Как рассчитать фосфорные и калийные удобрения для дифференцированного внесения

Точечный метод отбора проб. В этом случае образцы берут в конкретных точках поля. Их координаты фиксируют, и затем на основе лабораторного анализа образцов специалисты делают прогноз о содержании питательных элементов по всему полю.

Насколько этот метод надёжен. Попробуем разобраться на примере. Перед нами две карты одного и того же поля в 20 гектар в Беларуси. Слева — карта, полученная при плотности отбора образцов в 100 метров, справа — при плотности в 50 метров.

Очевидно, что обе карты различаются и достовернее та из них, где плотность отбора образцов выше. Но высокая плотность отбора, увы, означает высокую стоимость агрохимического анализа. Допустим, у нас есть поле площадью 40 га. При сетке хотя бы в 0,9 га нам придётся взять на таком поле примерно 44 образца. Средняя стоимость анализа одного образца, например, в Украине — 45 $. Это значит, полный агрохимический анализ будет стоить около 2000 $. Не каждый фермер готов потратить такую сумму на анализ. Если же вносить удобрения по карте с меньшей плотностью, мы ещё больше увеличим пространственную неоднородность фосфора и калия, а урожайность получится непредсказуемой.

Выходит, точечный метод отбора образцов для агрохимии либо дорогой, если сетка отбора плотная, либо рискованный, если плотность низкая.

Метод отбора образцов по зонам. В этом случае поле делят или на равные прямоугольники, или на зоны по рельефу, урожайности, электропроводности и другим показателям. В каждой из выделенных зон берут смешанный образец почвы и анализируют его.

Насколько этот метод надёжен. По моему опыту, не сильно. С 2014 года я проверяю эффективность выделения зон на поле различными методами, которые практикуют агроконсалтинговые компании. В первую очередь, это выделение зон с помощью карт электропроводности, рельефа и содержания гумуса, по почвенным картам и равномерной сеткой прямоугольников.

По моим данным, полученные зоны на поле неоднородны по содержанию фосфора и калия независимо от исследуемого метода. Например, даже в зоне с однородным содержанием гумуса площадью в 1,5 гектара встречаются участки с высоким и низким содержанием калия и фосфора. Тоже самое верно для зон, выделенных всеми остальными способами.

Потому я этому методу не доверяю и вам советую относиться с осторожностью.

При расчёте удобрений по зонам продуктивности мы исходим не из разницы в содержании питательных элементов в почве, а из того, как меняется урожайность на поле.

Это имеет смысл по двум причинам. Во-первых, итоговую урожайность не всегда ограничивает именно содержание фосфора и калия. Например, вы вносите на поле фосфор и калий, рассчитывая на урожайность 8 т/га, но на отдельных участках из года в год получаете 2 т/га. Вряд ли тут проблема в нехватке фосфора и калия. Скорее всего, дело в недостатке влаги, низком содержании гумуса или в почвенной кислотности, которые также снижают урожайность. Потому важно не просто точно определить норму удобрений, но найти и устранить лимитирующие факторы.

Во-вторых, этот способ проще и дешевле. Многие производители комбайнов оборудуют свою технику датчиками. Эти датчики фиксируют массу зерна, которая поступает на элеватор, и привязывают это значение к координатам на поле. Чтобы составить карту зон продуктивности на поле, нужно собрать данные урожайности за последние четыре года и сопоставить их. В зонах высокой продуктивности вынос питательных элементов всегда больше, а в зонах низкой продуктивности — меньше. Опираясь на эти различия, можно точно определить дозу фосфора и калия для каждого участка поля.

Другой вариант, если специальной техники нет или данные урожайности собрать невозможно, — выделить зоны продуктивности и рассчитать нормы удобрений в веб-приложении OneSoil.

Чтобы рассчитать нормы фосфорных и калийных удобрений для дифференцированного внесения с помощью OneSoil, первое, что нужно сделать, — зарегистрироваться в веб-приложении. Регистрация и пользование бесплатны для всех и всегда. Дальше план такой:

Для этого мы научились моделировать относительные значения урожайности. Другими словами, мы не знаем, сколько тонн было убрано с той или иной части поля, но знаем, на сколько процентов продуктивен конкретный участок по отношению ко всему полю. Например, если со всего поля был собран урожай 10 тонн, а с участка Х — 2 тонны, то его урожайность в относительных величинах 20%. Вот эту величину мы и умеем определять.

Теперь о том, как это происходит. Для того, чтобы научиться восстанавливать данные об урожайности, мы использовали спутниковые снимки Sentinel-2 за несколько лет и собранную нами базу данных по полям общей площадью 40 тысяч гектаров. Наша команда сопоставила фактические показатели урожайности и вегетационные индексы на разных стадиях развития растений и нашла между ними закономерности. Это и позволило нам создать алгоритм для расчёта относительной урожайности на поле.

Насколько это надёжно. Давайте тоже разберёмся на примере. Чуть ниже карты урожайности за четыре года. За 2014 и 2016 год — смоделированы нами, за 2015 и 2017 — фактические, собранные при помощи комбайна.

Несмотря на разницу в погоде и в возделываемых культурах, большая часть поля стабильна по своим показателям урожайности, а расположение зон продуктивности на поле совпадает из года в год. О чём это говорит? Картам, где урожайность смоделирована, доверять можно.