Model for Biomass Accumulation, Dates of Onset, and Duration of the Phenological Phases of Fiber Flax

Аннотация 

Модель предназначена для прогнозирования накопления биомассы льна, сроки фенологических фаз и их длительность. Модель предназначена для использования в научно-исследовательских и информационных программ в сельскохозяйственном производстве.

Представлены формулы расчетов на основе основных факторов погоды (осадки, температура воздуха и его относительной влажности воздуха, энтальпия). Модель полезна для программ, применяемых в сельском хозяйстве при недостаточной доходности точного планирования на основе учета реальных урожайности полей. 

Этот способ также применим для долгосрочного планирования урожайности льна и ориентировочных сроков проведения сельскохозяйственных работ в конкретных климатических условиях. Эта модель была успешно применена в разработке планов по выращиванию льноволокна в регионах Центрального и Приволжского Европейской части России.

Выводы

Модель полезна для программ, применяемых в сельском хозяйстве при недостаточной доходности точного планирования на основе учета реальных урожайности полей. Этот способ применим для долгосрочного планирования урожайности льна и определения ориентировочных сроков проведения сельскохозяйственных работ в конкретных климатических условиях культивирования. Он позволяет  осуществить:

1. Расчет для средних долгосрочных климатических показателей в планировании издержек производства;
2. Расчет сценариев риска от погодных условий в период вегетации (наиболее выгодный и самый неблагоприятный год);
3. Получение оперативного прогнозирования урожайности, качества льноволокна и сроков сельскохозяйственных работ в интерактивных компьютерных систем при выращивании льна.

Использование таких инструментов делает производство льна более предсказуемыми и прибыльным бизнесом.

Journal of Natural Fibers, 2016, Volume 13, Issue 4

The model is designed to forecast biomass accumulation in flax, the timing of the phenological phases and their duration. The model is intended for use in research and information programs in agricultural production. Formulas of calculations, based on basic factors of weather (rainfall, temperature of air and its relative humidity, air enthalpy), are presented. Model is useful for programs applied in precision agriculture instead of insufficient yield accurate planning based on accounting real field yields. This way is applicable for long-term planning of flax yield and indicative dates of the agricultural work in the specific climatic conditions. The model was successfully applied in the development of plans for the cultivation of flax fiber in the Central and Volga regions of the European part of Russia.

The research was carried on six different cultivars of long-fiber flax: Escalina, Mogilev-2, Rosinka, Marilyn (late maturing), Alexim, Tver (medium maturing), and Zaryanka (early maturing). Plant height, stem diameter, interpolated value of plant biomass, number of leaves until the budding phase, and number of shoots, buds, flowers, and fruits of flax were measured. The following climatic factors were used in the process of the model development: air temperature, relative humidity, atmospheric pressure, dew point, rainfall per day, and air enthalpy. The latter has been calculated by the formula adapted for biological objects. The model allows us to estimate the climatic resources for the formation of productivity, as well as the approach to the assessment of climatic resources required for the preparation of retted flax straw and the harvesting logistics in industrial quantities. These calculations are usable to find new areas for cultivation of flax and fiber production. Investors also often asked about the effectiveness of flax due to global climatic warming.

 Conclusion

   Model is useful for programs applied in precision agriculture instead of insufficient yield accurate planning based on accounting real field yields. This way is applicable for long-term planning of flax yield and indicative dates of the agricultural work in the specific climatic conditions of cultivation in the following ways:

1. Calculation for average long-term climate indicators in the planning of production costs;
2. The calculation of risk scenarios on the weather during the growing season (the most favorable and the most unfavorable year);
3. Getting the operational forecasting of yield, quality flax fiber and dates of agricultural activities in interactive computer systems during the growth of flax.

The use of such tools will make the production of flax become more predictable and profitable business.