Keywords
How to Cite
Abstract
Разработана методика полевого исследования точности многоточечного измерения влажности почвы и управления орошением кукурузы (Zea mays L.) по состоянию корнеобитаемого слоя. Предлагается размещать датчики на глубинах 10, 30 и 50 см и объединять их показания в интегральный индекс, веса которого изменяются с развитием корневой системы. Методика включает почвенно-специфическую градуировку датчиков гравиметрическим методом, оценивание смещения, повторяемости, RMSE и расширенной неопределенности. Полевой опыт предусматривает рандомизированное размещение четырех вариантов: традиционное орошение, управление по одному датчику, многоточечное управление и регулируемый дефицит влаги. Эффективность оценивается по расходу оросительной воды, урожайности зерна, массе 1000 зерен, биомассе, водопродуктивности и стабильности влажности в профиле. Поскольку эксперимент еще не проведен, представлены проверяемые гипотезы, алгоритм принятия решений и план статистической обработки без использования вымышленных результатов. Методика предназначена для последующей проверки в условиях орошаемого земледелия Хорезмской области.
References
1. Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., Smith M. Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Rome: FAO, 1998. 300 p.
2. Doorenbos J., Kassam A.H. Yield Response to Water. FAO Irrigation and Drainage Paper 33. Rome: FAO, 1979. 193 p.
3. Geerts S., Raes D. Deficit irrigation as an on-farm strategy to maximize crop water productivity in dry areas // Agricultural Water Management. 2009. Vol. 96. P. 1275–1284. DOI: 10.1016/j.agwat.2009.04.009.
4. Djaman K. et al. Crop evapotranspiration, irrigation water requirement and water productivity of maize from meteorological data under semiarid climate // Water. 2018. Vol. 10. 405. DOI: 10.3390/w10040405.
5. Wang X. et al. Using irrigation intervals to optimize water-use efficiency and maize yield in Xinjiang, northwest China // The Crop Journal. 2019. Vol. 7. P. 322–334. DOI: 10.1016/j.cj.2018.10.008.
6. Adeboye O.B. et al. Assessment of planting method and deficit irrigation impacts on physio-morphology, grain yield and water use efficiency of maize on Vertisols of semi-arid tropics // Plants. 2021. Vol. 10. 1094. DOI: 10.3390/plants10061094.
7. Niu L., Wang Z., Zhu G., Yu K., Li G., Long H. Stable soil moisture improves the water use efficiency of maize by alleviating short-term soil water stress // Frontiers in Plant Science. 2022. Vol. 13. 833049. DOI: 10.3389/fpls.2022.833049.
8. Evett S.R. et al. Propagation of soil moisture sensing uncertainty into estimation of total soil water, evapotranspiration and irrigation decision-making // Agricultural Water Management. 2021. Vol. 243. 106454. DOI: 10.1016/j.agwat.2020.106454.
9. Domínguez-Niño J.M. et al. On the accuracy of factory-calibrated low-cost soil water content sensors // Sensors. 2019. Vol. 19. 3101. DOI: 10.3390/s19143101.
10. Bogena H.R. et al. Effective calibration of low-cost soil water content sensors // Sensors. 2017. Vol. 17. 208. DOI: 10.3390/s17010208.
11. Roberti J.A. et al. A robust calibration method for continental-scale soil water content measurements // Vadose Zone Journal. 2018. Vol. 17. 170177. DOI: 10.2136/vzj2017.10.0177.
12. ISO/IEC Guide 98-3:2008. Uncertainty of measurement — Part 3: Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM:1995).
13. Montgomery D.C. Design and Analysis of Experiments. 10th ed. Hoboken: Wiley, 2019.