Введение. Современные проблемы человечества, связанные с увеличением численности населения Земли, деградацей высокопродуктивных агроландшафтов, снижением качества и недостатком продуктов питания и сельскохозяйственного сырья и прочим, отражены в стратегических межгосударственных документах [1–5]. Научным сообществом и практиками предлагаются различные технические и технологические подходы по решению проблем продовольственной безопасности и устойчивого развития [6, 7]. Большинство из них имеют высокую капиталоемкость и, как следствие, длительный срок окупаемости, основаны на применении ГИС-технологий и искусственного интеллекта, что является недоступным для множества мелких и средних сельхозтоваропроизводителей [8, 9]. Оценка устойчивости и природного потенциала современных агроландшафтов [10–15], например, через анализ количества энергии, необходимого для производства единицы продукции, количества выделенного СО2 с единицы площади сельскохозяйственных угодий, количества и качества зерна и другого является направлением, позволяющим моделировать [16] будущее сельскохозяйственное производство, не прибегая к финансовым ресурсам сельхозтоваропроизводителей и государства. Полученные уникальные характеристики территории через их анализ позволят автоматизировать систему управления земельными ресурсами и повысить вероятность прогноза использования земли на средне- и долгосрочную перспективу.Цель исследования – изучение временной динамики показателей качества зерна яровой мягкой пшеницы разных репродукций районированных сортов в производственных посевах по подзонам Алтайского края за период с 2016 по 2021 г.Задачи: изучить гидротермические условия вегетационных периодов исследуемого лага времени; показать изменчивость показателей качества зерна яровой мягкой пшеницы.Объекты и методы. Объектом исследования стала проба зерна, отобранная авторами статьи вместе со специалистами Алтайского филиала ФГБУ «Центр оценки качества зерна» [17] для определения показателей качества в сельскохозяйственных организациях Алтайского края в 2016–2021 гг., расположенных во всех подзонах (рис. 1).    Рис. 1. Исследуемые подзоны по качеству зерна  Генеральная совокупность составила 300 проб. Анализ проб производился в сертифицированной лаборатории в соответствии с принятыми к исполнению ГОСТами, результаты анализов оформлены в виде утвержденной формы протокола. Также в работе использованы общеизвестные научные методы: экспериментальный, географический, анализа и синтеза, ретроспективный, системный. При обработке аналитической информации использовали методы статистической обработки [18], для выявления взаимосвязей между показателями качества и погодными условиями, изменяющимися в период экспериментальных опытов, применяли информационно-логический анализ [19–21].Результаты и их обсуждение. Устойчивые урожаи и качество зерна яровой пшеницы напрямую связаны с гидротермическими условиями вегетационного периода [22–24], т. е. обеспеченностью теплом и влагой. Территория Алтайского края разделена по условиям теплообеспеченности на пять районов и по степени увлажнения – на семь подрайонов [25]. Динамика сумм активных температур выше 10 ºС, атмосферных осадков и гидротермического коэффициента (ГТК) Г.Т. Селянинова за исследуемый временной лаг по подзонам края показана на рисунке 2.    Рис. 2. Гидротермические условия вегетационных периодов 2016–2021 гг.:  А – сумма температур выше 10 °С; Б – сумма атмосферных осадков;  В – динамика гидротермического коэффициента Г.Т. Селянинова [26]  Рисунок 2 дает наглядное представление об изменении тепло- и влагообеспеченности по подзонам и годам на территории Алтайского края в исследуемом лаге. Проанализировав кривые, можно выделить наиболее подходящие условия для возделывания яровой пшеницы, учитывая наблюдения агроклиматологов, и ранжировать временной лаг в соответствии с оптимумом по ГТК, равным 1,2 для исследуемой территории. Так, например, если ГТК будет более 1,2, то все годы относятся к влажным, 1,2–1,0 – к увлажненным, 1,0–0,8 – к средним, 0,8–0,6 – к засушливым и менее 0,6 – к сухим.Анализ величин ГТК по месяцам показывает, что диапазон колебания влагообеспеченности в период вегетации яровой пшеницы включает как экстремально сухие (ГТК = 0,02 в мае 2021 г. в засушливой степи), так и очень влажные (ГТК = 8,72, в мае 2019 г. в средней лесостепи). Соотношение месяцев по степени увлажнения за вегетационный период в исследуемом лаге по подзонам приведено в таблице 1. Таблица 1Соотношение месяцев по степени увлажненияза вегетационные периоды 2016–2021 гг. по подзонам ПодзонаМесяцСтепень увлажненияВлажные ГТК > 1,2Увлажненные ГТК = 1,2-1,0Средние ГТК = 1,0-0,8Засушливые ГТК = 0,8-0,6Сухие ГТК < 0,6Средняя лесостепьМай30102Июнь20121Июль30021Август10005Южная лесостепьМай21003Июнь21201Июль20103Август02103Умеренно-засушливая степьМай20013Июнь10221Июль20022Август01212Засушливая степьМай20004Июнь01131Июль20013Август20022Сухая степьМай10005Июнь21012Июль21003Август00213  Анализ данных, приведенных в таблице 1, указывает на то, что в средней лесостепи из 24 месяцев (период вегетации за годы исследований) по 9 пришлось на влажные и сухие, 4 – на засушливые и 2 – на средние. В южной лесостепи 10 месяцев из 24 – сухие, 6 – влажные, по 4 – увлажненные и средние. Умеренно-засушливая степь отметилась 5 влажными месяцами из 24, с одновременным увеличением количества засушливых и средних месяцев. По мере движения в пределах степной зоны от умеренно-засушливой к сухой – количество влажных месяцев было 5–6, а вот количество сухих увеличилось с 8 до 13. В целом исследуемый временной лаг отличался значительной динамикой гидротермических условий по годам, месяцам и декадам, что в конечном итоге отразилось на экологической реакции яровой мягкой пшеницы и, как следствие, на качестве зерна.Анализ изменчивости качества зерна яровой пшеницы производили по пяти показателям: количество клейковины, качество клейковины, число падения, стекловидность, объемный вес. По каждому показателю отобраны 50 проб зерна (вариантов) и произведено их ранжирование. В результате ранжирования выделены пять групп с определенным размером интервала группы. Определив число данных, соответствующих по своему значению каждому интервалу группировки, построили кривые распределения численности значений по каждому показателю качества зерна яровой пшеницы. Полигоны распределения значений приведены на рисунке 3.    Рис. 3. Полигоны распределения доли значений, %, по интерваламгруппировки количества клейковины (А), качества клейковины (Б),числа падения (В), стекловидности (Г) и объемного веса зерна (Д)за исследуемый временной лаг  Все кривые распределения значений показателей качества асимметричны. Левосторонняя асимметрия характерна для полигонов распределения количества и качества глютена, а также стекловидности. Это связано с тем, что в выборку включены только значения, допустимые ГОСТ. Число падения и натурный вес характеризуются отрицательным эксцессом, т. е. существует прогиб (впадина), и полигон становится двухвершинным (многовершинным). Такая ситуация возникла по причине того, что вариационный ряд составлен по данным шести существенно различающихся лет.Полигон распределения количества клейковины (рис. 3, А) свидетельствует о ее низком содержании в зерне яровой пшеницы (менее 25 %), производимой и обследованной по подзонам Алтайского края. Доля проб с таким качеством составила 88 %, причем 55 % проб содержат 23 %, 33 % проб – 24–25 %, 4 % проб отмечены содержанием клейковины выше 27 %.На зерно I группы с качеством клейковины ниже 78 единиц ИДК приходится 34 % проб (рис. 3, Б). Остальное зерно (66 %) относится ко II группе. Показатель числа падения (рис. 3, В) с интервалом 253–267 с зафиксирован у 39 % проб, 24 % проб характеризуются числом падения менее 240 с. Интервал более 281 с соответствует 15 % проб зерна, на оставшиеся группы пришлось 10–12 % проб.90 % проб зерна по показателю стекловидности (рис. 3, Г) находятся в интервале от 40 до 49 %. Две трети испытуемых проб относятся к группам ниже 43 % и 43–46 %, к интервалу 46–49 % – 22 % проб. Основная доля проб (83 %) по натурному весу входит в интервал от 730–750 до 790 г/л (рис. 3, Д). Более 13 % проб отмечены натурой выше 790 г/л.Для анализа показателей качества зерна яровой мягкой пшеницы применили информационно-логический анализ. Он позволил определить специфичные, или наиболее вероятные, значения показателей качества за исследуемый временной лаг. На рисунке 4 приведены графические изображения наиболее вероятных интервалов значений показателей качества.    Рис. 4. Специфичные (наиболее вероятные) состояния количества клейковины (А),качества клейковины (Б), числа падения (В) стекловидности (Г) и объемного весапо годам (Д) (1 – 2016; 2 – 2017; 3 –2018; 4 –2019; 5 – 2020;6 – 2021) Далее мы изучили связь показателей качества зерна яровой пшеницы по годам исследования посредством сопоставления коэффициентов информативности и эффективности канала связи. Результаты приведены в таблице 2.  Таблица 2Информативность (Т, бит) и эффективность канала связи (К)между показателями качества и годами Показатель качестваТККоличество клейковины0,91290,3532Качество клейковины1,25570,4853Число падения1,18940,4597Стекловидность1,02640,3967Натурный вес1,37430,5308  Расчетные данные показывают, что наибольшая степень связи во временном лаге проявляется для натуры и качества клейковины. В меньшей степени условия года влияют на другие показатели качества, что подтверждено снижением величин Т и К.Заключение. Таким образом, оптимальными условиями для формирования показателей качества зерна в средней лесостепи являются «засушливые» годы, южной лесостепи – «средние», для засушливой и умеренно-засушливой степи – «засушливые», а также «сухие», но последние по качеству зерна уступают «засушливым» годам. В сухой степи зерно более высокого качества формируется в «сухие» годы, а «засушливые» годы по качеству зерна отстают от «сухих». Во всех подзонах более влажные и прохладные годы дают зерно более низкого качества, чем менее влажные и более теплые. Корректировку в качество зерна вносят экологические условия по фазам развития пшеницы, начиная с фазы кущения и далее. В наибольшей степени временной лаг отражается на показателях натурного веса и качестве клейковины. Полученные результаты исследований качества зерна можно использовать при оптимизации структуры посевных площадей и севооборотов, проектировании сырьевого конвейера, прогнозировании потребления зерна яровой пшеницы на внутреннем рынке и экспорте сырья и зерна. Изучение временных и пространственных закономерностей качества зерна яровой мягкой пшеницы будут продолжены в нашей дальнейшей научной деятельности.