Анализ зависимости сроков уборки трав на продуктивность КРС

В статье рассмотрены зависимости влияния сроков начала уборки кормов из трав на ее качество и продуктивность крупного рогатого скота. Представлена гистограмма влияния сроков начали и конца уборки на качество получаемого корма.

Ключевые слова: аппроксимация, сроки, КРС, корма, трава

Корма из трав являются основой молочного и мясного животноводства Северо-Запада России и Ленинградской области. В общем объеме заготавливаемых кормов из трав значительная приходиться на корма с низким содержанием питательных веществ, что отрицательно влияет на качество получаемой продукции.

На качество кормов из трав влияет много факторов, но основными из них являются погодные условия в период уборки, сроки начала и окончания уборки, длительность уборки. На продуктивность животных значительное влияние оказывает качество кормов убранных при различных сроках вегетации. В общем виде кривая зависимости продуктивности от срока развития травы имеет вид кривой с одной экстремумом.

Кривая имеет экстремум, при котором обеспечивается наибольшая продуктивность. Однако убрать траву за короткий срок не всегда возможно по экономическим причинам.

Максимальная продуктивность кормов будет при сроке уборке, определяем из уравнения:

(1)

Продуктивность кормов убранных в период определяется интегрированием выражения

(2)

Где — дата начала уборки травы;

— продуктивность травы убранной в период

Сроки и могут изменяться в определенных пределах в зависимости от погодных условий, технических возможностей хозяйства и других причин, при этом продуктивность полученных кормов будет изменяться. Для оценки влияния сроков уборки на продуктивность необходим выполнить анализ всего временного пространства возможных сроков уборки трав с диапазоном времени начала уборки травы и времени окончания уборки при условии .

Для вычисления такого анализа разработан алгоритм построения поверхности продуктивности в зависимости от значений и который состоит из следующий шагов.

1. Подбирается аналитическая кривая к зависимости . Лучше всех для описания данной кривой подходит полином ой степени.
2. По соотношению (2) рассчитывается таблица продуктивности в координатах: ;.
3. Строится сечения поверхности продуктивности
4. Для упрощения сечения выполняют аппроксимацию криволинейных участков прямоугольниками.

Рис. 1. Зависимости продуктивности КРС, от длительности развития смеси трав красного клевера и тимофеевки

В результате сечения превращается в номограмму, которая показывает продуктивность травы, убранной в любой допустимый агротехнический срок.

В качестве примера рассмотрим данные полученные [1] оценки зависимости продуктивности (надоя с 1 га) в зависимости от срока развития смеси красного клевера и тимофеевки (рис. 1)

Для проведения численных расчетов выполнена аппроксимация данных продуктивности полиномом четвертой степени (рис. 2).

Уравнение аппроксимации имеет вид:

Q_xx = -0,0000108x⁴ + 0,0046560x^3–0,7238951x² + 47,3103498x — 1056,7621399, R² = 1,0.

Рис. 2. Аппроксимация продуктивности КРС от длительности развития смеси трав смеси красного клевера и тимофеевки

Кривая изменения продуктивности имеет экстремум примерно на 70 день развития растений. Рассмотрим возможные потери продукции в зависимости от длительности уборки травы. Функциональная зависимость продуктивности КРС от сроков уборки травы имеет экстремум и может быть описана выпуклой кривой, параболой четвертого порядка:

,(3)

где x — дни развития травы по фазам; a,b,c,d,e — эмпирические коэффициенты, получаемые по экспериментальным данным; Q — продуктивность КРС, ц. молока/ га.

Максимальная продуктивность определяется равенством нулю производной:

,

Состояние развития травы, при котором обеспечивается максимальная продуктивность животных продолжается 2…3 дня, что недостаточно для заготовки всего объема кормов. Количество продукции, полученной от использования кормов, убранных в период x_{1 …}x_2, определяется по соотношению:

.(4)

Интегрируя (44), получим:

Соотношение (5) определяет продуктивность животных от использования кормов полученных в период x_{1 …}x₂. В действительности сроки начала и окончания уборки точно не известны, и, как правило, определяются руководителем хозяйства. Поэтому представляет интерес анализ всего временного пространства изменения сроков уборки, его влияния на продуктивность животных и определения пределов изменения сроков с равной продуктивностью.

Рис. 3. Аппроксимация продуктивности КРС от длительности развития смеси трав — смеси красного клевера и тимофеевки

Анализ поверхности показывает, что на ней имеются отдельные области с равным выходом продукции. Для более подробного анализа поверхности построены так же двумерные сечения (рис 4).

Рис. 4. Двухмерные сечения поверхности продуктивности КРС от длительности развития смеси трав — смеси красного клевера и тимофеевки

Для большей наглядности и принятия решений о влиянии сроков начала и окончания уборки на продуктивность кормов представим криволинейные области рисунок 4 в виде аппроксимирующих прямоугольников (рис. 5).

Рис. 5. Аппроксимация двухмерных сечений продуктивности прямоугольниками с равной продуктивностью

Для большей наглядности диаграмма продуктивности в зависимости от сроков уборки на рисунке 6 приведена в объемном виде.

Рис. 6. Объемная форма при аппроксимации двухмерных сечений продуктивности прямоугольниками с равной продуктивностью

Выводы: Наибольшую продуктивность 45 ц/га имеют корма, убранные в период 60…74 дней вегетации. Продуктивность 43 ц/га дадут корма, убранные в период 55…80 дней вегетации. Это наибольший срок уборки. Такую же продуктивность будут иметь корма, убранные с меньшей длительностью уборки, но убранные в период 69…70 дней. Наименьшая продуктивность будет у кормов, убранных в период 55(69)…90 дней.

Литература:

1. Палецков Е. Н. Новый критерий эффективности кормопроизводства. //Механизация и электрификация с/х — 1988. № 10.
2. Валге А. М., Тимофеев Е. В., 2009 г. Опыт применения глобальной системы позиционирования GPS для хронометража работы технических средств при заготовке кормов из трав, Сб. науч. тр. -СПб.: ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии, 2009. -Вып. 81. С. 61–66.
3. Использование глобальной системы позиционирования GPS для хронометража работы технических средств при заготовке кормов из трав Валге А. М., Тимофеев Е. В., Папушин Э. А. Сборник научных докладов ВИМ. 2010. Т. 2. С. 213–217.
4. Валге А. М., Тимофеев Е. В. Компьютерное проектирование технологий производства кормов из трав, Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2009. № 5. С. 7.
5. Валге А. М., Тимофеев Е. В. Компьютерное проектирование технологий производства кормов из трав, Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2009. № 5. С. 7.
6. Валге А. М., Тимофеев Е. В. Проектирование технологий сельскохозяйственного производства на основе использования СУБД, В сборнике: Материалы 5-й международной научно-практической конференции. в 3-х томах. Российская академия сельскохозяйственных наук. 2007. С. 203–209.
7. Тимофеев Е. В., Яников А. В. Оценка эффективности работы технических средств, выполняющих операции сельскохозяйственного производства в условиях северо-запада рф с использованием спутниковых навигационных систем, В книге: АПК — стратегический ресурс экономического развития государства. XXI международная агропромышленная выставка «АГРОРУСЬ», материалы международного конгресса. 2015. С. 207.
8. Тимофеев Е. В. Повышение эффективности производства кормов из трав в условиях Северо-Запада Российской Федерации путем моделирования процессов кормопроизводства и формировании оптимальных технологий, диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Северо-Западный научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства. Санкт-Петербург, 2010
9. Тимофеев Е. В. Оценка сроков уборки трав по эффективности кормов, Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2008. № 80. С. 111–115.
10. Валге А. М., Тимофеев Е. В., Задачи принятия решений при производстве кормов из трав, Известия Международной академии аграрного образования. 2008. Т. 1. № 7. С. 63–66.
11. Волков В. В., Эрк А. Ф. Исследование температурно-влажностного режима конвейерной зерносушилки. // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства / ИАЭП. — С-Пб, 1982. — № 38. — С.88–92
12. Валге А. М., Волков В. В., Эрк А. Ф., Эрк Ф. Н. Взаимодействие машин в управляемой технологической системе. // Теоретический и научно-практический журнал «Механизации и электрификации сельского хозяйства» — 1982.- № 2.- С. 15–17
13. Эрк А. Ф. Колебания влажности зерна и семян трав, поступающих на послеуборочную обработку в течение суток/А. Ф. Эрк// Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства / ИАЭП. — С-Пб, 1983. — С.113–116.
14. Бровцин В. Н., Эрк А. Ф. Математическая модель процесса сушки зерна и семян трав в конвейерной сушилке.. // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства / ИАЭП. — С-Пб, 1985. — № 46. — С.60–65
15. Бровцин В. Н., Эрк А. Ф. Определение теплофизических характеристик зерна и семян трав. // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства / ИАЭП. — С-Пб, 1986. — № 48. — С.104–110