Властивості темно-сірого опідзоленого ґрунту і точне рільництво
DOI:
https://doi.org/10.32636/01308521.2025-(78)-2-1Ключові слова:
гумус, кислотність, азот, фосфор, калій, прецизійне удобрення, врожайАнотація
Мінливість фізичних та агрохімічних властивостей ґрунтів Лісостепу Західного зумовлює необхідність диференційованого дозування удобрення агрокультур не лише між їх різновидами, а й у межах одного поля, на якому, як правило, одна ґрунтова відміна. Причина цьому – фаціальна строкатість гранулометричного складу, їхніх кислотно-основних властивостей, вмісту органічних речовин та лабільних біогенних елементів. У межах одного поля темно-сірого опідзоленого крупнопилуватого легкосуглинкового ґрунту у відділені «Вирів» ТОВ "СІЕФДЖІ ТРЕЙДИНГ" ми виявили варіативність аналітичних результатів від 4,25 до 26,8 % за семи показниками. Обчислені коефіцієнти парних кореляцій для цих показників охоплювали діапазон від вельми тісних до слабких і відсутніх. Вміст гумусу в орному шарі змінювався від 2,7 до
4,0 % (коефіцієнт варіації ‒ 11,35 %). Варіація запасів доступного азоту в ґрунті була найменшою з-поміж інших показників (від
112 до 133 мг/кг ґрунту; коефіцієнт варіації ‒ 5,2 %). З умістом гумусу була визначена помірна кореляція вмісту легкогідролізного азоту, проте у подібному до гумусу діапазоні в ґрунті змінювався ресурс фосфатів, проте встановлена лише помітна пряма залежність між цими показниками по ділянках. Запаси обмінного калію на дванадцяти ділянках різнилися майже втричі, що перевершило варіативність усіх інших показників (від 50,2 до 138,0 мг/кг; коефіцієнт варіації ‒ 22,3 %). Методом 3В-моделювання у програмі STATISTICA-12 встановлена сильна взаємодія показників рН та гідролітичної кислотності у синергійному впливі на місткість катіонного обміну. Вміст гумусу з місткістю катіонного обміну та гідролітичною кислотністю сумісно сильно впливали на підвищення вмісту легкогідролізного азоту в орному шарі. На основі ґрунтової карти у цифровому форматі ми побудували картограми з нанесеними контурами за шістьма показниками ґрунту. Система точного рільництва передбачає інсталяцію електронної картограми поля у пам’ять комп’ютера, агрегатів для прецизійного внесення азоту, фосфору, калію чи меліорантів, відповідно до строкатості поля.
Посилання
1. Гнатів П. С., Стасів О. Ф. Системний аналіз та агроекосистеми : наукова монографія. Оброшине, 2025. 414 с. https://doi.org/10.32636/9786178433079/2
2. Agrochemical analysis of soils in precision farming technologies: a case study of the Chernihiv region / V. Zatserkovnyi et al. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv Geology. 1 (1 (108)): 85‒93. https://doi.org/10.17721/1728-2713.108.12.
3. Analysis of Soil and Crop Properties for Precision Agriculture for Winter Wheat / E. Vrindts et al. Biosyst. Eng. 2003. Vol. 85. Issue 2. P. 141–152. https://doi.org/10.1016/S1537-5110(03)00040-0.
4. Association of Equipment Manufacturers. U. S. Precision Agriculture Study Unveiled by AEM, Ag Organizations. (2021, February 1). https://newsroom.aem.org.
5. Austin R., Gatiboni L. & Havlin J. Soil Sampling Strategies for Site-specific Field Management. NC State Extension Publications. 2020. https://content.ces.ncsu.edu/.
6. Blackmore S., Godwin R. J. & Fountas S. The Analysis of Spatial and Temporal Trends in Yield Map Data over Six Years. Biosyst. Eng. 2003, 84, 455–466. https://www.researchgate.net/publication/268200460_The_Analysis_of_Spatial_and_Temporal_Trends_in_Yield_Map_Data_over_Six_Years.
7. Burt R. Soil Survey Laboratory Methods Manual; Soil Survey Investigation Report No. 42, Version 4.0; USDA-NRCA: Lincoln, NE, USA, 2004. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=1870687.
8. Can Precision Agriculture Increase the Profitability and Sustainability of the Production of Potatoes and Olives? / F. Van Evert et al. Sustainability. 2017, 9 (10), 1863. https://doi.org/10.3390/su9101863.
9. Comprehensive analysis on soil nitrogen prediction using near-infrared spectroscopy: Models, methods, and insights for precision agriculture / X. Wang et al. Results in Chemistry. 2025. Vol. 16. 102416. https://doi.org/10.1016/j.rechem.2025.102416.
10. Dynamics of the forms of nutrient nitrogen in Greyic Luvic Phaeozem when regulating their resources with fertilizers and nitrapyrin applied to winter barley / V. Shestak et al. Journal of Elementology. 2023. 28 (1). P. 41‒58. https://doi.org/10.5601/jelem.2023.28.1.2352.
11. Evaluation of In-Season Management Zones from High-Resolution Soil and Plant Sensors / M. Corti et al. Agronomy. 2020, 10, 1124. https://doi.org/10.3390/agronomy10081124.
12. Exploring the adoption of precision agricultural technologies: A cross regional study of EU farmers / A. P. Barnes et al. Land Use Policy. 2019. V. 80. P. 163‒174. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.10.004.
13. Gajda A. M., Czyż E. A. & Dexte A. R. Effects of long-term use of different farming systems on some physical, chemical and microbiological parameters of soil quality. Int. Agrophys., 2016, 30 (2). 165‒172. https://doi.org/10.1515/intag-2015-0081.
14. Nitrogen transformations in modern agriculture and the role of biological nitrification inhibition / D. Coskun et al. Nat. Plants. 2017. 3: 17074. https://doi.org/10.1038/nplants.2017.74.
15. Precision Agriculture Technologies Positively Contributing to GHG Emissions Mitigation, Farm Productivity and Economics / A. Balafoutis et al. 2017. Sustainability. 2017. 9, 1339. https://doi.org/10.3390/su9081339.
16. Precision Agriculture Techniques and Practices: From Considerations to Applications / U. Shafi et al. Sensors 2019, 19 (17), 3796. https://doi.org/10.3390/s19173796.
17. Precision Agriculture: Terms And Definitions. 2015. URL: https://www.globalagtechinitiative.com/market-watch/precision-agriculture-terms-and-definitions/.
18. Protocol for multivariate homogeneous zone delineation in precision agriculture / M. A. Córdoba et al. Biosyst. Eng. 2016, 143, 95–107. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2015.12.008.
19. Rodrigues M. S. & Cora J. E. Management zones using fuzzy clustering based on spatial-temporal variability of soil and corn yield. Engenharia Agrícola. 2015, 35, 470–483. https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v35n3p470-483/2015.
20. Singh B., Caughman W. & Park D. Precision Agriculture-based Soil Sampling Strategies. Land-Grant Press by Clemson Extension. 2020. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.29242.41921.
21. Spatial variability of physical and chemical soil properties in a field and commune scale / B. Usowicz et al. Acta Agrophys. 2004. 3 (103), 1‒90. http://www.acta-agrophysica.org/pdf-145930-71946?filename=Spatial%20variability%20of.pdf.
22. Stakeholder Perspectives to Prevent Soil Organic Matter Decline in Northeastern Italy / N. D. Ferro et al. 2020. Sustainability. 2020, 12 (1). 378. https://doi.org/10.3390/su12010378.
23. Stoorvogel J. J., Kooistra L. & Bouma J. Managing Soil Variability at Different Spatial Scales as a basis for precision agriculture. In book: Soil-Specific Farming: Precision Agriculture ; Edition: Advances In Soil Science. Chapter: 2. Publisher: CRC Press. Editors: R. Lal, B. A. Stewart. 2015. P. 37–72. https://doi.org/10.1201/b18759-3.
24. U. S. Government Accountability Office. Precision Agriculture: Benefits and Challenges for Technology Adoption and Use. Full report GAO-24-105962. 2024. P. 1–80. https://www.gao.gov/products/gao-24-105962.
25. Usowicz B. & Lipiec J. Spatial variability of soil properties and cereal yield in a cultivated field on sandy soil. Soil and Tillage Research. 2017. Vol. 174: 241‒250. https://doi.org/10.1016/j.still.2017.07.015.
26. Variability of soil properties in an intensively cultivated experimental field / B. Galka et al. Soil Science Annual. 2016. Vol. 67. No. 1. P. 10–16. https://doi.org/10.1515/ssa-2016-0002.
27. Ward, R. C. (n.d.). Figure 3–1: Four Relationships between Broadcast and Band Phosphorus. In Ward Guide. Ward Laboratories. Retrieved February 16, 2025. P. 80–81. https://www.wardlab.com/.
28. Zarco-Tejada P.J., Hubbard N., Loudjani P. Precision Agriculture: An Opportunity for E. U. Farmers ‒ Potential Support with the CAP 2014–2020. Joint Research Centre (JRC) of the European Commission, Monitoring Agriculture Resources (MARS) Unit H04. 2014. https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document/IPOL-AGRI_NT(2014)529049.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Петро ГНАТІВ, Юрій ПІЦИК, Віктор ІВАНЮК, Оксана КАЧМАР, Марія ЩЕРБА (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
