Peterson, G. (1993). Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Sci. Soc. Am. J. 57, 443–452.

Olaya, V., Conrad, O.; ed. by Hengl, T., Reuter, H.I. (2008). Geomorphometry in SAGA. Geomorphometry: concepts, software, applications. Elsevier. 765.

Published
2018-02-19
Section
Agricultural sciences (agronomics, agricultural ecology, land reclamation, ecology, crops husbandry, farming)