СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ<.>)

Общее количество найденных документов : 55
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-55

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 96.03-04В4.461

Воронина, В. П.
Фитоэкологическая оценка черноземельских пастбищ [Текст] / В. П. Воронина // Агроэкол. пробл. Рос. Прикаспия. - Волгоград, 1994. - С. 168-177

ГРНТИ	68.35.47

ВИНИТИ 681.35.47.17
Рубрики: ПАСТБИЩА
ФИТОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
ЧЕРНЫЕ ЗЕМЛИ

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 96.04-04В4.70

Forecasting wheat yield in a mediterranean-type environment from the NOAA satellite [Text] / R. C.G. Smith [et al.] // Austral. J. Agr. Res. - 1995. - Vol. 46, N 1. - P113-125 . - ISSN 0004-9409
Перевод заглавия: Прогнозирование урожая пшеницы для условий среды средиземноморского типа на основании спутниковых данных Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA)
Аннотация: Приводятся данные о связи между пространственным варьированием среднего урожая пшеницы в 50 местностях в зап. Австралии и спутниковыми замерами нормализованного индекса различий в растительном покрове (NDVI). Исследуемая площадь составляла 16,3 млн. га, в т. ч. 2,9 млн. га составляли посевы пшеницы, с к-рых было собрано 4,66 млн. т зерна. Это составило 78% от общего сбора пшеницы в зап. Австралии. Пространственное варьирование показателя NDVI в начале июля составляло 46% от пространственного варьирования показателя итоговой урожайности. Этот показатель повышался до 56% к моменту начала цветения пшеницы в конце авт., и оставался высоким вплоть до начала ноября (48%), когда созревал урожай. Сочетание показателей NDVI в конце авт. и начале ноября давало 70% пространственного варьирования урожайности. Для сравнения, общее выпадение дождей в течение 1992 г. с апр. по окт. - главного определяющего фактора урожайности - составляло лишь 28% варьирования урожаев пшеницы. Существенная корреляция NDVI с итоговым урожаем в середине вегетации за 3 - 5 мес. до сбора урожая указывает на приемлемость прогнозирования урожаев в этот период. Кроме того, NDVI дает ценную пространственную информацию о взаимодействии факторов урожая, развития растительного покрова и использования воды, лежащем в основе этой корреляции. Австралия, Division of Exploration and Mining, CSIRO, PO Wembley, W.A. 6014. Библ. 39

ГРНТИ	68.35.29

ВИНИТИ 681.35.29.15.15
Рубрики: ПШЕНИЦА
ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ

Доп.точки доступа:
Smith, R.C.G.; Adams, J.; Stephens, D.J.; Hick, P.T.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI02) 96.06-04В8.50

Христов, Илия.
Влияние на почвената влага през отделни етапи на онтогенезата на царевица върху продуктивността й [Текст] : [Докл.] 5 Нац. конф. с междунар. участие "Почвозн. и стратегията за устойчиво земедел. в България", София, 10-13 май, 1994 / Илия Христов // Почвозн., агрохим. и екол. - 1995. - Vol. 30, N 1-6. - С. 74-75 . - ISSN 0861-9425
Перевод заглавия: Влияние изменений влажности почвы по фазам онтогенеза кукурузы на ее урожай
Аннотация: Приведены результаты 4-летних исследований по требованиям растений кукурузы по фазам роста к влагообеспеченности и по влиянию недостатка влаги в разные фазы роста на формирование урожая зерна. В связи с этим были выделены фазы экстремально критические, критические и важные, и средние недоборы урожая по годам при недостатке влаги составляли соответственно 52,6, 28,0 и 22,0%. Представлены данные по фактическим запасам почвенной влаги и их соответствию требования во влаге по фазам роста. Рассмотрены возможности прогнозирования урожая зерна кукурузы с помощью ЭВМ на основе использования имеющейся информации по факторам метеорологическим, почвенно-физическим и биологическим. Болгария, Н.-и. ин-т по почвознание и агроекология "Н. Пушкаров", София. Библ. 10

ГРНТИ	68.05.41

ВИНИТИ 681.05.41.09.11
Рубрики: КУКУРУЗА
УРОЖАЯ
ОНТОГЕНЕЗ
ВЛАГООБЕСПЕЧЕННОСТЬ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ZEA MAYS

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 96.06-04В4.201

Христов, Илия.
Влияние на почвената влага през отделни етапи на онтогенезата на царевица върху продуктивността й [Текст] : [Докл.] 5 Нац. конф. с междунар. участие "Почвозн. и стратегията за устойчиво земедел. в България", София, 10-13 май, 1994 / Илия Христов // Почвозн., агрохим. и екол. - 1995. - Vol. 30, N 1-6. - С. 74-75 . - ISSN 0861-9425
Перевод заглавия: Влияние изменений влажности почвы по фазам онтогенеза кукурузы на ее урожай
Аннотация: Приведены результаты 4-летних исследований по требованиям растений кукурузы по фазам роста к влагообеспеченности и по влиянию недостатка влаги в разные фазы роста на формирование урожая зерна. В связи с этим были выделены фазы экстремально критические, критические и важные, и средние недоборы урожая по годам при недостатке влаги составляли соответственно 52,6, 28,0 и 22,0%. Представлены данные по фактическим запасам почвенной влаги и их соответствию требования во влаге по фазам роста. Рассмотрены возможности прогнозирования урожая зерна кукурузы с помощью ЭВМ на основе использования имеющейся информации по факторам метеорологическим, почвенно-физическим и биологическим. Болгария, Н.-и. ин-т по почвознание и агроекология "Н. Пушкаров", София. Библ. 10

ГРНТИ	68.35.29

ВИНИТИ 681.35.29.29.15
Рубрики: КУКУРУЗА
УРОЖАЯ
ОНТОГЕНЕЗ
ВЛАГООБЕСПЕЧЕННОСТЬ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ZEA MAYS

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 04.01-04В4.128

Wenzel, W. G.
Rainfall and the prediction of sorghum yield in South Africa [Text] / W. G. Wenzel // S. Afr. J. Plant and Soil. - 2003. - Vol. 20, N 1. - P38-40 . - ISSN 0257-1862
Перевод заглавия: Осадки и прогнозирование урожая сорго в Южной Африке
Аннотация: В ЮАР производством сорго занимаются как мелкие фермеры, так и крупные товарные хозяйства. На мелких фермах товарность сорго низкая и сорго используется в основном для потребления на месте. Урожайность сорго на мелких фермах заметно не изменилась с 1980-ых гг. и остается низкой. Мелкие фермеры выращивают ландрасы сорго, тогда как крупные выращивают гибриды сорго, семена к-рых поставляются национальными и интернациональными семенными компаниями. Проведенные исследования показали, что неблагоприятным фактором является недостаточная влагообеспеченность и засухи. Для стабилизации и роста урожайности необходимо возделывать засухоустойчивые генотипы сорго. Установлено, что имеется довольно четкая зависимость между влагообеспеченностью и продуктивностью зернового сорго. В частности, накоплены экспериментальные и производственные данные о том, что урожай зернового сорго можно прогнозировать по кол-ву осадков в феврале или ноябре-марте. ЮАР, APC Grain Crops Institute, Potchefstroom. Библ. 15

ГРНТИ	68.35.29

ВИНИТИ 681.35.29.33
Рубрики: СОРГО
УРОЖАЙНОСТЬ
ОСАДКИ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ЮАР

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 04.09-04В4.135

A crop-weather model for prediction of rice (Oryza sativa L.) yiels using an empirical-statistical technique [Text] / K. Kandiannan [et al.] // J. Agron. and Crop Sci. - 2002. - Vol. 188, N 1. - P59-62 . - ISSN 0931-2250
Перевод заглавия: Модель "сельскохозяйственная культура - погода" для прогнозирования урожая риса (Oryza sativa L.) с использованием эмпирико-статистического метода
Аннотация: Сделана попытка прогнозирования урожая риса в первый сезон (июнь-сентябрь) в условиях Коимбатора (шт. Тамил Наду). При моделировании урожая использовали метеоданные за 10 лет (1987-1997 гг.). Учитывали факторы: процент площади под рисом за первый сезон (X[1]), число дней с минимальными т-рами ниже 22'ГРАДУС'C в августе и сентябре (X[2]), среднесуточная максимальная т-ра за июль, август и сентябрь (X[3]), среднесуточная минимальная т-ра за июль, август и сентябрь (X[4]), общее среднее число часов солнечного сияния в августе и сентябре (X[5]), общее кол-во осадков за июль, август и сентябрь (X[6]), общее среднее число часов солнечного сияния в августе и сентябре (X[7]). Сделан вывод, что в модель можно включать X[1], X[2], X[4] и X[7]. Индия, Centre for Soil and Crop Management Studies, Tamil Nadu Agricultural University, Coimbatore. Библ. 19

ГРНТИ	68.35.29

ВИНИТИ 681.35.29.31.99
Рубрики: РИС
МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ПОГОДНЫЕ УСЛОВИЯ
СОЛНЕЧНАЯ РАДИАЦИЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
МЕТОДИКА
ИНДИЯ

Доп.точки доступа:
Kandiannan, K.; Karthikeyan, R.; Krishnan, R.; Kailasam, C.; Balasubramanian, T.N.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 04.10-04В4.400

Spatial validation of cotton simulation model in relation to soils and multispectral imagery [Text] : докл. [Conference on Ecosystems' Dynamics, Agricultural Remote Sensing and Modeling, and Site-Specific Agriculture, San Diego, Calif., 7 Aug., 2003] / Javed Iqbal [et al.] // Proc. SPIE. - 2003. - Vol. 5153. - P200-207 . - ISSN 1046-6770
Перевод заглавия: Пространственная оценка модели хлопчатника в связи со свойствами почв и многоспектральным изображением
Аннотация: Исследования проводили в 1998-1999 гг. на Ливингстонском поле Пертширской фермы (граф. Боливар, шт. Миссисипи) на площади 162 га. Здесь хлопчатник возделывали бессменно в течение 45 лет с поливом. Почвы тяжевые иловато-суглинистые. Сравнивали урожаи фактические с прогнозируемыми по модели "GOSSYM". Изучали пространственную и временную картину состояния посевов хлопчатника в течение вегетации в пределах участка с помощью многоспектральных изображений. Прогнозировали урожай волокна с помощью данных дистанционных наблюдений. Проведенное картирование с помощью дистанционных наблюдений свидетельствует о значительной неоднородности почвенного покрова. Наблюдались большие различия в урожае в пределах участка, в том числе в зависимости от удаленности от дренажной сети. Многоспектральные наблюдения в период 300-600 градусо-дней могли быть основой для принятия решения о целесообразности пересева на части территории при неблагоприятной погоде. На основе результатов анализа 2-3 многоспектральных изображений в период 800-1500 градусо-дней можно судить о состоянии здоровья растений и прогнозировать урожай применительно к нормальным погодным условиям. США, Mississippi State Univ. Библ. 7

ГРНТИ	68.35.35

ВИНИТИ 681.35.35.15.99
Рубрики: ХЛОПЧАТНИК
РАЗВИТИЕ
ДИСТАНЦИОННЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
МНОГОСПЕКТРАЛЬНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
США

Доп.точки доступа:
Iqbal, Javed; Whisler, Frank D.; Read, John J.; Thomasson, Alex J.; Ali, Ishiaq; Jenkins, Johnie N.; Villaroel, Dorgelis

РЖ ВИНИТИ 68 (BI02) 04.12-04В8.18

Spatial validation of cotton simulation model in relation to soils and multispectral imagery [Text] : докл. [Conference on Ecosystems' Dynamics, Agricultural Remote Sensing and Modeling, and Site-Specific Agriculture, San Diego, Calif., 7 Aug., 2003] / Javed Iqbal [et al.] // Proc. SPIE. - 2003. - Vol. 5153. - P200-207 . - ISSN 1046-6770
Перевод заглавия: Пространственная оценка модели хлопчатника в связи со свойствами почв и многоспектральным изображением
Аннотация: Исследования проводили в 1998-1999 гг. на Ливингстонском поле Пертширской фермы (граф. Боливар, шт. Миссисипи) на площади 162 га. Здесь хлопчатник возделывали бессменно в течение 45 лет с поливом. Почвы тяжевые иловато-суглинистые. Сравнивали урожаи фактические с прогнозируемыми по модели "GOSSYM". Изучали пространственную и временную картину состояния посевов хлопчатника в течение вегетации в пределах участка с помощью многоспектральных изображений. Прогнозировали урожай волокна с помощью данных дистанционных наблюдений. Проведенное картирование с помощью дистанционных наблюдений свидетельствует о значительной неоднородности почвенного покрова. Наблюдались большие различия в урожае в пределах участка, в том числе в зависимости от удаленности от дренажной сети. Многоспектральные наблюдения в период 300-600 градусо-дней могли быть основой для принятия решения о целесообразности пересева на части территории при неблагоприятной погоде. На основе результатов анализа 2-3 многоспектральных изображений в период 800-1500 градусо-дней можно судить о состоянии здоровья растений и прогнозировать урожай применительно к нормальным погодным условиям. США, Mississippi State Univ. Библ. 7

ГРНТИ	68.05.33

ВИНИТИ 681.05.33.09
Рубрики: ХЛОПЧАТНИК
РАЗВИТИЕ
ДИСТАНЦИОННЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
МНОГОСПЕКТРАЛЬНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
США

Доп.точки доступа:
Iqbal, Javed; Whisler, Frank D.; Read, John J.; Thomasson, Alex J.; Ali, Ishiaq; Jenkins, Johnie N.; Villaroel, Dorgelis

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 04.12-04В4.531

Hoffmann, C. M.
Estimation of leaf area index of Beta vulgaris L. based on optical remote sensing data [Text] / C. M. Hoffmann, M. Blomberg // J. Agron. and Crop Sci. - 2004. - Vol. 190, N 3. - P197-204 . - ISSN 0931-2250
Перевод заглавия: Оценка индекса площади листовой поверхности Beta vulgaris L. на основе данных оптического дистанционного зондирования
Аннотация: Полевые опыты проводили в 2001 г. (6 опытов) и в 2002 г. (9 опытов) на выщелоченных бурых лесных почвах в окр. Геттингена (Земля Нижняя Саксония). Наблюдали за связью между динамикой индекса листовой поверхности сахарной свеклы в течение вегетации и урожаем корнеплодов осенью. Урожай корнеплодов осенью не показал четкой связи с индексом листовой поверхности или нормализованным дифференцированным вегетативным индексом (NADJ) в течение сезона, независимо от погоды (измерение в июне и сентябре). Необходимо комбинировать данные NDVJ с данными моделей роста растений, чтобы прогнозировать потенциальный урожай осенью. Германия, Inst. of Sugar Beet Research, Gottingen. Библ. 28

ГРНТИ	68.35.33

ВИНИТИ 681.35.33.15.99
Рубрики: СВЕКЛА САХАРНАЯ
ЛИСТОВАЯ ПОВЕРХНОСТЬ
ОЦЕНКА ИНДЕКСА
УРОЖАЙ КОРНЕПЛОДОВ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ГЕРМАНИЯ

Доп.точки доступа:
Blomberg, M.

10.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 05.05-04В4.238К

Луговкин, В. В.
Формирование запрограммированных урожаев озимой пшеницы при разных нормах высева и технологиях возделывания в условиях северной части Центрального района России [Текст] / В. В. Луговкин. - Тверь : Твер. гос. с.-х. акад., 2004. - 24 с. : ил.
Аннотация: Работа выполнена в Тверской гос. с.-х. академии. Цель исследований - изучить особенности формирования запрограммированных урожаев озимой пшеницы при разных нормах высева и технологиях возделывания, выявить лучшие варианты технологии, обеспечивающие получение близких к запрограммированным уровням урожаев, наибольшую рентабельность производства зерна и высокое его качество и дать рекомендации производству. Уровни программируемых урожаев - 20, 35 и 45 ц/га на дерново-среднеподзолистой остаточно-глееватой хорошо окультуренной. Показано, что в этих условиях по тепловым ресурсам озимая пшеница может формировать урожай зерна на уровне 50 ц/га. В опытах удавалось получать запрограммированные урожаи 35 и 45 ц/га. В последнем случае норма высева - 6 млн. семян/га, внесение норм удобрений из расчета формирования урожая 45 ц/га, применение химических средств защиты растений. Зерно содержит 22-23% клейковины. Результаты работы использованы при разработке рекомендаций "Особенности проведения весенних полевых работ и задачи агрохимической службы Тверской обл. в 2004 г."

ГРНТИ	68.35.29

ВИНИТИ 681.35.29.17.99
Рубрики: ПШЕНИЦЫ ОЗИМАЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ РАЙОН РОССИИ
Свободных экз. нет

11.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 05.08-04В4.379

Исследования по моделированию высокого урожая с помощью удобрений и параметров при прямом посеве летнего арахиса [Text] / Tian-zeng Su [et al.] // Henan nongue daxue xuebao = J. Henan Agr. Univ. - 2004. - Vol. 38, N 3. - С. 271-274 . - ISSN 1000-2340
Аннотация: Построена модель связи между урожаем арахиса и применением органических удобрений, N, P и K удобрений и гипса, их взаимодействия при летней культуре с прямым посевом, а также функциональная модель формирования прибавок урожая и качества. Модель прогнозирует оптимизацию применения удобрений для формирования урожая плодов 6000 кг/га. КНР, Shangqiu Teachers Colloge. Библ. 7

ГРНТИ	68.35.37

ВИНИТИ 681.35.37.15.23
Рубрики: МАСЛИЧНЫЕ КУЛЬТУРЫ
АРАХИС
АГРОТЕХНИКА
УДОБРЕНИЕ
ПРЯМОЙ ПОСЕВ
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
КИТАЙ

Доп.точки доступа:
Su, Tian-zeng; Hou, Le-xin; Lu, guo-xiang; Chang, Rui-xia

12.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI02) 05.09-04В8.274

Исследования по моделированию высокого урожая с помощью удобрений и параметров при прямом посеве летнего арахиса [Text] / Tian-zeng Su [et al.] // Henan nongue daxue xuebao = J. Henan Agr. Univ. - 2004. - Vol. 38, N 3. - С. 271-274 . - ISSN 1000-2340
Аннотация: Построена модель связи между урожаем арахиса и применением органических удобрений, N, P и K удобрений и гипса, их взаимодействия при летней культуре с прямым посевом, а также функциональная модель формирования прибавок урожая и качества. Модель прогнозирует оптимизацию применения удобрений для формирования урожая плодов 6000 кг/га. КНР, Shangqiu Teachers Colloge. Библ. 7

ГРНТИ	68.33.29

ВИНИТИ 681.33.29.11
Рубрики: МАСЛИЧНЫЕ КУЛЬТУРЫ
АРАХИС
АГРОТЕХНИКА
УДОБРЕНИЕ
ПРЯМОЙ ПОСЕВ
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
КИТАЙ

Доп.точки доступа:
Su, Tian-zeng; Hou, Le-xin; Lu, guo-xiang; Chang, Rui-xia

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI03) 05.09-04В4.107

Брушков, А. И.
Программирование урожаев до 30-40 ц/40 ц/га)зерновых культур в аэроландшафтных технологиях с использованием математичесих моделей и ЭВМ [Текст] / А. И. Брушков // Технологические проблемы производства продукции животноводства. - Троицк (Челяб. обл.), 2002. - С. 3-4 . - ISBN 5-901987-18-7
Аннотация: Приведены результаты многолетних исследований по программированию и получению программированных урожаев на основе применения возрастающих доз удобрений. Работы проводили с районированными сортами яровой пшеницы (Омская 9, Омская 18, Казахстанская раннеспелая, СИД-88), ячменя (Медикум 85) и овса (Скакун). Система обработки почвы - почвозащитная. В результате проведенных исследований установлена количественная зависимость урожайности в виде производственных функций с содержанием в пахотном и подпахотном слоях почвы нитратного N, подвижного P и обменного K и дозами N, P и K удобрений. Россия, УГАВМ, г. Троицк

ГРНТИ	34.31.37

ВИНИТИ 341.31.37.65
Рубрики: ПШЕНИЦА ЯРОВАЯ
ЯЧМЕНЬ
ОВЕС
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
АГРОЛАНДШАФТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

14.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 06.06-04В4.342

Instrumental test to estimate a model of forecast yield: A non-parametric application to the pollen index in South Italy [Text] / F. Orlandi [et al.] // Ann. Appl. Biol. - 2004. - Vol. 145, N 1. - P81-90 . - ISSN 0003-4746
Перевод заглавия: Инструментальный тест для оценки модели по прогнозированию урожая: непараметрическое применение к пыльцевому индексу в Южной Италии
Аннотация: Исследования проводили в 15 пунктах Южн. Италии с долговременными традициями возделывания маслины (Olea europaea L.). Оценивали пригодность пыльцевого оптимизированного индекса для прогнозирования урожая маслины. Установлено, что с индексом хорошо прогнозируется урожай, с учетом метеоданных в период до начала цветения. Оказалось, что индекс позволяет более точно прогнозировать урожай маслины. Италия, Univ. of Perugia. Библ. 20

ГРНТИ	68.35.37

ВИНИТИ 681.35.37.15.99
Рубрики: МАСЛИЧНЫЕ КУЛЬТУРЫ
OLEA EUROPAEA
ПЫЛЬЦЕВОЙ ИНДЕКС
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ИТАЛИЯ

Доп.точки доступа:
Orlandi, F.; Lanari, D.; Pieroni, L.; Romano, B.; Fornaciari, M.

15.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 07.07-04В4.412

Predicting sugar beet yield variability using yield maps of combinable crops and the 'monitor pedo cell'approach [Text] / Kerstin Panten [et al.] // Landbauforsch. Volkenrode. - 2005. - Sonderh. 286. - P65-70 . - ISSN 0458-6859
Перевод заглавия: Прогнозирование вариабельности урожая сахарной свеклы в пределах поля на основе использования картограмм урожая сельскохозяйственных культур севооборота и подхода "мониторинга по педоклеткам"
Аннотация: Исследования проводили на экспериментальном поле (7,9 га) по точному сельскому хозяйству в Гроссер Фуксберге в севообороте овес-озимый ячмень-горох-озимый ячмень-сахарная свекла (СС). Участок разделили на 33 клетки, на к-рых учитывался урожай каждой культуры севооборота, что дало возможность построить картограммы урожайности в соответствии с пестротой почвенных условий и урожайность показана в процентах от средней по полю. 49% вариабельности урожая корнеплодов СС и 57% вариабельности урожая сахара оказалось возможным объяснить вариабельностью урожая предшествующих зерновых и зернобобовых культур в прежние годы. Анализ гранулометрического состава почвы позволил установить сильную корреляцию его с урожайностью зерна и урожайностью корнеплодов и сахара СС и с влагообеспеченностью почвы. Вариабельность урожайности в пределах поля может быть использована при разработке стратегии дифференцированного применения удобрений, особенно N. Германия, Inst. of Plant Nutrition and Soil Science, Braunschweig. Библ. 24

ГРНТИ	68.35.33

ВИНИТИ 681.35.33.15.99
Рубрики: СВЕКЛА САХАРНАЯ
АГРОТЕХНИКА
ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ УРОЖАЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
КАРТИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ГЕРМАНИЯ

Доп.точки доступа:
Panten, Kerstin; Haneklaus, Silvia; Rogasik, Jutta; Schnug, Ewald

16.

Патент 2294091 Российская Федерация, МКИ A01G 7/00.

Тютюма, Н. В.
Способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, преимущественно коллекционных сортов яровых зерновых колосовых культур, при возделывании в условиях резко континентального климата [Текст] / Н. В. Тютюма, В. П. Зволинский, А. М. Салдаев ; Гос. науч. учрежд. Прикасп. НИИ арид. земледел. РАСХН. - № 2005122736/12 ; Заявл. 18.07.2005 ; Опубл. 27.02.2007
Аннотация: Изобретение относится к области сельского хозяйства и может быть использовано при прогнозировании урожая и оценки качества зерна, а также для оценки эффективности проводимых агротехнических мероприятий при интродукции новых сортов. Определяют оптимальные сроки, нормы высева и способы сева. Устанавливают сумму среднесуточных температур от момента посева до прекращения вегетации. Устанавливают норму высева для формирования густоты стояния стебля. Вычисляют гидротермический коэффициент за период "посев-уборка". Определяют расчетом планируемую продуктивность

ГРНТИ	68.35.29

ВИНИТИ 681.35.29.35
Рубрики: ЗЕРНОВЫЕ КУЛЬТУРЫ
ПШЕНИЦА ЯРОВАЯ
ПРОДУКТИВНОСТЬ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ

Доп.точки доступа:
Зволинский, В.П.; Салдаев, А.М.; Гос. науч. учрежд. Прикасп. НИИ арид. земледел. РАСХН
Свободных экз. нет

17.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 08.04-04В4.81

Прогнозирование урожая зерна с помощью теории хаоса [Text] / Huifei Jiang [et al.] // Zhongguo nongye daxue xuebao = J. China Agr. Univ. - 2006. - Vol. 11, N 1. - С. 47-52 . - ISSN 1007-4333
Аннотация: На основе анализа колебаний погодных условий по годам показано, что колебания погодных условий с хаотическими характеристиками являются результатом климатической вариабельности. На базе теории хаоса и урожая пшеницы в Вугоне (пров. Шаньси), Юсянь и Чжуочжоу (пров. Хэбэй) за период 1949-1999 гг. были построены модели прогнозирования урожая для условий этих 3 пунктов. Точность прогнозирования урожая пшеницы по этим моделям на 2000 г. для этих пунктов составила соотв. 98,1, 92,1 и 97,1%. Точность прогнозирования для всех пунктов превысила 92%. Модели на основе теории хаоса по прогнозированию урожая зерна могут быть рекомендованы как новый метод прогнозирования урожая. КНР, College of Resource and Environment, China Agric. Univ., Beijing. Библ. 18

ГРНТИ	68.35.29

ВИНИТИ 681.35.29.15.99
Рубрики: ПШЕНИЦА
УРОЖАЙ ЗЕРНА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ТЕОРИЯ ХАОСА
КИТАЙ

Доп.точки доступа:
Jiang, Huifei; Deyong, Wen; Liao, Shuhua; Li, Shuyan; Wu, Wenliang

18.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 08.05-04В4.299

Модель для определения свежей надземной биомассы хлопчатника на основе полевого гиперспектрального дистанционного зондирования [Text] / Jun-Hua Bai [et al.] // Zuowu xuebao = Acta agron. sin. - 2007. - Vol. 33, N 2. - С. 311-316 . - ISSN 0496-3490
Аннотация: Определение кол-ва надземной биомассы хлопчатника дает возможность оценить состояние посевов и прогнозировать урожай. Изучали возможность измерения надземной биомассы хлопчатника на основе анализа спектра отражения. Самая большая величина коэффициента корреляции между надземной биомассой и спектром отражения в видимой части спектра приходилась на интервал 589-700 нм, в инфракрасном интервале - 865-919 нм, причем в первом случае больше. Точность определения при 862 и 629 нм превышала 80%. Предложена модель определения надземной биомассы хлопчатника на основе спектрального отражения. КНР, Key Lab. of Oasis Ecology Agrio. of Xinjiang Construction Crops, Shihezi. Библ. 223

ГРНТИ	68.35.35

ВИНИТИ 681.35.35.15.17
Рубрики: ХЛОПЧАТНИК
НАДЗЕМНАЯ БИОМАССА
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ
ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
КИТАЙ

Доп.точки доступа:
Bai, Jun-Hua; Li, Shao-Kun; Wang, Ke-Ru; Sui, Xue-Yan; Chen, Bing

19.

РЖ ВИНИТИ 68 (BI03) 08.07-04В4.6

Weiss, A.
The circuitous path to the comparison of simulated values from crop models with field observations [Text] / A. Weiss, W. W. Wilhelm // J. Agr. Sci. - 2006. - Vol. 144, N 6. - P475-488 . - ISSN 0021-8596
Перевод заглавия: Окольный путь к сравнению моделей прогнозной оценки урожая с полевыми наблюдениями
Аннотация: Появление компьютеров в середине XX в. дало возможность построения различных компьютерных моделей для научных и производственных целей. Для оценки точности и надежности моделей проводили сравнение данных расчетных с помощью моделей с фактическими результатами измерений. Показано, что расхождения между ними могут быть связаны не только с качеством моделей, но и субъективностью исследователей и трудностями измерения некоторых данных в полевых условиях. Так, методы определения числа зерен, массы зерен и урожая могут быть неодинаковыми у разных исследователей, это закладывает вероятность ошибок и увеличение различий между смоделированными и практическими данными. Ошибки могут возникать в результате использования метеоданных, полученных на метеостанциях, расположенных на значительном удалении от мест проведения опытов, особенно в условиях, лимитирующих рост и развитие растений и формирование урожая и его качества. Для уменьшения расхождений с фактическими данными необходимо дальнейшее совершенствование моделей и возможно большая унификация получения и оценки экспериментальных данных. США, School of Natural Resources, Univ. of Nebraska, Lincoln

ГРНТИ	68.35.01

ВИНИТИ 681.35.01.05
Рубрики: РАСТЕНИЕВОДСТВО
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
ОЦЕНКА МОДЕЛЕЙ
США

Доп.точки доступа:
Wilhelm, W.W.

20.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI03) 11.06-04В4.75

Пуховский, А. В.
Метод аппроксимации и калибровки модели Митчерлиха-Спиллмана-Бауле-Богуславского [Текст] / А. В. Пуховский // Докл. Рос. акад. с.-х. наук. - 2011. - N 1. - С. 31-34 . - ISSN 0869-6128
Аннотация: Тип математической модели функции продуктивности очень важен для адекватного прогнозирования оптимальных доз удобрений и их действия на урожай. При этом легкокалибруемые регрессионные модели нельзя использовать для экстраполяции, а модели, предложенные Митчерлихом, Спиллманом, Бауле, Богуславским, сложны для калибровки даже в одномерном случае. На основе модельных исследований найдено объяснение хорошей аппроксимирующей способности логарифмической трансформации аргумента линеаризующей восходящую ветвь функции продуктивности. Разработан алгоритм упрощенной калибровки математической модели Богуславского: 1 - дозы удобрений трансформируют в логарифмический вид после внесения поправки на исходное содержание элемента питания в почве; 2 - оценивают максимальную урожайность в условиях опыта; урожайные данные переводят в относительный вид; 3 - дискриминируют данные исходя из допустимого для аппроксимации интервала; 4 - методом наименьших квадратов находят параметры линейной модели и на их основе рассчитывают параметры модели Богуславского, тем самым исправляя вид аппроксимации и получая возможность ее экстраполяции

ГРНТИ	34.31.37

ВИНИТИ 341.31.37.65
Рубрики: СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ КУЛЬТУРЫ
ПРОДУКТИВНОСТЬ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЯ
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

1-20 21-40 41-55

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска