НОРМАЛІЗОВАНИЙ ДИФЕРЕНЦІЙНИЙ ВЕГЕТАЦІЙНИЙ ІНДЕКС КУКУРУДЗИ ЗАЛЕЖНО ВІД НОРМ АЗОТНИХ ДОБРИВ ТА ІНГІБІТОРА НІТРИФІКАЦІЇ
Анотація
Метою було встановити взаємозв’язок та фактичну кореляцію між рівнем нормалізованого диференційного вегетаційного індексу та урожайністю кукурудзи при умові використання різних норм азотних добрив у вигляді КАС-32 за поєднаного використання інгібітора нітріфікації. Методи. Впродовж 2018–2021 рр. проводили дослідження в умовах науково-дослідного пункту СТОВ «Дружба Нова» Варвинського р-ну Чернігівсько ї обл. (відділення агрохолдингу Кернел) на чорноземі типовому малогумусному. Однофакторний дослід. Контрольний варіант N10P30K40 (умовно без азотних добрив). КАС‑32 нормою згідно з варіантами досліду, інгібітор нітрифікації 3,4‑диметилпіразолфосфат вносили навесні, відповідно варіанти досліду Фон+N120+ІН, Фон+N130+ІН, Фон+N130. Нормалізований диференційний вегетаційний індекс (НДВІ) визначався в результаті знімків з супутників WorldView-2, WorldView-3, Geoeye-1 (Maxar USA). Результати. НДВІ кукурудзи по всіх роках досліджень 2018-2021 був на найвищому рівні в червні і знижувався в липні та також знижувався в серпні. Так рівень НДВІ в червні був на рівні 0,73-0,80 в 2018 році, 0,65-0,67 в 2019 році, 0,72-0,78 в 2020 році та 0,65-0,72 в 2021 році. В липні НДВІ був нижчим ніж у червні, так в липні він був в межах 0,62-0,69 в 2018 році, 0,62-0,66 в 2019 році, 0,62-0,67 в 2020 році та 0,52-0,54 в 2021 році. В серпні НДВІ був відповідно нижчим ніж у липні та коливався в межах 0,49-0,57 в 2018 році, 0,48-0,53 в 2019 році, 0,54-0,60 в 2020 році та 0,39-0,40 в 2021 році. Найвищий рівень НДВІ спостерігався на варіанті із збільшеною нормою азоту Фон+N130 але без додавання ІН. Так рівень НДВІ становив в червні, липні та серпні та в середньому за три місяці в 2019 році як 0,65; 0,66; 0,53 та 0,61, в 2020 році 0,78; 0,66; 0,60 та 0,68, та в 2021 році 0,71; 0,53; 0,40 та 0,55 відповідно. Урожайність при тій самій нормі азотних добрив N130 але без використання ІН на варіанті Фон+N130 була вищою від контрольного варіанту N10P30K40 (фон) по всім 4 рокам досліджень але нижчою від варіанту з тією ж самою нормою азотних добрив та використанням ІН, варіант Фон+N130+ІН та також нижчою від варіанту з зниженою нормою азотних добрив та з використанням ІН (Фон+N120+ІН). Так На варіанті Фон+N130 урожайність кукурудзи становила 99,7 ц/га в 2018 році, 77,5 ц/га в 2019 році, 83,8 ц/га в 2020 році та 97,7 ц/га в 2021 році що в середньому за 4 роки досліджень склала 89,7 ц/га. Коефіцієнт кореляції був позитивним лише в червні по всіх варіантах досліду та коливався в межах 0,42-0,55. Коефіцієнт кореляції мав негативне значення в липні та серпні по всім варіантам досліду та коливався в межах від -0,25 до -0,67. Висновки. Встановлено, що найвищий рівень НДВІ кукурудзи та урожайність були на варіантах досліду з підвищеною нормою азотних добрив та з використанням інгібітора нітрифікації та без нього по всім рокам досліджень 2018-2021. Так, НДВІ по роках досліджень 2018-2021 та в середньому за три місяці коливався в межах 0,55-0,66 на варіанті Фон+N120+ІН, 0,55-0,67 на варіанті Фон+N130+ІН та 0,55-0,69 на варіанті Фон+N130. Урожайність кукурудзи в середньому за 4 роки дослі- джень 2018-2021 також була на найвищому рівні на даних варіантах та становила 97,5 ц/га на варіанті Фон+N120+ІН,95,2 ц/га на варіанті Фон+N130+ІН та 89,7 ц/га на варіанті Фон+N130. Коефіцієнт кореляції НДВІ з урожайністю кукурудзи був позитивним але на низькому рівні лише в червні по всіх варіантах досліду та всіх роках досліджень та коливався в межах 0,42-0,55.
Посилання
Business Media B.V., 2008. P.397–421.
2. Jiang Z., Huete A.R. Global intercomparison of three NDVI datasets for 1981–2001. Remote Sensing of Environment, 2006. V.101 (2). P.366-379.
3. Boogaard HL., et al. Description of the MARS Crop Yield Forecasting System (MCYFS).METAMP-1/3. Alterra and VITO, Wageningen and Mol. 2002.
4. Pettorelli N., et al. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology & Evolution, 2005. Vol. 20 (9).
P.503-510.
5. Satira O., Berberoglu S. Crop yield prediction under soil salinity using satellite derivedvegetation indices. Field Crops Research. 2016. V.192. P. 134–143.
6. Тараріко О.Г., Сиротенко О.В., Ільєнко Т.В., Величко, В.А. Космічний моніторинг посушливих явищ. Вісник аграрної науки. 2012. Вип.№ 10. с.16-20.
7. Ozesmi S.L., Bauer M.E. Satellite remote sensing of wetlands. Wetl. Ecol. Manag. 2002. No.10 (5). P.381–402. https://doi.org/10.1023/a:1020908432489.
8. Ghosh S., Mishra D.R., Gitelson A.A. Long-term monitoring of biophysical characteristics of tidal wetlands in the northern Gulf of Mexico – a methodological
approach using MODIS. Rem. Sens. Environ. 2016. No.173, P.39–58. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.11.015.
9. Zhanga J., et al. Monitoring plant diseases and pests through remote sensing technology: A review. Computers and Electronics in Agriculture, 2019. V.165.
P. 6-11.
10. Nilsson H.E. Remote sensing and image analysis in plant pathology. Annual Review Phytopathology. 1995. V.33. P. 489–528.
11. Kouadio L., et al. Assessing the performance of MODIS NDVI and EVI for seasonal crop yield forecasting atecodistrict scale. Remote Sens. 2014. V.6.
P.10193–10214.
12. Hatfield J.L., Gitelson A.A., Schepers J.S., Walthall C.L. Application of spectral remote sensing for agronomic decisions. Agronomy Journal, 2008. V.100 (1).
P.121-127.
13. Myneni R.B., Hall F.G., Sellers P.J., Marshak A.L. The interpretation of spectral vegetation indexes. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,
1995. V.33 (2). P.481-486.
14. Tucker C.J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Rem. Sens. Environ. 1979. No.8 (2), 127–150. https://doi.org/10.1016/0034- 4257(79)90013-0.
15. Huang J., Chen D, Cosh M.H. Sub-pixel reflectance unmixing in estimating vegetation water content and dry biomass of corn and soybeans cropland using normalized difference water index (NDWI) from satellites. Int. J. Remote Sens. 2009. V. 30 (8). P. 2075–2104.
16. Zhang W., Wang X., Zhang Y. Effect of nitrogen application rate on yield and nitrogen use efficiency of maize in Northeast China. Frontiers in Plant Science.
2016. V.7. P.1-12.
17. Панченко Л.С., Букін Є.В., Комарова Л.А. Желтоножський В. А. Еколого-економічний аналіз використання азотних добрив у виробництві кукурудзи в Україні. Аграрний вісник Дніпропетровської області. 2018. Т.1. № 64. С. 67-72.
18. Ma B. L., Dwyer L. M. Nitrogen management for improving corn yield and nitrogen use efficiency in cool, humid regions. Agronomy Journal. 2015. V.107 (2).
P.779-788.
19. Fernández M. C, Rubio G. Root morphological traits related to phosphorus-uptake efficiency of soybean, sunflower, and maize. Journal of Plant Nutrition and Soil Science. 2015. V.178. P. 807–815.
20. Legg J. O., Allison F. E. A tracer study of nitrogen balance and residual nitrogen availability with 12 soils. Soil Sei. Soc. Amer. Proc. 1967. V.31 (3). P. 403–406.
21. Vitousek P. M., et al. Human alteration of the global nitrogen cycle: sources and consequences. Ecological Applications. 1997. V.7 (3). P. 737-750.
22. Xu G., Fan X., Miller A. J. Plant nitrogen assimilation and use efficiency. Annual Review of Plant Biology. 2012. Vol. 63. P. 153–182.
23. Subbarao G. V., et al. Sustainable agriculture through soil microbiology: A perspective. Biological Agriculture & Horticulture. 2015. V. 31(2). P. 69-82.
24. Cameron K. C., Di H. J., Moir J. L., Stirling C. M. Nitrogen losses from the soil/plant system: a review. Annals of Applied Biology. 2013. V.162 (2). P. 145-173.
25. Kumar K., еt al. Nitrification inhibitors from the soil environment and their potential use for enhancing crop production. Applied Microbiology and Biotechnology. 2017. V.101 (1). P.13-25.
26. Abalos D., et al. Meta-analysis of the effect of urease and nitrification inhibitors on crop productivity and nitrogen use efficiency. Agric. Ecosyst. Environ. 2014. No.189, P.136–144. doi:10.1016/j.agee.2014.03.036
27. Chunlian Q., еt al. How inhibiting nitrification affects nitrogen cycle and reduces environmental impacts of anthropogenic nitrogen input. Global Change
Biology. 2015. No.21 (1249–1257), 3–5. doi: 10.1111/gcb.12802
28. Zerulla, W., еt al. 3,4-Dimethylpyrazole phosphate (DMPP) – a new nitrification inhibitor for agriculture and horticulture. Biol Fertil Soils. 2001. V.34 (79-84), P.1–4.
29. Commission regulation (EU) № 1257/2014 amending Regulation (EC) No. 2003/2003 of the European Parliament and of the Council relating to fertilizers for
the purposes of adapting Annexes I and IV. 2014. P. 12.
