,(16)

где uijkl – коэффициент, обозначающий производство l-го вида продукции в год с i-м сценарием на 1 га j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику; Uil – вспомогательная переменная, обозначающая валовой сбор l-го вида продукции в год с i-м сценарием.

6) По балансу кормов

,(17)

Здесь ωl´ - коэффициент выхода готового корма l´-го вида из l-го вида продукции растениеводства,mqrl´ - годовой расход корма l´-го вида животным q-й половозрастной группы по r-му типу кормления.

7) Введем дополнительные ограничения по соблюдению пропорциональности между половозрастными группами КРС.

(18)

В этой формуле обозначает коэффициент пропорциональности между группами КРС; - численность сельскохозяйственных животных относимой к первой или второй q-й половозрастной группе.

8) Условие стабильности посевных площадей

(19)

где и xajk – обозначают площадь посева j-й культуры, размещаемой по k-му предшественнику в разные годы – соответственно с (а-1)-м с а-м сценарием погодных условий.

8) Условие стабильности поголовья

(20)

где и xaq – являются переменными, которые обозначают численность животных q-й половозрастной группы в годы с разными сценариями погодных условий.

9) Условие стабильности доходности растениеводства

(21)

В этой формуле коэффициент ρ обозначает допустимое соотношение доходности растениеводства в годы с разными сценариями погодных условий – (а-1)-м и а-м. Разность между максимальным и минимальным значением доходности не должна превышать 40 процентов.

11) Условие неотрицательности переменных

(22)

Информационная и нормативная база устойчивого земледелия схожа с другими моделями, такими как модель адаптивно-ландшафтного земледелия, модель кормопроизводства и кормоиспользования.

Наиболее сложной проблемой в построении модели является определение исходов погодных условий и разработки связанных с ним нормативов урожайности.

Культуры не одинаково реагируют на разные погодные условия. Так например, для формирования урожая пшеницы ей необходимо в первую очередь достаточно влаги, а затем теплообеспеченность, в то время как для кукурузы главным является обеспеченность теплом. Это и создает трудности для формализации их сценариев как схожего признака нормативной базы модели. При решении данной проблемы используют два подхода. При первом подходе, в качестве идентификационного признака, принимается обобщенная характеристика погодны условий, при втором – изменение урожайности культур.

Для выявления связи между урожайностью культур и погодными условиями используются длинные ряды не менее 20-25 лет. Изначально в качестве исходной информации использовались данные сельскохозяйственных предприятий за несколько последних десятилетий. Экстенсивные технологии, к которым в 1990-е годы переходили сельхозпроизводители, не привели к резкому повышению урожайности, а наоборот. Попытка разложения ряда урожайности на составляющие – тренд, связанный с изменением технологий, и случайную составляющую, связанную с колебаниями погодных условий, - не дала удовлетворительного результата. Причина этого – изменение технологий разных культур – высокозатратных (кукурузы, подсолнечника) и экстенсивных (сенокосы, пастбища) - оказалось неодинаковым. Это ограничило использование данных сельскохозяйственных предприятий и их группам в качестве исходной информации для анализа.

Для разработки нормативов за основу нами были приняты длинные ряды стационарных опытов отдела земледелия Курганского НИИ сельского хозяйства. Экспериментальные данные характеризуются высокой надежностью. Данные по урожайности культур были любезно предоставлены заведующим отделом земледелия КНИИСХ М.А.Глухих.

В качестве источника информации были использованы данные за 1967-1998 годы по стационарному опыту, посвященному исследованию севооборотов, исполнитель – старший научный сотрудник М.Н. Сметанина.

Для того чтобы сгруппировать данные по урожайности сельскохозяйственных культур, необходимо знать степень согласованности их изменений. Она характеризуется коэффициентами парной корреляции. Близкие значения этого коэффициента (все они находятся в интервале от 0,6 до 0,8), что подтверждает сходство в реакции культур на внешние условия (таблица 8).

Уравнение регрессии описывается уравнением прямой и модифицированной экспоненциальной кривой.

Таблица 8 – Уравнении регрессии, отписывающие сопряженную динамику урожайности культур по данным стационарного опыта КНИИСХ

Такие коэффициенты корреляции позволяют при обоснованном выборе критерия группировки, в данном случае это урожайность культур, определить значения нормативов.

Выбор культуры зависит от задач поставленных перед моделью устойчивого земледелия. Если задачей является поиск путей стабилизации животноводства, то критерием группировки должна быть урожайность кормовых культур (кукуруза, однолетние травы в степи и южной лесостепи Южного Урала; многолетние травы в северной лесостепи). Если задача направлена на стабилизацию зернового производства, то критерием группировки являются зерновые культуры, либо ведущая культура – яровая пшеница. В качестве критерия группировки может быть не только урожайность культур, но и сумма осадков за июнь и июль.