Суточные колебания диаметра стебля томата как критерий управления поливом

Рассмотрен процесс суточного изменения диаметра стебля томата с целью обоснования использования этого параметра для управления капельным орошением. Изменение размеров отдельных частей растений зависит от обеспечения продукционного процесса водой, светом, теплом и элементами питания. Поэтому такие параметры растений, как температура листьев, скорость потока ксилемы, диаметр плода и стебля, могут быть индикаторами наличия необходимых ресурсов. Исследования проведены в Новосибирской области в июне – сентябре 2020 г. В качестве индикатора водного стресса растений использована величина диапазона суточных колебаний диаметра стебля, которая имеет тесную связь с относительной влажностью почвы. Источником информации послужили результаты измерений влажности почвы и прироста диаметра стебля томата. Эксперименты по оценке влияния водного дефицита на параметры стебля проводили на растении, высаженном в открытый грунт отдельно от остальных. Условия искусственного водного стресса создавали путем полива один раз в неделю. Сбор данных осуществляли с помощью фитомонитора PM-11z, датчиков влажности почвы и диаметра роста стебля. Результаты измерений обрабатывали в программе Microsoft Office Excel. Установлено, что диапазон суточных колебаний прироста диаметра стебля зависит от наличия влаги. При влажности почвы ниже 30% растение испытывает водный стресс и диапазон колебаний диаметра стебля увеличивается. Максимальный рост диаметра стебля наблюдался в 7–10 ч, минимальный – в 13–15 ч местного времени. Разница между максимумом и минимумом суточного прироста диаметра стебля характеризует диапазон суточной разницы диаметра стебля, который тесно коррелирует с влажностью почвы. Коэффициент корреляции между ними составляет 0,72. Предельное значение суточной разницы диаметров стеблей составляет 0,025 мм при влажности почвы 30%. Превышение фактического значения этого параметра граничного значения может служить сигналом к включению системы орошения. Реализация данного подхода дает возможность автоматизировать технологический процесс полива и учесть показатель, сигнализирующий о водном стрессе растения.

1. Конев А.В., Ломакин В.С., Матвеенко Д.А., Якушев В.В. Структура представления производственных процессов в системе поддержки принятия агротехнологических решений // Агрофизика. 2018. № 1. С. 24–37.

2. Михайленко И.М. Управление системами точного земледелия: монография. СПб.: Издательство СПГУ, 2006. 396 с.

3. Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур: монография. СПб.: Издательство СПГУ, 2005. 234 с.

4. Чернова Н.М., Былова А.М. Общая экология: монография. М.: Дрофа, 2004. 416 с.

5. Протасов В.Ф. Экология: термины и понятия, стандарты, сертификация, нормативы: монография. М.: Финансы и статистика, 2005. 667 с.

6. Нестяк В.С., Усольцев С.Ф. Ивакин О.В., Косьяненко В.П., Рыбаков Р.В., Патрин В.А. К вопросу управления продукционным процессом сельскохозяйственных культур (на примере томатов) // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2018. № 3. С. 73–79.

7. Корсакова С.П., Ильницкий О.А., Плугатарь Ю.В., Паштецкий А.В. Применение фитомониторных систем для оптимизации интродукционных исследований // Труды Государственного Никитского ботанического сада. 2018. Т. 147. С. 80–82.

8. Корсакова С.П. Критерии оценки параметров эколого-физиологического паспорта растений // Таврический вестник аграрной науки. 2018. № 4 (16). С. 57–65. DOI: 10.25637/TVAN2018.04.06.

9. Одинцова В.А. Фитомониторинг при изучении водного обмена и температурного режима растений черешни // Научные труды Северо-Кавказского зонального НИИ садоводства и виноградарства. 2017. Т. 13. С. 55–58.

10. Басаргина Е.М., Лицингер О.Г., Путилова Т.А. Измерительная система фитомониторинга // АПК России. 2017. Т. 24. № 5. С. 1141–1146.

11. Ильницкий О.А. Зависимость интенсивности фотосинтеза Nerum oleander и Laurus Nobilis L. от факторов внешней среды, температуры листьев, транспирации и их измерение в ходе вегетации в условиях ЮБК // Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. 2017. № 125. С. 109–113.

12. Тащилина А.В. Нечеткая модель оперативного планирования поливов для автоматизированных систем капельного орошения // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2015. № 1. С. 38–41.

13. Тащилина А.В. Идентификация модели процесса планирования режимов капельного полива для управления автоматизированными системами капельного орошения // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2015. № 1 (17). С. 41–60.

14. Леви Л.И., Тащилина А.В. Физиологический уровень стресса растений в иерархической структуре дерева нечеткого логического вывода // Молодой ученый. 2014. № 11. С. 67–69.

15. Балаур Н.С., Воронцов В.А., Клейман Э.И., Тон Ю.Д. Новая технология мониторинга СО2-обмена у растений // Физиология растений. 2009. Т. 56. № 3. С. 466–470.

16. Корсакова С.П., Плугатарь Ю.В., Ильницкий О.А., Клейман Э.И. Особенности водного обмена Nerium oleander L. в условиях прогрессирующей почвенной засухи // Юг России: экология, развитие. 2018. Т. 13. № 1. С. 101–115.