Возможные урожаи полевых культур при 3 % использования ФАР

Культуры

Приход ФАР, млн ккал на 1 га

(О)

Аккумулировано

в урожае при

КПД ФАР 3 %,

млн ккал

Калорийность

урожая, ккал

на 1 кг

(?)

Возможный урожай, ц с 1 га

абсолютно

сухой биомассы

Соотношение

массы зерна и

соломы (клубней

и ботвы)

Урожай зерна, сена, корне­клубнеплодов, ц с 1 га

Озимая пшеница

Ячмень

Овес

Картофель Свекла кормовая Кукуруза (силос) Однолетние травы (зеленая масса) Многолетние травы (сено)

42. Сводные данные по планированию урожайности в совхозе «40 лет Октября»

№ п/п

Культуры

Фактическая

урожайность

по отчету за

1983—

1989 гг.,

ц с 1 га

с исполь­зованием уравне­ния тренда

Планируемая урожайность, ц с 1 га

по данным

передовых

хозяйств и

опытных

станций

биологи­чески возможная в условиях хозяйства*

Окончательно запланирован­ная на 1991— 1995 гг. в про­екте землеуст­ройства, ц с 1 га

Фактическая

урожайность в

хозяйстве в

1991-1995 гг.,

ц с 1 га

Зерновые и зернобобовые Сахарная свекла Картофель Кукуруза на силос и зеленый корм

Однолетние травы на сено Многолетние травы на сено

17, 9 19, 9-28, 3 21, 7-27, 2 30, 8

137, 8 - 106-143 233

92, 5 - 109-134 159

225, 7 - 189-258 361

18, 5 26, 3 18, 3-21, 6 32, 0

26, 5 37, 1 36, 1-38, 6 54, 4

25, 0

* Урожайность зерновых и зернобобовых культур с использованием ФАР определялась, исходя из данных по озимой пше-^е сахарной свеклы — по кормовой свекле.

5. Согласно примерной схеме расчетов роста урожайности сельскохозяйственных культур посев новыми сортами и улучше­ние условий семеноводства дают прибавку в среднем на 10 % по сравнению с базовой урожайностью, а другие мероприятия (включая средства защиты растений) — примерно 8 % от общего прироста урожайности (Справочник по планированию сельского хозяйства / Сост. А. Ф. Серков, А. И. Мачехин. — М.: Колос, 1981.-С.21).

По нашим данным, за счет правильной организации террито­рии, дифференцированного размещения культур с учетом плодо­родия отдельных частей территории можно также получить до­полнительно примерно 15% от базовой урожайности.

Таким образом, если в совхозе будут выполнены все намечен­ные мероприятия, то урожайность основных сельскохозяйствен­ных культур на планируемый период достигнет следующих вели­чин: зерновых и зернобобовых культур 30, 8 ц с 1га, сахарной свеклы 233, 4 ц, картофеля 158, 6 ц, кукурузы на силос и зеленый корм 361, 4 ц, однолетних трав на сено 32, 0 ц, многолетних трав па сено 54, 5 ц с 1 га (табл. 40).

В ряде случаев для контроля вычислений и предупреждения ошибок, выходящих за рамки допустимых, при планировании рассчитывают биологически возможную урожайность сельскохо­зяйственных культур. Она может быть определена по следующей формуле:

где < 2 — величина фотосинтетически активной радиации (ФАР) за период вегета­ции (ккал/га); К— коэффициент усвоения ФАР посевами, %; ц — калорийность единицы урожая биомассы (ккал/кг).

Нами для расчета у_Ътя использовались данные «Справочника агронома Нечерноземной зоны», 2-е изд. — Под. ред. Г. В. Гуляе­ва. — М.: Колос, 1980.— С. 139. Результаты приведены в табли­це 41; из них видно, что в случае использования всех резервов на­учно-технического прогресса можно приблизиться к потенциаль­ной биологически возможной урожайности, которая в данном хо­зяйстве в 4—6 раз превышает фактически достигнутый уровень.

Сводные показатели по планированию урожайности в совхозе, дополненные данными передовых хозяйств Михайловского райо­на Рязанской области, близлежащей опытной станции госсорто­участка, а также экспертными оценками специалистов', приведе-

¹ Методика экономических исследований в агропромышленном производстве/ 11од ред. В. Р. Боева. — М: ВНИИЭСХ, 1995. — С. 64—65. При проведении земле­устроительных исследований целесообразно использовать также книгу: Синде-1-и В. А. Методы и модели прогнозов использования земельных ресурсов. — М.: 1Т(д-во стандартов, 1990. — С. 22—36.

ны в таблице 42. Нетрудно заметить, что разные методы плани­рования дали различные результаты. Более или менее сопостави­мы показатели, полученные с использованием уравнений тренда, производственных функций и метода экспертных оценок.

Следует также учитывать, что показатели, полученные расчет-но-конструктивным методом, не могли быть достигнуты в услови­ях крайне нестабильной экономической ситуации 1991—1995 гг. Тем не менее сравнение данных окончательного прогноза уро­жайности, заложенного в проект землеустройства, с фактически полученными результатами показало, что ошибка находилась в пределах от 4, 2 % (однолетние травы) до 18, 5 % (кукуруза на силос и зеленый корм). Фактические показатели по всем культурам по­пали в доверительные границы производственных функций (кро­ме урожайности многолетних трав). Таким образом, рассмотрен­ные методы можно рекомендовать при планировании урожайнос­ти сельскохозяйственных культур в проектах землеустройства.

12.3. ПЛАНИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ С ПОМОЩЬЮ ФАКТОРНО-ВРЕМЕННЫХ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

Практика планирования урожайности (у) с использованием регрессионных моделей вида

у=/(х_их₂,..., х_п), где Х\, х₂,..., х„ — факторы производства,

показала, что данные модели не в полной мере учитывают фак­тор времени. Это объясняется тем, что коэффициенты регрессии в этих моделях являются величинами постоянными, построен­ными на информации, содержащей сведения о связях между уро­жайностью и факторами, влияющими на нее, сложившимися к определенному времени, и не показывают эффективности изме­нения ни прошлых взаимосвязей, ни тех, которые появятся в бу­дущем. Поэтому для прогнозирования урожайности лучше ис­пользовать факторно-временные модели вида

у= (Х_[, Х₂,..-, Х_п; щ, и₂, ••■, ««)=

где у — результативный показатель; X— факторы, влияющие на результативный показатель; и _ь..., и„ —некоторые функции времени.

Впервые при планировании урожайности сельскохозяйствен­ных культур для целей землеустройства данные модели были применены при разработке генеральных схем использования и охраны земель В. П. Подтележниковым из Воронежского СХИ (ЗаплетинВ. Я., Подтележников В. П. Производственные функ­ции и их применение в землеустройстве. Учебное пособие. — Во-

ронеж, 1981. — С. 26—31; КурносовА. П., Подтележников В. П. Оптимальное планирование внутриобластного развития, разме­щения, специализации и концентрации с.-х. производства. Учеб­ное пособие. — Воронеж, 1983. — С. 43—48; Заплетин В. Я., Под­тележников В. П., Лунев А. Г., Загороднев В. А. Математические методы прогнозирования использования земельных ресурсов. Лекция. Воронеж, 1985. — С. 3—11).

Практические расчеты по таким моделям можно производить следующим образом. Пусть имеются данные об урожайности и факторах, на нее влияющих, за т лет. Для этих лет можно под­считать среднюю величину урожайности и факторов. Вычислив значения средних для первых т лет, перейдем к расчету средних для периода [2, ..., т+ 1], затем для периода [3,..., /я + 2] и т.д. Таким образом, интервал, для которого подсчитываются сред­ние, как бы скользит по динамическому ряду с шагом, равным единице.

Если взять нечетное число лет (В. П. Подтележников реко­мендует поступать именно так, поскольку в этом случае расчет­ное значение урожайности и факторов окажется в центре интер-иала сглаживания и его легко заменить фактическими значения­ми), то для определения, например, скользящей средней урожай­ности на момент времени I можно записать следующую формулу:

1 + р 1 + р

' 2р+1 ~ т '

Iне Р/ —значение скользящей средней для момента времени 1 (/=1,..., л); У, — Фактическое значение урожайности в момент времени /; / — порядковый номер I ода в интервале сглаживания.

Величина р легко определяется из продолжительности интер­нала сглаживания. Поскольку т = 2р + 1 при нечетном т, то

/и-1 ^Р=—

Для расчета скользящей средней по большому отрезку време­ни можно использовать рекурсивные соотношения

^У< -⁷'-¹⁺ 2рТ\ •

Вычислив средние, можно рассчитать для каждого года соот-нс ее гвующее уравнение регрессии, характеризующее зависи­мость урожайности от факторов интенсификации. В результате

получим систему из к уравнений вида

Таким образом, для каждого фактора X будем иметь к коэф­фициентов а_ь которые могут быть представлены в виде некото­рой функции времени а, = и((); параметры последней можно най­ти путем выравнивания по способу наименьших квадратов. В ре­зультате производственная функция на момент времени / будет иметь вид

У< ⁼ (^хи ^х2, ---, ^хп', Щ, ^и\, ^и2, ---, ^ип)-

Расчет уравнения регрессии для отдельных периодов, по мне­нию В. П. Подтележникова, позволяет в какой-то степени ис­ключить влияние случайных и периодических колебаний (в част­ности, колебаний погодных условий) и тем самым выделить ос­новную тенденцию изменения урожайности только под действи­ем факторов интенсификации, которые можно планировать на перспективу с достаточной степенью точности. При этом необ­ходимо учитывать, что чем продолжительнее интервал сглажива­ния, тем сильнее усреднение и тем в большей мере взаимно по­гашаются случайные колебания. Соответственно тенденция из­менения урожайности получается значительно более плавной, чем по обычному временному ряду. Если урожайность имеет пе­риодические колебания с жесткой продолжительностью цикла, то они полностью устраняются с помощью скользящих средних при интервале сглаживания, равном или кратном этому циклу.

При планировании урожайности необходимо также знать зна­чения факторов интенсификации, которые могут быть достигну­ты хозяйствами в перспективе. Часть показателей берется из биз­нес-планов сельскохозяйственных предприятий или планов их социально-экономического развития. Значения же показателей, которые нельзя непосредственно исчислять из задаваемых, мож­но рассчитать по парным и множественным уравнениям связи между отдельными факторами.

В качестве примера рассмотрим методику планирования уро­жайности яровой пшеницы в Липецкой области (исходные дан­ные были собраны В. П. Подтележниковым за период в 11 лет). В качестве факторов после предварительного качественного и ко­личественного анализа были отобраны:

ху — качественная оценка пашни в баллах;

х₂ — затраты труда на 1 ц продукции, чел.-ч;

х₃ — стоимость удобрений, внесенных на 1 га посевов, руб.;

х₄ — стоимость основных средств растениеводства на 100 га пашни, тыс. руб.;

х₅ —• выработка на 1 комбайн за сезон, га;

х₆ — количество зерновых комбайнов на 100 га посевов зерно­вых;

х₇ — оплата 1 чел.-ч при возделывании данной культуры, руб.

В результате расчетов на ЭВМ по выделенным периодам (т = 5) были получены следующие уравнения регрессии, харак­теризующие связь урожайности яровой пшеницы с отобранными факторами:

У_х = 10, 512 + 0, 011х, + 3, 645х₂ + 0, 381х₃ + 0, 012х₄ + 0, 009х₅ +

+ 0, 176х₆ + 0, 235х₇; У₂ = 8, 132 + 0, 041*, + 10, 241х₂ + 0, 598х₃ + 0, 01бх₄ + 0, 010х₅ +

+0, 235х₆ + 0, 457х₇; У_ъ = 4, 320 + 0, 030х! + 12, 703х₂ + 0, 561х₃ + 0, 011х₄ + 0, 017х₅ +

+ 0, 260х₆ + 0, 984х₇;

У₄ = 1, 530 + 0, 059х! + 12, 703х₂ + 0, 782х₃ + 0, 017х₄ + 0, 021х₅ +

+ 0, 327х₆+1, 235х₇;

У₅ = -1, 321 + 0, 064х! + 11, 954x2 + 0, 796х₃ + 0, 032х₄ +

+ 0, 029х₅ + 0, 335х₆+1, 511х₇; У₆ = -4, 766 + 0, 060х! + 11, 183x2 + 0, 7б2х₃ + 0, 033х₄ +

+ 0, 038х₅ + 0, 587х₆ + 1, 732х₇;

У, = -6, 460 + 0, 063х! + 12, 307х₂ + 0, 834х₃ + 0, 031х₄ +

+ 0, 040х₅ + 0, 678х₆ + 1, 817x7-

Из полученных уравнений видно, что коэффициенты регрес­сии одного и того же фактора по периодам различны, то есть сте­пень их влияния на урожайность меняется. Для выявления тен­денции изменения эффективности влияния факторов на урожай­ность коэффициенты по каждому фактору выравнивают методом наименьших квадратов по уравнению прямой. В результате для каждого факторного показателя были получены уравнения рег­рессии:

У₁ = 13, 490 - 2, 946?; У₂ = 0, 002 - 0, 010?;

7₄ = 0, 399 -0, 069?; У₆ = 0, 008 - 0, 004?; 7₈ = 0, 035 - 0, 276?.

С учетом выравненных значений коэффициентов регрессии получим производственную функцию для расчета плановой уро­жайности на момент времени?:

У= (13, 490 - 2, 946?) + (0, 002 - 0, 0 Ю? ^ + (6, 804 + 0, 969?)х₂ +

+ (0, 399 + 0, 0б9?)х₃ + (0, 006 + 0, 004?)х₄ + (0, 008 + 0, 004?)х₅ +

+ (0, 046 + 0, 081?)х₆ + (0, 035 + 0, 276?)х₇.

Примерно такие же результаты дает методика авторегресси­онного прогнозирования урожайности, разработанная в Ленинг­радском СХИ (Рудакова Р. П. Методика авторегрессионного прогнозирования (на примере урожайности зерновых культур в Ленинградской области). Научные труды ЛСХИ. — Л.; Пушкин, 1976.-Т. 301.-С. 54-60).

Необходимо отметить, что расчет урожайности на перспекти­ву на основе факторно-временных корреляционных моделей по­зволяет учесть не только плановое изменение величины факто­ров интенсификации, но и изменение эффективности влияния отдельных факторов и их совокупности. Тем самым появляется возможность ежегодно достаточно быстро и точно корректиро­вать прогноз урожайности на расчетный срок, при этом по мере приближения к нему прогноз будет все более точным.

Контрольные вопросы и задания

1. В чем состоит значение показателя плановой урожайности для разработки схем и проектов землеустройства?

2. На какие группы можно разделить всю совокупность методов планирования урожайности?

3. Назовите преимущества и недостатки каждой группы методов.

4. Что такое «нормальная» урожайность и как построить производственную функцию для ее определения?

5. Как определить планируемую урожайность с помощью цены балла и диффе­ренцировать ее по участкам различного плодородия?

6. Что является ценой балла в приведенных выше производственных функциях по совхозу «40 лет Октября»?

7. Как определить доверительные границы (интервалы) планируемой урожай­ности?

8. Дайте определение понятий «тренд», «экстраполяция», «ошибка прогноза».

9. В чем состоит основная идея планирования урожайности расчетно-конструк-тивным методом?

10. В каком случае можно применять для планирования урожайности времен­ный тренд? Как можно повысить точность прогноза?

11. Что представляет собой факторно-временная корреляционная модель? Ка­ковы ее преимущества по сравнению со статическими моделями?

12. Опишите методику планирования урожайности с использованием фактор­но-временных производственных функций.

Глава 13

РАЗРАБОТКА ЗЕМЛЕУСТРОИТЕЛЬНЫХ НОРМАТИВОВ И РЕШЕНИЕ НЕСТАНДАРТНЫХ ЗАДАЧ

13.1. РАСЧЕТ УДЕЛЬНЫХ КАПИТАЛОВЛОЖЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ РАЗМЕЩЕНИЯ ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА

При составлении проектов землеустройства часто возникает необходимость обосновать различные варианты территориально­го размещения объектов строительства (населенных пунктов и

производственных центров — бригадных и общехозяйственных щюров, токов, элеваторов, животноводческих ферм). Выбор наи­лучшего варианта при этом возможен на стадии предварительно­го (эскизного) проектного решения при проведении укрупнен­ных расчетов с использованием различных нормативов.

При осуществлении таких расчетов объем капитальных вло­жений на строительство объектов, как правило, выражают ли­нейной функцией вида

у=а₀+(цх,

где у — суммарные затраты капитального характера на строительство объектов, руб.; х — размер объекта, единиц; а₀, а, — коэффициенты уравнения.

Размер объекта может выражаться в различных единицах из­мерения: по населенным пунктам — численность жителей; по животноводческим фермам — основное поголовье скота (птицы); по гаражам — количество автомобилей; по хранилищам — объем хранимой продукции; по объектам освоения земель и мелиора­ции—площадь, на которой проводятся работы, и т.д.

Удельные капиталовложения (капитальные затраты в расчете на указанную единицу измерения) выражаются производствен­ной функцией, имеющей вид гиперболы, что нетрудно понять, разделив общие затраты (у) на величину объекта (х):

У_ар+а\х_„ _< а₀

Таким образом, чем больше размер объекта, тем меньше удельные капитальные затраты. Так, например, Н. А. Кузнецо­вым суммарные затраты на строительство поселков (жилищное, культурно-бытовое строительство, создание инженерных сетей и благоустройство) предлагалось определять, исходя из следующе­го линейного соотношения:

, 4 = 481, 2 + 9, 4^,

где А — затраты на строительство поселка в ценах 1981 г., тыс. руб.; N— число жи­телей (500 < №< 5000).

В этом случае удельные капиталовложения на строительство поселка равны:

А 481, 2 9, 4К 481, 2 _. —=——+——=——+9, 4.

N N N N

В практике землеустройства аналогичные данные получают путем экономико-статистической обработки стоимости строи­тельства по типовым проектам или реальным (уже построенным)

объектам.

Методика расчетов с использованием уравнения гиперболы показана на конкретном примере в таблице 43.