Для разработки прогнозов урожайности использована модель SALUS (System Approach to Land Use Sustainability), которая по замыслу авторов должна обеспечивать системный подход для устойчивого земледелия (J. T. Ritchie). Модель имеет несколько версий (http://salus.gis.fcu.edu.tw) в зависимости от технологии и баз исходных данных. Помимо урожайности модель позволяет прогнозировать динамику почвенных свойств, питательного и водного режима на длительный период времени при различных стратегиях управления почвенным плодородием. Сравнение результатов, полученных для различных вариантов и сочетаний технологических факторов, позволяет выбрать оптимальный вариант для определенных нерегулируемых факторов, таких как, например, погодные условия прогнозируемого вегетационного периода.
Модель состоит из трех структурных компонентов:
1) модуль формирования урожайности,
2) модуль динамики органического вещества почвы и питательного режима,
3) модуль водного и температурного режима.
Для разработки модели роста и формирования урожайности использованы модели из семейства CERES и IBSNAT, которые первоначально были предназначены для монокультуры и на период до 1 года. Алгоритмы роста растений были совмещены с подмоделями почвенных процессов и технологий управления плодородием. Набор культур включает кукурузу, пшеницу, ячмень, сорго и просо, бобовые культуры (соя, сухие бобы) и люцерну. Среди технологических факторов в качестве исходных данных задаются такие параметры, как сроки посева и норма высева семян, способ посева, способ и сроки проведения основной обработки почвы, дозы, способы и сроки внесения удобрений, сроки уборки урожая. Тем не менее универсальность модели не может охватить все многообразие культур и сортов, поэтому калибровка модели осуществляется на основе экспериментальных данных.
В данной работе калибровка комплексной SALUS-модели осуществлялась на основе многолетнего эксперимента (АНИИСХ, 2000–2010 гг.) по изучению влияния способов обработки почвы, систем удобрения и защиты растений в посевах бессменной пшеницы. Эмпирически подбирались два наиболее чувствительных параметра, характеризующих особенности процесса роста и развития растений (пшеницы сорта Алтайская 50), Phyllochron interval, degree day leaf-1 (Phill) и Leaf equivalent for grain growth (Legg). Для 24 комбинаций Phill и Legg были рассчитаны прогнозы урожайности. Сравнение полученных результатов с фактической урожайностью позволило выявить наиболее оптимальный вариант Phill = 100 и Legg = 3, совпадение характеризуется коэффициентом корреляции R = 0,27, среднее квадратичное отклонение расчетных результатов от фактических составляет 0,44. Полученные параметры были использованы для прогнозирования урожайности бессменной пшеницы на период с 2021 до 2099 г.