Зеленый пожар

Поясним это на примере. В среднем на каждом гектаре посевов пшеницы, ячменя, овса насчитывается от 3 до 6 млн. растений. На каждом квадратном метре их будет соответственно в 10 тыс. раз меньше, или 300–600 растений. Если ко времени обследования обнаружится по 10–20 сорняков на 1 м², это будет означать, что их во много раз меньше, чем растений злаков; и такой посев будет оценен баллами 1–2, то есть как слабозасоренный.

Теперь представим себе, что агроном-обследователь переходит на поле, засеянное кукурузой или подсолнечником. Здесь нормальной считается густота 30–50 тыс. растений на гектар, или 3–5 на 1 м². Предположим, что и здесь окажется по 10–20 сорняков на квадратный метр. Но это значит, что их в несколько раз больше, чем растений культуры, и засоренность посева должна быть оценена самым высоким баллом — 4.

Что же получается? При одинаковом количестве сорняков на пшенице засоренность определена по самому низкому, а на кукурузе — по самому высокому баллу.

Совершенно очевидно, что в посевах колосовых (пшеница, рожь, овес, ячмень) и пропашных культур (кукуруза, подсолнечник, свекла, хлопок, овощи и др.) подход к оценке засоренности по соотношению между возделываемыми и сорными растениями неравноценен.

Значит, нужно найти иной способ учета, который был бы одинаково пригоден для определения засоренности в посевах самых разных культур во всех зонах.

Но для этого необходимо, чтобы оценка засоренности отражала два показателя: во-первых, какие виды сорняков преобладают в данной зоне, во-вторых, как сильно разрослись те или иные сорные растения.

Ботаники и лесоводы для учета разнообразия растительности давно пользуются методом проективного покрытия. Суть его заключается в том, что при осмотре сверху определяют, какую площадь покрывает (занимает в горизонтальной проекции) то или иное растение по отношению ко всей осмотренной площади. Выдающийся советский геоботаник Л. Г. Раменский разработал теорию и практику этого метода. Для того чтобы получать точные данные, на осматриваемый участок через определенные промежутки накладывается квадратная рамка площадью до 1 м² и в ее пределах дается оценка проективного покрытия произрастающих здесь растений. При этом если представить себе, что над площадкой находится какой-либо источник света, то та часть, которая была бы затенена определенными растениями, и фиксируется как показатель их проективного покрытия. Если эту часть площади выразить в процентах к общей, что довольно просто сделать, то можно разбить через определенные интервалы разные уровни затенения и присвоить им соответствующие оценки — баллы.

А что если этот принцип использовать для оценки засоренности? Автор этой книги пришел к выводу, что именно такой подход обеспечивает достижение главных задач обследования засоренности: определить, какие сорняки произрастают и какой из них здесь самый опасный. Ведь проективное покрытие, то есть площадь, занятая наземной массой сорняков, достаточно четко отражает, насколько они развились, а значит, и какой наносят вред. При этом не нужно ни считать, ни взвешивать сорняки.

Все возможные пределы засоренности были разбиты на 4 уровня, каждый из которых получил свой оценочный балл: 1 — когда покрытие сорняками составляет до 10 % всей площади посева; 2 — от 11 до 25 %, 3 — 25–50 %, 4 — более 50 %.

Почему при оценке выбраны именно такие пределы засоренности? Опыты показали, что если сорняки занимают до 10 % площади, они практически ощутимого вреда не причиняют. При нарастании засоренности от 10 до 25 % проективного покрытия заметно возрастает угнетение культуры. Установлено, что если засоренность поля превысила 25 %, вредоносность сорняков резко повышается, и каждый лишний процент уже влечет за собой видимую потерю урожая. При засоренности 50 % и более поле находится в плохом состоянии, и выращиваемые культуры сильно страдают от сорняков.

Такая разбивка оценочной шкалы очень удобна для пользования. Ведь засорение на уровне 10 % проективного покрытия соответствует затенению сорняками ¹/₁₀ общей площади посева (балл 1), проективное покрытие до 25 %, которое оценивается баллом 2, — ¹/₄, баллом 3 — ¹/₂ всей площади.

Сделав общую оценку засоренности, исследователь по этой же шкале определяет площади, покрытые наиболее распространенными сорняками.

Методику оценки засоренности, построенную по принципу проективного покрытия, проверяли в сравнении со шкалой А. И. Мальцева более чем 30 научных учреждений страны. После двухлетнего изучения и обобщения полученных результатов оказалось, что шкала по принципу проективного покрытия обеспечивает получение достовер-них данных одновременно по распространению и развитию сорняков, а освоение ее не требует больших затрат времени. Поэтому эта методика и рекомендована для использования на всей территории Советского Союза.

Умные машины