ОСХН Вестник российской сельскохозяйственной науки Vestnik of the Russian Agricultural Science

  • ISSN (Print) 2500-2082
  • ISSN (Online) 3034-5200

Математическая модель для прогнозирования урожайности яблони на подвое 62-396

Код статьи
10.31857/S2500208224040126-1
DOI
10.31857/S2500208224040126
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 4
Страницы
69-71
Аннотация
Выделены наиболее значимые почвенные параметры для формирования урожайности сортов яблони на карликовом подвое 62-396, построена математическая модель для прогнозирования урожайности плодов в условиях Центрального Черноземного региона Российской Федерации. Исследования проводили в 2004–2022 годах на промышленных насаждениях яблони в возрасте полного плодоношения в двух хозяйствах Липецкой области и восьми Тамбовской. Изучено семь типов почв. На основании статистического анализа получена математическая модель урожайности яблони как аналитическая зависимость от трех факторов. Представлена геометрическая интерпретация регрессионной модели с помощью системы символьной математики Mathcad в виде поверхностей отклика и соответствующих им линий уровня. Даны практические рекомендации по выбору рациональных параметров внутри интервалов варьирования факторов.
Ключевые слова
яблоня гумус плотность почвы прогнозирование урожая
Дата публикации
17.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
1

Библиография

  1. 1. Anderson N.T., Walsh K.B., Wulfsohn D. Technologies for forecasting tree fruit load and harvest timing – from ground, sky and time // Agronomy. 2021. Vol. 11. No. 7. PP. 1409.
  2. 2. Baraer M., Madramootoo C.A., Mehdi B.B. Evaluation of winter freeze damage risk to apple trees in global warming projections //Transactions of the ASABE. 2010. Vol. 53. No. 5. PP. 1387–1397.
  3. 3. Chaudhary M., Nassar L., Karray F. Deep Learning Approach for Forecasting Apple Yield using Soil Parameters // IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2021. PP. 844-850.
  4. 4. Cheng H. et al. Early yield prediction using image analysis of apple fruit and tree canopy features with neural networks // Journal of Imaging. 2017. Vol. 3. No. 1. PP. 6.
  5. 5. Danner M.A., Scariotto S., Citadin I. et al. Calcium sources applied to soil can replace leaf application in ‘Fuji’ apple tree // Soil Science. Pesqui. Agropecu. 2015. No. 45 (3).
  6. 6. D’yakov A.B., Ragavtseva I.A., Efimova I.L., Domozhirova V.V. The models for estimation of a combining ability of varieties and rootstocks to forecast yielding in apple trees // Agricultural biology. 2014. No. 5. PP. 55–65.
  7. 7. Ernani P.R., Dias J., Flore J.A. Annual additions of potassium to the soil increased apple yield in brazil // Communications in Soil Science and Plant Analysis. 2002. Vol. 33. Issue 7–8. PP. 1291–1304.
  8. 8. Kowalczyk W., Wrona D., Przybyłko S. Effect of Nitrogen Fertilization of Apple Orchard on Soil Mineral Nitrogen Content, Yielding of the Apple Trees and Nutritional Status of Leaves and Fruits // Agriculture. 2022. No. 12 (12). 2169.
  9. 9. Kurešová G., Menšík L., Haberle J., Svoboda S., Raimanová I. Influence of foliar micronutrients fertilization on nutritional status of apple trees // Plant Soil Environ. 2019. No. 65 (6). PP. 320–327.
  10. 10. Kuzin A.I., Kashirskaya N.Ya., Kochkina A.M., Kushner A.V. Correction of Potassium Fertigation Rate of Apple Tree (Malus domestica Borkh.) in Central Russia during the Growing Season // Plants. 2020. No. 9 (10). PP. 1366.
  11. 11. Milosevic T., Milosevic M. The effect of zeolite, organic and inorganic fertilizers on soil chemical properties, growth and biomass yield of apple trees // Plant Soil Environ. 2009. No. 55. PP. 528–535.
  12. 12. Mosa W.F., Paszt L.S., Frąc M. et al. The influence of biofertilization on the growth, yield and fruit quality of cv. Topaz apple trees. Hort. Sci. (Prague). 2016. No. 43. PP. 105–111.
  13. 13. Nazarko M., Lobanov V., Kasyanov G., Romanets I. Advantages of Growing and Storaging of Organic Apples // Series: Advances in Social Science, Education and Humanities Research. Proceedings of the International Scientific Conference The Fifth Technological Order: Prospects for the Development and Modernization of the Russian Agro-Industrial Sector (TFTS 2019). 2020. Vol. 393. PP. 124–129.
  14. 14. Nedeljković M., Potrebić V. Forecasting of apple production in the Republic of Srpska //Western Balkan Journal of Agricultural Economics and Rural Development (WBJAERD). 2020. Vol. 2. No. 2322-2020-1498. PP. 21–29.
  15. 15. Neilsen G.H., Neilsen D., Toivonen P., Herbert L. Annual Bloom-time Phosphorus Fertigation Affects Soil Phosphorus, Apple Tree Phosphorus Nutrition, Yield, and Fruit Quality // American Society for Horticultural Science. 2008. Vol. 43. Issue 3. PP. 885-890.
  16. 16. Rozman C., Cvelbar U., Tojnko S. et al. Application of Neural Networks and Image Visualization for Early Forecast of Apple Yield // Erwerbs-Obstbau. 2012. Vol. 54. No. 2. PP. 1–8.
  17. 17. Stajnko D., Lakota M., Hočevar M. Estimation of number and diameter of apple fruits in an orchard during the growing season by thermal imaging // Computers and Electronics in Agriculture. 2004. Vol. 42. No. 1. PP. 31–42.
  18. 18. Stajnko D., Rakun J., Blanke M. Modelling Apple Fruit Yield Using Image Analysis for Fruit Colour, Shape and Texture // European journal of horticultural science. 2009. Vol. 74. No. 6. PP. 260–267.
  19. 19. Wrona D. Response of young apple trees to nitrogen fertilization, on two different soils // ISHS Acta Horticulturae. V International Symposium on Mineral Nutrition of Fruit Plants. 2006. Vol. 721. PP. 19.
  20. 20. Yi Z. Yong-sheng X. Ming-de H., Xiao-yan S. Effects of different patterns surface mulching on soil properties and fruit trees growth and yield in an apple orchard // Yingyong Shengtai Xuebao . 2010. Vol. 21. Issue 2. PP. 279–286.
  21. 21. Yang L., Maosheng G., Wei W. et al. The effects of conservation tillage practices on the soil water-holding capacity of a non-irrigated apple orchard in the Loess Plateau, China // Soil and Tillage Research. 2013. Vol. 130. PP. 7–12.
  22. 22. Zhang C., Yang G., Jiang Y. et al. Apple Tree Branch Information Extraction from Terrestrial Laser Scanning and Backpack-LiDAR. Remote Sensing. 2020. No. 12 (21). PP. 3592.
  23. 23. Zhao J. et al. Long-term changes in soil chemical properties with cropland-to-orchard conversion on the Loess Plateau, China: Regulatory factors and relations with apple yield // Agricultural Systems. 2023. Vol. 204. PP. 103–562.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека