Яблони на Марсе

Глава 7 Сценарии урожая

Возделывание земли — важнейшее с древних времен занятие человека. Постепенно сформировалась и наука об основных законах этого дела — агрономия. Но знаем ли мы сейчас, как наилучшим образом выращивать сельскохозяйственные культуры? Как получать высокие и устойчивые урожаи? Разумеется, нет. До этого еще далеко. Слишком сложными оказались связи посева с климатом, погодой, характером почвы и с другими влияющими на урожай факторами.

А между тем требования к сельскому хозяйству все растут. В нашей стране основные направления этих задач связаны с реализацией биологических аспектов Продовольственной программы. В первую очередь программы зерновой независимости. Перед хлеборобами поставлена новая цель — выход на гарантированное производство зерна не менее одной тонны на человека, жителя нашей страны, в год. Что составляет около 300 миллионов тонн зерна. В этом трудном деле хлеборобам и работникам других отрядов сельского хозяйства все более весомую помощь начинает оказывать царица наук — математика.

Земледелец древности брал то, что давала природа; в лучшие годы довольствовался урожаем в 3 центнера зерна с гектара. Переход к трехпольной системе земледелия и сохе, появление железного плуга, введение бобовых в севооборот удвоили урожаи, даже в 1913 году средний урожай зерновых по России составлял 8,2 центнера. Минеральные удобрения увеличили «природную дань» растений до 16 центнеров с гектара — это тот стопудовый урожай, о котором поется в народных песнях. Такие урожаи зерновых у нас в стране стали получать устойчиво лишь 10–15 лет назад.

Следующий рубеж связан с зеленой революцией. Создание сильных сортов, селекция на экстенсивный продукционный процесс довела цифры урожаев пшеницы до 50–55 центнеров с гектара. Конечно, всюду мы приводим средние цифры, отдельные достижения могут быть и выше. В Англии существует особый клуб фермеров. Его членом может быть только тот, кто регулярно собирает по 100 центнеров зерна с гектара. Так членство в этом клубе превращается в своеобразную рекламу.

100 центнеров с гектара — это реальность. Сейчас практики подбираются (во всяком случае, мечтают об этом!) к цифре 400 центнеров. Ну а можно ли поднять планку урожая выше? Кто ответит? Расчеты. И вести их без математики невозможно.

Первым попытался вывести уравнение урожая, померить числом труд земледельца, оценить, сколько человек в состоянии ожидать от поля, русский ученый член-корреспондент АН СССР Леонид Александрович Иванов (1871–1962). В 1941 году в сборнике работ по физиологии растений, посвященном памяти Тимирязева, появилась статья «Фотосинтез и урожай». В ней ученый дал первое, ставшее классическим, уравнение урожая.

Иванов отдал науке почти 70 лет своей долгой жизни, опубликовал около 200 научных трудов. А начался для московского гимназиста 6-го класса путь в науку тогда, когда во время летних каникул ему случайно попалась научно-популярная книга Тимирязева «Жизнь растения». Позднее Иванову посчастливилось слушать лекции Тимирязева в Московском университете на естественном факультете. Тогда-то и жизнь свою стал он планировать «по Тимирязеву» — начал изучать (биолог!) главным образом физику и химию и уж затем ботанику и другие биологические предметы.

Много раз Иванов круто менял свои научные пристрастия. Начинал с изучения водорослей, позже увлекался фосфором, его ролью в обмене веществ у растений, потом обратился к исследованию экологии и физиологии древесных растений — самых сложных растительных организмов. Большой опыт в изучении фотосинтеза (с 1940 года он возглавил лабораторию фотосинтеза в Институте физиологии растений АН СССР), желание сделать свою научную деятельность полезной для общества помогли Иванову, когда он писал статью «Фотосинтез и урожай».

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:

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.

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.

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.

Нас не устраивают 6 шансов из 10? Что ж, можно и уменьшить степень риска, заложив в расчеты новую вероятность получения урожая, скажем, 0,9: девять благоприятных сезонов на один неблагоприятный. Понятно, величина запрограммированного урожая при этом будет меньше, чем в случае с шансами 0,6. Если, конечно, об этом уже упоминалось, земледельцы не пойдут на новые траты, на дополнительные усилия: ассигнование денежных и материальных средств, профилактические меры и т. д.

До сих пор в рассуждениях об урожае мы слово это трактовали по Иванову: определяющим процессом тут молчаливо считался фотосинтез. Казалось бы, мысль эта очевидная, не стоило ее и оговаривать. Однако не все согласны с этим. Академик Сергей Павлович Костычев, например, по этому поводу писал так: «Не фотосинтез создает урожай, а само растение с помощью фотосинтеза, в зависимости от внешних условий». Гораздо более важными, чем фотосинтез, Костычев считал процессы роста и развития.

Рост растения. Интереснейшая тема! В романе Герберта Уэллса «Пища богов» от чудесной пищи цыплята становились величиной с лошадь, крапива могла тягаться ростом с пальмой, крысы были страшнее тигра, и по земле разгуливали люди-гиганты величиной с колокольню.

Развитие растений. Конечно же, это процесс, как и фотосинтез, для урожая ключевой. Не будем обсуждать детали и тонкости спора, возникшего между научными школами Костычева и Иванова. Однако совсем обойти проблему «Рост растений и урожай» нам не следует.

Кто-то сравнил удивительную координацию развития растения (так, все листья на дереве могут развернуться в один и тот же день) с координацией движений органиста, использующего все пальцы рук и обе ноги, чтобы играть четырехголосную фугу Баха. Этот образ вспомнился мне, когда я входил в здание Белорусского научно-исследовательского института земледелия, что находится в городе Жодино под Минском. Здесь, как я слышал, изучению роста растений придают особое значение и даже сконструировали для этого специальные приборы — ростомеры.

Правда, сознаюсь, эти устройства представлялись мне совсем по-иному. Вообразите, что рост измеряют таким необычным способом. Нить с грузом перекидывается через подвижное колесико и… прикрепляется к вихрам ребенка. Постепенно — с годами! — груз будет опускаться, и связанная с ним стрелка на особой шкале будет отмечать увеличение роста.

— То, что не годится для людей, — говорил мне кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории физиологии растений БелНИИ земледелия Константин Георгиевич Шашко, он помог мне познакомиться с наиболее интересными работами института, — может быть полезным, когда имеешь дело с растениями. Ведь в их жизни есть периоды, когда они растут буквально не по дням, а по часам. К примеру, побеги бамбука за минуту вытягиваются на доли миллиметра, что в пересчете на сутки дает десятки сантиметров прироста…

Измерение роста растений и их органов дело деликатное. Честно признаемся, о том, что понимать под ростом, ученые спорят до сих пор. Казалось бы, тут достаточно простой линейки. Так и поступают обычно на практике. Однако точность таких промеров невелика, потому их проводят не чаще чем раз в 5–10 дней.

Часы, минуты и даже секунды? Они также подвластны исследователям. К их услугам микроскопы с окулярными микрометрами, разнообразные средства фотографии и кинематографа. Но здесь ученый уже вынужден вести наблюдения за ростом в узких стенах лаборатории, а не в открытом поле.

Можно ли обручить точность с простотой? Можно ли создать дешевые механические ростомеры, производство которых легко было бы наладить в любом месте и в количествах, обеспечивающих довольно обширную программу исследований? Приборы, одинаково пригодные и в лаборатории, и в полевых условиях? Да, можно. Такие устройства — ауксанографы («ауксано» по-гречески значит «расту»), автоматически, без повреждений регистрирующие линейные изменения величины надземных органов растений — стеблей, листьев, побегов, ветвей, соцветий — и находящихся в почве, скрытых от глаз корнеплодов, клубней картофеля, создал коллектив ученых, которым руководит академик-секретарь ВАСХНИЛ Виктор Степанович Шевелуха.

— «Растение» и «рост» — слова одного корня. Должно быть, поэтому столь необходимы сельскому хозяйству простые и удобные ростомеры? — спрашиваю я у Шашко.

— Безусловно. Каждый вид растений имеет специфическую ауксанограмму. В ней зашифровано многое: способность переносить холод, засуху, циклы его роста, простои в развитии, когда рост временно прекращался. Ну а кроме того, рост растений — это один из важных количественных показателей урожайности посевов…

Рост — самая действенная реакция растений на изменение внешней среды. Растение может увеличить площадь своей листвы, пустить дополнительные побеги, отказаться от какой-то части своих органов. Вот так — для умеющих читать книгу природы — рост растений, понимаемый в широком смысле, становится индикатором их состояния. Сигналом для принятия экстренных мер. Так возникает дополнительная возможность для прогнозирования видов на будущий урожай.

Фотосинтез, ростовые процессы — это, несомненно, ведущие факторы в борьбе за урожай. Но можно ли забывать о погоде?

…Родившийся где-то в ледовых просторах Арктики мощный циклон, прорвав заградительные кордоны прогретых июльским солнышком теплых слоев воздуха, неожиданно обрушился на европейскую часть СССР. Покрывая за сутки сотни километров пути, нес он не только обильную влагу, столь необходимую изжаждавшейся земле, но и затяжные, не ко времени, губительные для растительности холода, вплоть до заморозков на почве. И результаты долгих бдений, томительной муштровки растений, итоги предусмотрительности земледельцев, их порой каторжного труда — все разом ставилось под удар. А надежды на полновесный урожай вновь откладывались на год. По крайней мере!..

Нарисованная картина — плод чистого, хотя никаких особых фантазий здесь нет, воображения. А вот реальные факты. По американским данным, ежегодные убытки национальной экономики США от неблагоприятной погоды составляют около 13 миллиардов долларов, из них больше 60 процентов приходится на сельское хозяйство. Даже в условиях высокой культуры земледелия погода по-прежнему остается лимитирующим фактором. На территории СССР природа более сурова, чем в США или в Западной Европе. Если у нас в благоприятных условиях находится всего 28 процентов земельных площадей, то в США — 79,9 процента.

Предотвращение погодных убытков — в первую очередь забота агрометеорологов. В нашей стране агрометеорологическая служба или просто «Служба урожая» была создана декретом Совета Труда и Обороны, подписанным Владимиром Ильичем Лениным в апреле 1921 года. Сейчас агрометеонаблюдения круглогодично проводят 2,5 тысячи станций и почти 16 тысяч постов, раскиданных по необъятным территориям СССР. Для слежения за погодой, посевами и окружающей их средой используются сотни типов всевозможных приборов: ауксанографы, снего-, влаго- и осадкомеры, фотометры, пиранометры, актинометры, термометры, барографы — все не перечесть! Регистрируется сложный комплекс связанных с погодой характеристик. Запасы продуктивной влаги в почве непосредственно под сельскохозяйственными культурами, время наступления фаз развития растений. В зимний период идет слежение за температурой почвы на глубине узла кущения озимых (3–4 сантиметра), проводится выборочное отращивание озимых для определения их жизнестойкости…

Лавина информации обрушивается на земледельцев. Справиться с ней, переварить ее способны только ЭВМ. Но даже при их посредничестве как не захлебнуться в этом изобилии данных? Трудные задачи приходится решать. Потому-то ежегодно и собирается Всесоюзный рабочий проблемный семинар ученых, имеющий непривычное название ПУМ (аббревиатура слов «погода» — «урожай» — «математика»). Математики, биологи, агрофизики, агрономы, метеорологи, географы, почвоведы хотят оградить урожай от погодных неурядиц, сделать его стабильным.

Многие видные исследователи стали постоянными участниками ПУМа. К примеру, доктор технических наук Ратмир Александрович Полуэктов (Агрофизический институт, Ленинград). Он разрабатывает имитационные модели, проверяя расчеты, выполненные на ЭВМ, на экспериментальных полях института.

Доктор физико-математических наук Эраст Григорьевич Палагин (Ленинградский гидрометеорологический институт) создал модели перезимовки озимых. Причин, вызывающих повреждение и гибель озимых, превеликое множество. Вымерзание, выпревание, вымокание, наличие притертой к поверхности почвы ледяной корки, выдувание, выпирание и механические повреждения всех мастей за счет частой смены оттаивания и замерзания почвы. Палагин поставил и решил задачу о распределении тепла в системе: атмосфера — снег — мерзлая и талая почва. Кроме того, в память ЭВМ ввели подробные сведения о прошедших дождях, снеге, параметры почвы и все другие необходимые данные. И — чудеса науки! — машина с вероятностью 93 (!) процента способна определить, какие культуры перенесли тяготы зимы, кто погиб, у кого повреждены корни, что надо пересеять… Модель Палагина проверялась на полях под Новосибирском и Воронежем.

Интересны работы москвича доктора технических наук Евгения Петровича Галямина. Он разработал методы оптимизации оперативного распределения водных ресурсов при орошении. Как, куда, сколько воды необходимо дать растениям. И все это в быстро меняющихся условиях…

Творческое, очень плодотворное сотрудничество математиков с представителями других наук, пекущихся о нуждах сельского хозяйства, продолжается. На очередных совещаниях ПУМа вновь разгорятся жаркие научные споры между энтузиастами-единомышленниками.

ПУМ — неформальное содружество ученых. Официальным же главным штабом агрометеонауки страны является Всесоюзный научно-исследовательский институт сельскохозяйственной метеорологии (ВНИИСХМ) Государственного комитета по гидрометеорологии и контролю природной среды. Институт этот был создан в 1978 году и находится в небольшом городке ученых Обнинске, расположенном в Калужской области.

И вот я в Обнинске, благо езды из Москвы туда два часа на электричке, беседую с директором ВНИИСХМ кандидатом биологических наук Иосифом Генриховичем Грингофом.

— У агрометеорологов, — рассказывает Грингоф, — немало еще и просто нелегкого физического труда. К примеру, для определения влажности почв обычно используется ручной бур. Долгое это дело: образчики надо извлечь, поместить в специальные алюминиевые стаканчики, сушить 8 часов в термостате, затем, проведя новое взвешивание, приняться за расчеты. Или, допустим, оценка урожайности зерновых. Так называемая метровка, рамка размерами метр на метр, накладывается на посев, количество стеблей, которые попали в нее, надо тщательно пересчитать. Нагнувшись, на корточках многие часы — на тысячу стеблей уходит примерно 1,5 часа — проводит человек за утомительным занятием: в день удается проанализировать лишь несколько рамок. Для облегчения работы к уже имеющейся большой армии приборов мы стараемся добавить новые, более удобные и совершенные. И все же будущее агрометеонаблюдений, без сомнения, принадлежит авиационной и космической службе…

Вместе с Грингофом я перехожу в отдел аэрокосмических методов исследования агрометеобъектов, где мне показывают удивительные средства для слежения за развитием растений.

…Экран дисплея, словно бы спросонок, моргнув пару раз, вдруг вспыхнул ослепительно ярким многоцветьем. Будто бы в комнату втащили кусок радуги, щедро изливающей все цветовые тона, от красных до фиолетовых. Так демонстрировал свои возможности комплекс технических средств «Диск», созданный в ГДР фирмой «Роботрон» и предназначенный для распознавания образов. В данном случае требовалось проявить умение оперативно и толково отличать посевы озимой пшеницы от кукурузы, люцерны от сахарной свеклы, поля клевера от лесных угодий. Их запечатленный из космоса образ, записанный на магнитную ленту, с помощью монитора мог быть выведен на телеэкран.

— Недостатки информации, которую дает наземная сеть постов и станций, очевидны, — рассказывает заместитель директора ВНИИСХМ по науке кандидат географических наук Александр Дмитриевич Клещенко. — Станций просто мало, ну максимум три на область, поэтому данные получаются «точечными» и до известной степени случайными. Кроме того, эти агрометеовести поступают неоперативно: пока обследования проведут, пока составят сводки, пошлют телеграммы… Данные же со спутников разом охватывают громадные площади посевов, времени на сбор этих сведений уходит минуты, так что, получив известия по радиоканалам, уже через полчаса можно приступить к их анализу. Хуже обстоит дело с интерпретацией. Ведь надо не только различать одну культуру от другой, не только оценивать площади посадок, но «видеть» их структуру: высоту, состояние растений, фазы развития и многое другое. Ну и, понятно, у спутниковой агрослужбы есть и досадные прорехи: скажем, облачный покров может заэкранировать посевы, сделать их невидимыми. Здесь-то должны выручать авиация и средства наземных наблюдений.

Идущая со спутников, самолетов, передаваемая по телетайпам закодированная в телеграммах информация поступает к тем, кто командует ходом посевной, кампанией агротехнических мероприятий, операциями по уборке урожая. Спрашивается, в какие формы надо облечь эти сведения, чтобы они стали компактными, легко обозримыми? Чтоб командирам полей было легче принять решение? Чтоб извлечь из данных наибольшую пользу? И на эти вопросы дают ответы математики.

На письменном столе разбросаны карандаши. Доктор физико-математических наук заведующий отделом математических моделей агроэкологических систем ВНИИСХМ Олег Дмитриевич Сиротенко берет поочередно карандаши нужного цвета, и на листе бумаги передо мной возникают паутины схем. Сиротенко один из активнейших пумовцев, я давно мечтал о встрече с ним.

— Моделирование системы погода — урожай, — говорит Олег Дмитриевич, — пережило уже несколько этапов своего развития. На смену описательным концепциям (первая четверть нашего века, когда еще только формировались обобщения данных агрономии, физиологии растений, а также выкристаллизовывались методы решения задач тепло- и влагообмена в приземном слое и почве) пришел второй этап (примерно 40–50-е годы), этап «статистический», пора установления эмпирических связей между входами и выходами посева (агроценоза), а затем (наше время) и наиболее полный и адекватный действительности, позволяющий отчетливо представлять как биологический, так и физический смысл явлений, третий этап — «физико-математический».

Сиротенко подводит меня к стендам. (Видимо, это следы какой-то недавней научной конференции.) Показывает демонстрационные плакаты, что-то ищет в стопке лежащих у него на рабочем столе чужих диссертаций. Он только что вернулся из Москвы, где исполнял священную роль оппонента. Мы перемещаемся к доске, и писанные мелом символы быстро покрывают ее поверхность. Я вслушиваюсь в его слова, и постепенно меня охватывает изумление. Нет, ведь это просто чудо! Великой похвалы достойно умение ученых имитировать, воспроизводить в своих внешне сухих схемах и моделях и трепет колеблемой ветром листвы, и грозные ливневые низвержения небесной влаги, и страшные укусы солнечной радиации при засухах, и кротовью сонную жизнь сосущих соки земли корней! Все это не может не быть уделом избранных, гордящихся своим мастерством.

— В настоящее время динамические модели погода — урожай, — словно прочитав мои мысли, говорит Сиротенко, — настолько отлажены и упрощены, что их вполне можно тиражировать. Любой владелец персонального компьютера имеет возможность начать компьютерные агроигры, спрашивать и получать ответы на сотни практически важных агрометеовопросов.

Я узнаю, что исследователи из ВНИИСХМ создали агрометеорологическую имитационную систему, сокращенно АМИС. Ее главное назначение — давать точную количественную информацию в ответ на широкий спектр вопросов типа: «Что было бы, если?..» и «Что будет, если?..» Вопросов, охватывающих, как видим, и прошлое, и настоящее, и будущее. Агрометеорологи словно бы получили в свое полное распоряжение машину времени. Они, как писатели-фантасты, могут начать увлекательное и полезное путешествие в мир Возможностей, путешествие, позволяющее лучше понять ту реальность, что пока скрыта от глаз, но имеет решающее значение для судеб сельского хозяйства.

Вопросы, их можно задавать без конца. Насколько оправдана азотная подкормка именно в данный момент? Какова северная граница рентабельных посевов кукурузы в данном году? Как оптимально разместить культуры на территории совхоза, области, края, страны? Каковы лучшие сроки сева при сложившихся запасах влаги в почве? Целесообразна ли замена в отдельных районах страны посевов озимых яровыми культурами?..

Имитационные игры будут особенно полезны тем, кто руководит битвой за урожай.

На огромной территории нашей страны каждый год, — говорит Сиротенко, — в соответствии с особенностями крупномасштабных синоптических явлений разворачивается уникальный пространственно-временной сценарий агрометеорологических условий, определяющих судьбу урожая данного года. Использование АМИС позволит анализировать эти процессы на качественно новом уровне.

Погода полями правит. Эта ставшая пословицей истина (равно как и другие проявления народной мудрости: «Сей овес в грязь — будешь князь», «Снег на полях — хлеб в закромах») ныне уже требует существенных уточнений. И будем надеяться, что скоро вопреки погоде, если она зла, и в помощь ей, если добра, править полями будет также и математика. Порукой тому — новейшие исследования советских агрометеорологов.