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.