Яблони на Марсе

Чирков Юрий Георгиевич

Под урожаем, стремясь всемерно упростить очень сложную задачу, Иванов понимал вес всей вновь образующейся массы растений за учетный (летний сезон) период. А главным двигателем, который способствует накоплению зеленой массы растений, ученый считал фотосинтез.

В сущности, Иванов рассмотрел самый простейший баланс запасания (фотосинтез) и расхода (процесс дыхания) углерода в растениях. Этот баланс имел такой вид:

M + m = fPT – aP₁ · T₁

где буквами обозначены: M — сухой вес растений за учитываемый период, m — вес отпавших за то же время частей (желтеющие листья, погибшие стебли и так далее), P — величина общей листовой поверхности (тогда еще считали, что интенсивность процесса фотосинтеза пропорциональна

площади листвы), T — рабочее время фотосинтеза, f — интенсивность этого процесса, P₁ — «дышащая масса», T₁ — время дыхания, а — его интенсивность.

Итак, простой баланс. Урожай (сумма M + m) тем больше, чем мощнее идет процесс фотосинтеза (fPT) и чем меньше потери (aP₁T₁). Приход-расход, бухгалтерия, грозящая стать, мы в этом позднее убедимся, тонкой и изощренной математикой.

Черное становится серым

К чему сводится работа земледельца? К тому, чтобы создать растениям по возможности комфортные условия. Прежде в сельском хозяйстве многое решалось на глазок, экспертным, так сказать, путем. Но время шло: копились знания, понимание совершающихся в недрах посева процессов становилось все более полным. Посев начали рассматривать как зеленую машину, которая потребляет из окружающей среды энергию и необходимые ей вещества и продуцирует нужную для человека органику. Собственно, это был уже чисто кибернетический подход. С позиций кибернетики идущие в посеве процессы можно изучать как функционирование некоторой очень сложной саморегулирующейся системы со множеством обратных связей.

Вначале посев мыслился просто как черный ящик: на входе — факторы внешней среды, на выходе — урожай; детали идущих в посеве процессов можно было и вообще считать полностью неизвестными. Но, конечно, постепенно черное становилось серым: в кибернетические модели стали вводить и различные характеристики растений. И чем дальше, тем их становилось больше. Так на бумаге в различных вариантах стали вырисовываться основные блоки системы почва — растения — атмосфера. Эти квадратики, кружочки (ради красоты и легкости обозрения их раскрашивают в яркие цвета), получившие собственные имена: Фотосинтез, Дыхание, Надземная фитомасса, Рост, Листья и так далее. Их стали соединять линиями со стрелками, отмечающими связи и взаимовлияния частей модели-схемы. Стрелки были помечены словами «радиация», «осадки», «ветер»… И вот уже в ход пошли математические символы, буквы, индексы, значки. Так можно было точно судить, куда переносятся потоки лучистой энергии, тепла, влаги, где фиксируется приход углекислого газа.

По существу, здесь действовал, торжествовал тот же, что и в уравнении Иванова, балансный подход. Только он очень усложнился. Так трудом многих исследователей разных стран создавались и совершенствовались модели урожая.

Теперь о роли математики. Без нее труд ученых, занятых исследованием отдельных биологических блоков, оказался бы для теории урожая потерянным. Мозаику отдельных частностей надо было соединить в стройную картину. Это положение, как остроумно заметил один математик, аналогично тому, как если бы, взглянув на разобранные детали часов, мы попытались узнать по ним, который теперь час. И как бы хорошо детали эти ни были изготовлены, они никогда не покажут время, пока мы их правильно не соединим и не приведем в движение.

В теории урожая (говорят еще о теории продуктивности посева, значительный вклад в это дело внесли советские ученые — член-корреспондент АН СССР Ничипорович, Росс и другие) «узнать время» удалось только лишь благодаря математике. Дело в том, что за линиями, связывающими главные узлы «зеленой машины», скрываются формулы и уравнения, часто очень сложные, дифференциальные и интегральные — высшая математика (!), которые количественно описывают обмен энергией и веществами. Весь спектр данных о погоде, о состоянии почвы и атмосферы, сведения о «самочувствии» посевов — ученые стараются учесть все, что может оказать влияние на формирование урожая — кодируется в интегралах и дифференциалах, в буквенных обозначениях. Так сконструированная с помощью биологов и агрономов

кибернетическая модель стала еще и математической, содержащей обычно многие десятки коэффициентов и параметров.

Конечно, математическая трактовка реально идущих в природе процессов и явлений еще довольно груба. И неудивительно: научный поиск в этой области начат не так давно, лет 20 назад, и возникающие тут проблемы необычайно сложны. К примеру, влияние погоды нельзя правильно оценить, не зная предшествовавших условий. Солнечная сухая погода может быть чрезвычайно полезной растениям, если до этого было влажно. Однако те же условия снизят урожай, если запасы влаги в почве невелики.

Да, предыстория играет первостатейную роль. Растения снесут и засуху, если успели развить мощную корневую систему, а так это или нет, определяется условиями предшествующего периода вегетации. Так и получается, что растения как бы суммируют прошлые условия погоды, и их реакция на текущее во многом определяется этой «памятью».

Математизация идущих в растениях процессов начата. Дело это не может не принести богатых плодов. Об этом еще будет разговор. Сейчас же отметим одну новую возможность, которую математика подарила сельскому хозяйству.

Госпожа удача

Поговорим о программировании урожая. Суть этих слов в том, что человек хочет не просто ставить рекорды, получать урожаи по 400–500 центнеров зерновых с гектара; биофизики считают, такое вполне возможно. Он еще желает научиться управлять урожаями, проектировать их и, главное, делать их гарантированными.

Большой урожай — это всегда совпадение труда земледельца, его усилий с благоприятными внешними условиями, прежде всего, погодой. Но такая лотерейная, так сказать, удача — редкость. Уповать только на подарки судьбы не стоит. Жизнь требует иного. Необходимо так ставить задачу, чтобы на каждом поле брать столько зерна, картофеля или хлопчатника, сколько данная нива способна дать. Вот тут мы и подходим к программированию урожаев. К направлению, его у нас в стране возглавил академик ВАСХНИЛ Иван Семенович Шатилов, которое начало развиваться в науке совсем недавно.

Конечно, есть обстоятельства, которые не подвластны пока воле человека. Особенно погодные: внезапные морозы, губящие озимые, незапланированная жара, не ко времени затяжные дожди. Как же в этих условиях программировать урожай? Как добиваться стабильности? Какие принимать меры? И можно ли? Математика отвечает: да. Точный количественный учет всех факторов — особенности данного региона, режим влагообеспечения, минеральная подкормка растений и так далее — позволяет сформулировать условия, необходимые для получения гарантированных, скажем, 30 центнеров зерновых с каждого гектара в среднем.

Но, допустим, мы хотим получить не 30, а 40. Что ж! Следует, отвечает математика, принять дополнительно такие-то меры. Хотите получить 50? Необходимо сделать сверх этого еще то-то и то-то. Совершенно понятный ход событий — сколько вложишь труда и средств, столько и получишь! Как говорят в народе: без труда не вытащишь и рыбку из пруда!

И все-таки как быть со случайностью? Ведь обстоятельства каждый год складываются по-иному. Раз на раз не приходится! Накладки, сбои, непредвиденные трудности неизбежны. «Рулетка» природы вертится безостановочно. И, как поется в песенке Булата Окуджавы, госпожа Удача то смотрит земледельцу прямо в лицо, то откровенно поворачивается к нему спиной. Годы неудач неизбежны, тут уж ничего не поделаешь. Но программирование урожаев и не ставит себе целью раздавать страховки, начисто устранять урожайные аварии. Нет, задача здесь другая. Когда толкуют об определенной величине урожая, одновременно обязательно указывают и вероятность (снова математика! — теперь уже теория вероятностей) его получения. Если, например, вероятность получения урожая равна 0,6 — это значит, что в шести из каждых десяти лет будет получен урожай, равный или несколько больший программированного. В то же время в остальные годы урожаи могут быть и меньше программируемого.