Abstract:
Агроекологічний потенціал є однією зі складових природно-ресурсного й економічного потенціалу. Він визначається як здатність ґрунтів, атмосфери, гідросфери й біоти регіону давати певну господарську продукцію у конкретних соціально-економічних умовах використання земель, засновану на біологічній продук-тивності, без приведення системи природних ресурсів до необо ротного руйнування й різкого погіршення її динамічних якостей. Метою досліджень було науково обґрунтувати напрями ефективного використання агро-екологічного потенціалу зони Степу України та адаптування технологій вирощування зернових культур до кліматичних змін. Методи. Польові досліди проведено згідно з методикою дослідної справи та спеціальних методик зі встановлення агроекологічного потенціалу. Результати. Визначено, що ефективність реаліза-ції високого природно-кліматичного потенціалу зони Степу України обмежується підвищенням посушли-вості клімату. В зв’язку з цим, стратегічні завдання аграрного сектору економіки повинні бути спрямова-ними на збільшення продуктивності ріллі, економію енергетичних ресурсів, покращення родючості ґрунтів, зменшення антропогенного навантаження на навко-лишнє середовище з метою забезпечення збалансо-ваного природокористування. Висновки. За резуль-татами узагальнення багаторічних даних вставлено, що максимальна врожайність зерна гібридів кукуру-дзи різних груп стиглості формується у вологі роки, а найменша – у сухі, причому рослини найкраще вико-ристовують теплоенергетичний потенціал зони півдня України у вологі та середньовологі роки, що пояснюється найвищою інтенсивністю продукційних проце-сів. За допомогою одержаних рівнянь регресії можна проводити вибір найбільш оптимального гібридного складу для регіональних та локальних агрокліматич-них умов Південного Степу України. За результатами досліджень встановлено різні ступені мінливості мете-орологічних та агрономічних показників. Використання статистичних методів дозволило провести оцінку років досліджень за індексом сприятливості агрометеороло-гічних умов та встановити регресійні рівняння продуктивності рослин.
