Spatiotemporal patterns and vegetation forecasting of sunflower hybrids in soil and climatic conditions of the Ukrainian Steppe zone

Abstract

Довгострокові дослідження обробітку ґрунту та управління сільськогосподарськими культурами є важливими для визначення практик виробництва сільськогосподарських культур, які сприяють забезпеченню сталої врожайності та прибутку. Зокрема, в умовах зміни клімату актуальним питанням залишається вибір, прогнозування та коригування систем вирощування сільськогосподарських культур в зоні дефіциту вологи та ведення ризикового землеробства. Тому метою дослідження було встановлення просторово-часових закономірностей вегетаційного розвитку гібридів соняшнику та прогнозування їх продуктивності в ґрунтово-кліматичних умовах зони Степу України. Проведено детальний аналіз сезонних змін значень нормалізованого диференційного вегетаційного індексу у посівах гібридів соняшнику за період 2019-2021 рр. із використанням космічних знімків супутникового апарату Sentinel 2, оброблених із застосуванням ліцензійного програмного продукту ArcGis 10.6. Доведено достовірність результатів дослідження стану посівів у різні фази вегетації рослин на основі NDVI та можливість їх використання для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур. Визначено пластичність різних гібридів соняшнику до ґрунтово-кліматичних умов зони Степу, зокрема гібридів Оплот, Гектор, ДСЛ403, П64ГЕ133, 8Х477КЛ. Розроблено модель функції прогнозування врожайності для кожного гібрида соняшнику відповідно до рівня вологозабезпечення року. Достовірність моделей прогнозування склала 97,2-99,9 %. Рекомендовано використання системи моделей функцій, розроблених для різних умов вологозабезпечення та підживлення з метою ситуаційного прогнозування врожайності гібридів соняшнику. Отримані результати досліджень можуть бути використані для удосконалення методики дослідження вегетації сільськогосподарських культур, обґрунтування сівозміни, вибору кращих практик застосування багатофункціональних ріст регулюючих препаратів, вставлення кліматичної пластичності сортів та гібридів, управління ресурсами, розробки адаптивно-кліматичних технологій у землеробстві та рослинництві, розрахунку їх ефективності, прогнозування урожайності та забезпечення прибутковості агровиробництва у зоні дефіциту вологи та ведення ризикового землеробства

Long-term studies of tillage and crop management are essential in finding out which crop production practices would contribute to sustainable yields and profits. In the conditions of climate change, such issues as selection, forecasting and adjustment of crop cultivation systems in the zone of moisture deficit and agricultural risk management are especially relevant. Therefore, the aim of the study was to establish spatiotemporal patterns of vegetative development of sunflower hybrids and predict their productivity in the soil and climatic conditions of the Ukrainian Steppe. A detailed analysis of seasonal changes in the values of the normalized difference vegetation index in sunflower hybrid crops during the 2019-2021 time period was carried out with the help of space images from the Sentinel 2 satellite device, and then processed with the ArcGis 10.6 licensed software product. The credibility of the achieved results of the condition of crops in different phases of plant vegetation on the basis of NDVI and the possibility of their use for forecasting the yield of agricultural crops have been proven. The adjustment capabilities of various sunflower hybrids to the STeppe soil and climate conditions were determined, particularly in regards of such hybrids as Oplot, Hektor, DSL403, P64GE133, 8X477KL. A model of the yield forecasting function for each sunflower hybrid was developed according to the annual level of moisture supply. The level of data approximation of the forecasting models was 97.2-99.9%. It is suggested to use system functional models developed specifically for different moisture supply and plant nutrition conditions in order to forecast of the yield of sunflower hybrids according to a particular situation. The results can be used to improve the methodology of researching the vegetation of agricultural crops, to validate crop rotation, to choose the best practical ways for the use of multifunctional growth-regulating substances, to define the climatic adjustment of cultivars and hybrids, to manage resources, to develop adaptive climate technologies in agriculture and crop production, to calculate their efficiency, to forecast the yield and to ensure the profitability of agricultural production in the moisture deficit zone and managing a high-risk farming