УДК 551.5:63(075)
Методика сбора данных о погоде, публикуемых метеостанциями в сети Интернет
Рекашус Э. С.1, кандидат сельскохозяйственных наук
Закабунина Е. Н.2, кандидат сельскохозяйственных наук
Цейко В. И.3, кандидат экономических наук
1, 3Федеральный научный центр кормопроизводства и агроэкологии им. В. Р. Вильямса
141055, Россия, Московская обл., г. Лобня, Научный городок, корп.1
1, 2ФГБОУ ВО РГАЗУ
143907, Россия, Московская обл., г. Балашиха, ш. Энтузиастов, д. 50
E-mail: rekashus@mail.ru
Многолетние наблюдения учёных показывают, что продуктивность агрофитоценозов в той или иной степени зависит от погодных условий местности, где они формируются. В связи с этим в научных исследованиях оценка агрометеорологических условий произрастания сельскохозяйственных культур при обосновании полученных экспериментальных данных является общепринятой. Цели проведения данной оценки разнообразны. Например, она проводится для определения влияния метеоусловий и тенденций изменения климата на сезонную и многолетнюю динамику развития вредных организмов. Результаты метеонаблюдений важны для выявления степени устойчивости новых сортов к абиотическим стрессам, а также для выяснения, какой из факторов погоды в большей степени влияет на составляющие продукционного процесса той или иной культуры. Однако в силу разных причин экспериментальные участки не всегда имеют метеорологические площадки для наблюдений за погодой. В этом случае исследователи обращаются к метеосводкам ближайших государственных метеостанций. В настоящее время данная информация находится в открытом доступе в сети Интернет, и имеются технические возможности её сбора и обработки. В связи с этим цель статьи — познакомить исследователей, чьи опытные поля не оборудованы собственными метеостанциями, с методикой получения из сети Интернет данной информации. В статье приведён порядок работы с архивом данных о погоде на метеостанциях, который находится в открытом доступе в сети Интернет. Статья представляет интерес для учёных-исследователей, чьи полевые опыты не оборудованы площадками наблюдения за погодой, но при этом есть необходимость в характеристике метеоусловий для обоснования полученных экспериментальных данных.
Ключевые слова: погода, агроклиматические условия, температура воздуха, влажность воздуха, осадки, высота снежного покрова.
Многолетние наблюдения учёных показывают, что продуктивность агрофитоценозов в той или иной степени зависит от погодных условий местности, где они формируются (Родионова, Тебердиев, 2017). В связи с этим в научных исследованиях оценка агрометеорологических условий произрастания сельскохозяйственных культур при обосновании полученных экспериментальных данных является общепринятой (Касаткина, Нелюбина, 2016; Курдакова, Иванова, 2019; Мёрзлая, Девятова, Пономарёва и др., 2010; Солнцева, Прудников, 2018). Цели проведения данной оценки разнообразны. Например, она проводится для определения влияния метеоусловий и тенденций изменения климата на сезонную и многолетнюю динамику развития вредных организмов (Гладышева, Барковская, 2017; Санин, 2018; Торопова, Рябова, 2014). Результаты метеонаблюдений важны для выявления степени устойчивости новых сортов к абиотическим стрессам, а также для выяснения, какой из факторов погоды в большей степени влияет на составляющие продукционного процесса той или иной культуры (Бондарева, Радюкевич, Карташёва и др., 2018; Колотов, 2019; Сандакова, Елисеев, 2017). Однако в силу разных причин экспериментальные участки не всегда имеют метеорологические площадки для наблюдений за погодой. В этом случае исследователи обращаются к метеосводкам ближайших государственных метеостанций. В настоящее время данная информация находится в открытом доступе в сети Интернет, и имеются технические возможности её сбора и обработки. В связи с этим цель статьи — познакомить исследователей, чьи опытные поля не оборудованы собственными метеостанциями, с методикой получения из сети Интернет данной информации.
В данной методике приведён порядок работы на примере использования браузера Chrome (версия 79.0.3945.88) и программы Microsoft Office Excel 2016. В других браузерах и версиях этих программ порядок работ аналогичен.
Приступая к работе, необходимо знать, в каком населённом пункте располагается ближайшая к опытному участку официальная метеостанция. Например, если участок, где заложен полевой опыт, находится в селе Михновка Смоленского района Смоленской области, то известно, что ближайшая к нему официальная метеостанция находится в городе Смоленске. В связи с этим необходимо набрать в адресной строке браузера: www.rp5.ru/Архив_погоды_в_Смоленске и нажать клавишу Enter (рис. 1).
Рис. 1. Установленные режимы для скачивания метеоархива
Если в вашем браузере встроен блокировщик рекламы, то информация о погоде может быть заблокирована, о чём вас проинформирует соответствующее сообщение. В этом случае нужно выполнить требование разработчиков сайта и отключить блокировку рекламы на данной странице. После этого страница должна обновиться. Если этого не произошло, то обновление страницы можно сделать вручную, нажав правой кнопкой мыши на свободном от текста и картинок месте сайта. В открывшемся контекстном меню нажать левой кнопкой мыши команду «Перезагрузить».
На открывшейся странице с названием «Архив погоды в Смоленске» есть три вкладки: «Смотреть архив погоды», «Скачать архив погоды» и «Статистика погоды». Страница обычно автоматически загружается с открытой вкладкой «Скачать архив погоды». Если этого не произошло, то нужно перейти на эту вкладку, наведя на её название курсор и нажав левую кнопку мыши.
На данной странице также есть информация о номере официальной метеостанции (WMO ID) (например, для Смоленска это 26781), и с какой даты метеонаблюдений размещена информация от этой метеостанции в архиве. Сайт хранит и выдаёт архивные данные, только начиная с этой указанной даты. Также следует помнить, что чем раньше запрашиваемая дата метеонаблюдений по сравнению с сегодняшней, тем выше вероятность, что в архивных данных на эту дату могут появиться пробелы. В связи с этим данные из архива нужно скачивать регулярно, например за месяц, предшествовавший нынешнему. По номеру метеостанции можно находить архивные данные на других метеосайтах. Выборку размером более чем за 1 месяц скачивать с сайта не рекомендуется из-за неудобства работы с большим объёмом данных.
Допустим, нас интересуют данные о погоде на метеостанции в Смоленске за сентябрь 2019 года. В строке «Диапазон дат» наводим курсор на поле с начальной датой и нажимаем на него левой кнопкой мыши. Раскрываем список с названиями месяцев нажатием на него левой кнопкой мыши и выбираем «сентябрь». Таким же образом раскрываем список с номером года и выбираем левой кнопкой мыши цифру 2019. В появившемся ниже календаре за сентябрь 2019 года нажимаем левой кнопкой мыши на цифру 1. Так мы установили начальную дату выборки метеоданных в архиве (01.09.2019). Наводим курсор мыши на поле с конечной датой и нажимаем на него левой кнопкой мыши. Раскрываем список с названиями месяцев нажатием на него левой кнопкой мыши и выбираем «сентябрь». Аналогично раскрываем список с номером года и выбираем левой кнопкой мыши цифру 2019. В появившемся ниже календаре за сентябрь 2019 года нажимаем левой кнопкой мыши на цифру, обозначающую последний день сентября, цифру 30. Так мы установили конечную дату выборки метеоданных в архиве (30.09.2019).
В строке «Для данного диапазона выбрать» переключатель должен быть установлен на опции «все дни». В строке «Формат» переключатель должен быть установлен на опции «XLS» (Excel). При необходимости всё это можно установить нажатием левой кнопкой мыши.
Нажать левой кнопкой мыши на кнопку «Выбрать в файл GZ (архив)». После этого появится ссылка «Скачать», на которую нужно нажать левой кнопкой мыши. Заархивированный файл Excel с метеоданными за требуемый период будет скачан с сайта в то место на компьютере, которое указано в настройках браузера. Далее нужно перейти в ту папку, в которую сохранились скачанные из Интернета файлы, разархивировать файл Excel и открыть.
Архив содержит наименование метеостанции, её номер в реестре Всемирной метеорологической организации (WMO ID), диапазон дат в запрошенной выборке, местное время, когда были сделаны метеонаблюдения в пределах запрошенного диапазона дат, и 28 метеопараметров с соответствующими значениями (рис. 2).
Рис. 2. Содержимое скачанного архива с метеоданными в Смоленске за сентябрь 2019 г.
Чтобы узнать, как расшифровываются обозначения метеопараметров, нужно набрать или скопировать интернет-адрес, указанный в архиве, в адресную строку браузера и перейти во вкладку «Смотреть архив погоды».
Скачанную таблицу необходимо освободить от информации, которая не нужна для нашей дальнейшей работы с данными. Для этого первые шесть строк, не включая строку, содержащую заголовок «Местное время в Смоленске», нужно удалить. Далее нужно оставить те столбцы, в которых содержится нужная для нас информация. Допустим, что это следующие столбцы: «Местное время в Смоленске», «Т» (температура воздуха в градусах Цельсия на высоте 2 м от поверхности земли), «U» (относительная влажность воздуха в процентах), «Tn» (минимальная температура воздуха в градусах Цельсия за прошедшие 12 часов), «Tx» (максимальная температура воздуха в градусах Цельсия за прошедшие 12 часов), «RRR» (количество выпавших осадков в миллиметрах) и «sss» (высота снежного покрова в сантиметрах). В связи с этим столбцы, содержащие метеопараметры Po, P, Pa, DD, Ff, ff10, ff3, N, WW, W1, W2, Cl, Nh, H, Cm, Ch, VV, Td, tR, E, Tg и E’, удаляем. Получается таблица с шапкой, как на рис. 3.
Рис. 3. Вид шапки таблицы после удаления столбцов и строк с ненужной информацией
Также из данных этой таблицы видно, что каждая последующая строка с результатами метеонаблюдений располагается над предыдущей, т.е. записи приведены в обратном порядке. Чтобы данные упорядочить с 1 числа по 30, строки нужно отсортировать по возрастанию (рис. 4).
Рис. 4. Настройки меню для сортировки дат по возрастанию
Для этого нужно выделить столбец А, нажав на его название левой кнопкой мыши, выбрать в меню «Данные → Сортировка → Дальнейшие действия». Установить переключатель на «Автоматически расширить выделенный диапазон» и нажать на кнопку «Сортировка…» левой кнопкой мыши. Выбрать из списка с названием «Сортировать по» строку «Местное время в Смоленске» или, если будет указано, «Столбец А». В списке «Сортировка» должна стоять строка «Значения ячеек», а в списке «Порядок» — «От А до Я». Нажать левой кнопкой мыши «Ок». В появившемся окне «Предупреждение сортировки» переключатель нужно установить на строке «Числа и числовые данные в текстовом формате раздельно» и нажать левой кнопкой мыши на «Ок». После этого время и соответствующие ему данные метеонаблюдений будут отсортированы с 01.09.2019 00 часов 00 минут по 30.09.2019 21 час 00 минут.
Далее нужно проверить, нет ли отсутствующих строк в столбце «Местное время в Смоленске». В нашем случае выборка из архива составляет 30 дней, и в каждом дне должно быть восемь сроков наблюдений. Следовательно, должно быть 30*8=240 строк. Чтобы сразу узнать, сколько строк в столбце, нужно посмотреть, каким номером строки заканчивается таблица после всех вышеописанных работ, и вычесть из этого числа единицу, поскольку первая строка содержит шапку таблицы. В нашем случае отсутствующих строк нет. Если в других скачанных архивах будут отсутствующие строки, то их следует в нужном месте добавить и заполнить метеоданными, которые можно посмотреть на других метеосайтах. В этом случае пригодится номер метеостанции — WMO ID (рис. 1). При взятии метеоданных с разных сайтов нужно иметь в виду, что результаты одного и того же метеонаблюдения могут быть указаны по местному или всемирному координированному времени (по Гривинчу). Запросить недостающие метеоданные можно также в органах Росгидромета. В столбце «RRR» приведено количество атмосферных осадков в миллиметрах. Если за период измерений они отсутствовали, то в ячейке, соответствующей этому периоду измерений, будет указано «Осадков нет». Если атмосферные осадки были, но их количество было менее 0,1 мм, то в ячейке будет указано «Следы осадков». Следует просмотреть столбец «RRR» от начала до конца, чтобы удостовериться, что во все даты в 9 и 21 час есть запись количества осадков в виде числа, или фразы «Осадков нет», или фразы «Следы осадков». Если какая-либо запись отсутствует, то это указывает на возможный пропуск данных, восполнить который можно, посмотрев архивную информацию на других метеосайтах или обратившись в органы Росгидромета. В нашем случае 02.09.2019 в 21:00, 05.09.2019 в 09:00, 09.09.2019 в 21:00, 25.09.2019 в 21:00 обнаружены пустые ячейки в столбце «RRR». Если обратиться к другим метеосайтам, например к «Метеоцентру» по адресу http://meteocenter.net/26781_fact.htm, где 26781 — это номер метеостанции (WMO ID), то можно узнать, что в данные сроки атмосферных осадков не было, поэтому соответствующие ячейки в нашей таблице следует оставить пустыми. На данном сайте для записи результатов используется всемирное координированное время (UTC), у которого разница с местным составляет 3 часа. В этой связи метеонаблюдению 02.09.2019 в 21:00 по местному времени будет соответствовать время UTC 02.09.2019 18:00, для 05.09.2019 в 09:00 — 05.09.2019 в 06:00 и т.п.
Поскольку нам необходимы числовые значения количества осадков, то текстовые («Осадков нет» и «Следы осадков») нужно удалить или заменить на соответствующие им числовые значения. Сделать это можно следующим образом (рис. 5). Нужно нажать левой кнопкой мыши на столбец, который содержит данные атмосферных осадков «RRR». В нашем случае это столбец F. Нажать левой кнопкой мыши на пункт меню «Найти и выделить» и в раскрывшемся списке выбрать строку «Заменить». В поле «Найти» нужно написать «Осадков нет» (без кавычек). Поле «Заменить на:» оставить пустым. Нажать левой кнопкой мыши на кнопку «Заменить все». И в открывшемся окне, где будет указано количество совершённых замен, нажать левой кнопкой мыши на кнопку «Ок». Все текстовые значения «Осадков нет» в столбце «RRR» будут удалены. Если в этом столбце не содержалось ни одного значения «Осадков нет», то программа об этом оповестит в появившемся окне, закрыть которое можно, нажав кнопку «Ок» левой кнопкой мыши.
Рис. 5. Удаление значений «Осадков нет» из столбца «RRR»
В этом же столбце, «RRR», аналогичным образом можно заменить текстовые значения «Следы осадков» на цифру 0,0, поскольку измеренное количество осадков меньше, чем 0,0 мм (рис. 6).
Метеорологические наблюдения за температурой (Т) и относительной влажностью воздуха (U) на государственных станциях проводят восемь раз за сутки, данные публикуют в 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18 и 21 час по московскому (зимнему) времени (Беспалов, Городецкий, 1985). Количество осадков (RRR) измеряют два раза в сутки и публикуют в 9 и 21 час, минимальную температуру воздуха (Tn) — в 9 часов, максимальную (Tx) — в 21 час, высоту снежного покрова (sss) — в 9 часов. В связи с этим нужно просмотреть всю таблицу и удалить значения упомянутых параметров, измеренные между этими сроками.
Рис. 6. Замена значений «Следы осадков» на цифру 0 в столбце RRR
Пример данных, подлежащих удалению, приведён на рис. 7.
Рис. 7. Пример данных, подлежащих удалению
Если во время наблюдений на метеостанции снежный покров отсутствует, то ячейка, соответствующая дате и сроку наблюдений, в столбце «sss» пуста, что видно на рис. 7. Во время удаления лишних данных нужно удостовериться, что все ячейки архива в соответствующие сроки наблюдений содержат числовые значения. Если будут обнаружены пропуски, то недостающую информацию можно узнать на других метеосайтах или обратиться в органы Росгидромета. В нашем случае пустых ячеек нет.
Далее следует рассчитать каждый метеопараметр в среднем за сутки по каждой дате архивной выборки. Например, для 1 сентября 2019 года среднесуточная температура воздуха равна средней арифметической температур (T), измеренных 01.09.2019 в 00:00, 03:00, 06:00, 09:00, 12:00, 15:00, 18:00 и 21:00 час по местному времени, а также минимальной (Tn) и максимальной температур (Тх), измеренных 01.09.2019 в 09:00 и 21:00 час соответственно. Для этого нужно сложить 10 вышеперечисленных значений температуры на эту дату и полученную сумму разделить на 10. Результат округлить до первого знака после запятой.
Среднесуточная влажность воздуха 1 сентября 2019 года рассчитывается как сумма значений влажности (U) в 00:00, 03:00, 06:00, 09:00, 12:00, 15:00, 18:00 и 21:00 час по местному времени на эту дату, поделённая на 8. Результат округлить до целого.
Для определения количества осадков (RRR) 1 сентября 2019 года нужно сложить значения в столбце «RRR» на эту дату в 09:00 и 21:00 час. Результат будет с точностью до первого знака после запятой.
Высотой снежного покрова 01 сентября 2019 года будет число, указанное в ячейке на пересечении столбца «sss» и строки «01.09.2019 09:00». Если ячейка пустая, то это говорит либо об отсутствии устойчивого снежного покрова в данную дату, либо о пропуске данных. Последнее справедливо для периода метеонаблюдений с устойчивым снежным покровом. Устранить пропуск значения можно, посмотрев информацию на других метеосайтах либо обратившись в органы Росгидромета.
Заключение. Таким образом, общий порядок работы при получении метеоданных из открытых источников в Интернете следующий:
1) зайти на сайт, публикующий открытые метеоданные, например www.rp5.ru;
2) выбрать метеостанцию, ближайшую к опытному участку;
3) скачать архив за интересуемый диапазон дат (за один запрос рекомендуется скачивать архив за один месяц или меньший период);
4) удалить из архива метеопараметры, которые не нужны для решения поставленных задач;
5) отсортировать записи в архиве в порядке возрастания дат и времени;
6) при наличии пропусков метеоданных устранить их, обратившись к информации на других метеосайтах или в органы Росгидромета;
7) рассчитать требуемые метеопараметры, например среднесуточную температуру и влажность воздуха, сумму атмосферных осадков за сутки и высоту снежного покрова.
Литература
1. Изучение устойчивости перспективной линии ярового ячменя Л1505 к абиотическим стрессорам в условиях Ленинградской области / Л. М. Бондарева, Т. Н. Радюкевич, Л. И. Карташёва и др. // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. — 2018. — № 5 (66). — С.45–50.
2. Гладышева О. В. Фитопатологическая оценка сортов яровой пшеницы в Рязанской области / О. В. Гладышева, Т. А. Барковская // Владимирский земледелец. — 2017. — № 2 (80). — С.34–36.
3. Касаткина Н. И. Продуктивность сортов клевера лугового в условиях Среднего Предуралья / Н. И. Касаткина, Ж. С. Нелюбина // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. — 2016. — № 5 (54). — С.31–36.
4. Колотов А. П. Изменение массы 1000 семян и её влияние на урожайность льна масличного в зависимости от погоды и сортовых особенностей / А. П. Колотов // Пермский аграрный вестник. — 2019. — № 2 (26). — С.72–78.
5. Курдакова О. В. Кормовая ценность разных по спелости сортов лядвенца рогатого в зависимости от фаз скашивания / О. В. Курдакова, С. В. Иванова // Аграрный вестник Урала. — 2019. — № 7 (186). — С.33–38.
6. Эффективность длительного применения органических и минеральных удобрений / Г. Е. Мёрзлая, Т. А. Девятова, Е. В. Пономарёва и др. // Плодородие. — 2010. — № 4 (55). — С.31–33.
7. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам [Электронный ресурс]. Вып. 3. Ч. 1. Метеорологические наблюдения на станциях. — Л.: Гидрометеоиздат, 1985. — 301 с. — URL: http://ipk.meteorf.ru/images/stories/literatura/rd/nast_gmsp_3_1.pdf.
8. Родионова А. В. Влияние погодных условий и удобрений на продуктивность старосеяного травостоя / А. В. Родионова, Д. М. Тебердиев // Актуальные вопросы применения удобрений в сельском хозяйстве: материалы Международной научно-практической конференции, посвящённой 80-летию со дня рождения учёного-агрохимика, Заслуженного деятеля науки России, Заслуженного работника высшей школы России, Заслуженного деятеля науки и техники Северной Осетии, доктора сельскохозяйственных наук, профессора Созырко Хасанбековича Дзанагова. — 2017. — С.181–183.
9. Сандакова Г. Н. Формирование высокобелкового зерна яровой сильной пшеницы в Оренбургской области в зависимости от погодных условий и минерального питания / Г. Н. Сандакова, В. И. Елисеев // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. — 2017. — № 5 (67). — С.23–26.
10. Санин С. С. Эпидемии болезней растений: мониторинг, прогноз, контроль / С. С. Санин // Защита и карантин растений. — 2018. — № 1. — С.35–36.
11. Солнцева О. И. Эффективность гербицидов при возделывании кукурузы по зерновой технологии в Смоленской области / О. И. Солнцева, А. Д. Прудников // Научное обеспечение инновационного развития агропромышленного комплекса регионов РФ: сборник материалов международной научно-практической конференции. — 2018. — С.648–652.
12. Торопова Е. Ю. Влияние сортовой устойчивости и погоды на развитие септориоза смородины чёрной в лесостепи Приобья / Е. Ю. Торопова, А. А. Рябова // Плодоводство и ягодоводство России. — 2014. — Т. 40. — № 2. — С.240–246.
Methodology for weather data collection published by meteorological stations on the Internet
Rekashus E. S.1, PhD Agr. Sc.
Zakabunina E. N.2, PhD Agr. Sc.
Tseyko V. I.3, PhD Econ. Sc.
1,3Federal Williams Research Center of Fodder Production and Agroecology
141055, Russia, the Moscow region, Lobnya, Science Town, 1
1,2Russian State Agrarian University of Extramural Education
143907, Russia, the Moscow region, Balashikha, Entuziastov shosse, 50
E-mail: rekashus@mail.ru
Long-term observations showed that to a certain degree productivity of farm phytocenoses depend on climate of their cultivation area. Therefore, scientists use standard evaluation of weather conditions to analyze data on crop growth and behaviour. Such evaluation has various purposes. For example, it is conducted to determine the climate effect on seasonal and long-term dynamics of pest spread. Meteorological observations are crucial when selecting stress-resistant varieties or identifying environmental factors influencing crop performance. For various reasons trial locations do not always have meteorological sites for weather observation. In this case scientists collect such data from nearest state meteorological stations. There are several ways to collect and process this information which is publicly available on the Internet nowadays. This article presents the weather data collection methodology from the Internet to be used by researches lacking respective equipment on their trial fields. The article describes the procedure for archive analysis of online weather data from meteorological stations. It is of interest for the Institutions that have no weather observation sites but need to characterize weather conditions to justify the obtained experimental data.
Keywords: weather, agroclimatic conditions, air temperature, air humidity, precipitation, snow depth.
References
1. Izuchenie ustoychivosti perspektivnoy linii yarovogo yachmenya L1505 k abioticheskim stressoram v usloviyakh Leningradskoy oblasti / L. M. Bondareva, T. N. Radyukevich, L. I. Kartasheva et al. // Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka. — 2018. — No. 5 (66). — P.45–50.
2. Gladysheva O. V. Fitopatologicheskaya otsenka sortov yarovoy pshenitsy v Ryazanskoy oblasti / O. V. Gladysheva, T. A. Barkovskaya // Vladimirskiy zemledelets. — 2017. — No. 2 (80). — P.34–36.
3. Kasatkina N. I. Produktivnost sortov klevera lugovogo v usloviyakh Srednego Preduralya / N. I. Kasatkina, Zh. S. Nelyubina // Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka. — 2016. — No. 5 (54). — P.31–36.
4. Kolotov A. P. Izmenenie massy 1000 semyan i ee vliyanie na urozhaynost lna maslichnogo v zavisimosti ot pogody i sortovykh osobennostey / A. P. Kolotov // Permskiy agrarnyy vestnik. — 2019. — No. 2 (26). — P.72–78.
5. Kurdakova O. V. Kormovaya tsennost raznykh po spelosti sortov lyadventsa rogatogo v zavisimosti ot faz skashivaniya / O. V. Kurdakova, S. V. Ivanova // Agrarnyy vestnik Urala. — 2019. — No. 7 (186). — P.33–38.
6. Effektivnost dlitelnogo primeneniya organicheskikh i mineralnykh udobreniy / G. E. Merzlaya, T. A. Devyatova, E. V. Ponomareva et al. // Plodorodie. — 2010. — No. 4 (55). — P.31–33.
7. Nastavlenie gidrometeorologicheskim stantsiyam i postam [Elektronnyy resurs]. Iss. 3. Ch. 1. Meteorologicheskie nablyudeniya na stantsiyakh. — Leningrad: Gidrometeoizdat, 1985. — 301 p. — URL: http://ipk.meteorf.ru/images/stories/literatura/rd/nast_gmsp_3_1.pdf.
8. Rodionova A. V. Vliyanie pogodnykh usloviy i udobreniy na produktivnost staroseyanogo travostoya / A. V. Rodionova, D. M. Teberdiev // Aktualnye voprosy primeneniya udobreniy v selskom khozyaystve: materialy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy 80-letiyu so dnya rozhdeniya uchenogo-agrokhimika, Zasluzhennogo deyatelya nauki Rossii, Zasluzhennogo rabotnika vysshey shkoly Rossii, Zasluzhennogo deyatelya nauki i tekhniki Severnoy Osetii, doktora selskokhozyaystvennykh nauk, professora Sozyrko Khasanbekovicha Dzanagova. — 2017. — P.181–183.
9. Sandakova G. N. Formirovanie vysokobelkovogo zerna yarovoy silnoy pshenitsy v Orenburgskoy oblasti v zavisimosti ot pogodnykh usloviy i mineralnogo pitaniya / G. N. Sandakova, V. I. Eliseev // Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. — 2017. — No. 5 (67). — P.23–26.
10. Sanin S. S. Epidemii bolezney rasteniy: monitoring, prognoz, kontrol / S. S. Sanin // Zashchita i karantin rasteniy. — 2018. — No. 1. — P.35–36.
11. Solntseva O. I. Effektivnost gerbitsidov pri vozdelyvanii kukuruzy po zernovoy tekhnologii v Smolenskoy oblasti / O. I. Solntseva, A. D. Prudnikov // Nauchnoe obespechenie innovatsionnogo razvitiya agropromyshlennogo kompleksa regionov RF: sbornik materialov mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. — 2018. — P.648–652.
12. Toropova E. Yu. Vliyanie sortovoy ustoychivosti i pogody na razvitie septorioza smorodiny chernoy v lesostepi Priobya / E. Yu. Toropova, A. A. Ryabova // Plodovodstvo i yagodovodstvo Rossii. — 2014. — Vol. 40. — No. 2. — P.240–246.