Контрольная работа Математическое моделирование агротехнологий

Агрономический факультет. Кафедра растениеводства, селекции, семеноводства, агроинформационных технологий и систем.

Контрольная работа по дисциплине «Математическое моделирование агротехнологий»

СОДЕРЖАНИЕ

1. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ 4

2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 5

2.1.Предварительный анализ 5

2.2.Регрессионный анализ 6

ВЫВОДЫ 8

ВВЕДЕНИЕ

Основным источником засоренности посевов является потенциальная засоренность почвы. Засоренность полей сорняками является одним из главных факторов, который влияет на урожайность сельскохозяйственных культур. Так как сорняки подавляют рост и развитие растений, путем выноса из почвы питательных веществ, затемнением культурных растений, а также являются источниками заражения различными вредителями и болезнями, необходимо учитывать их численность на посевах сельскохозяйственных культур для дальнейшего планирования мер борьбы с ними. Для этого необходимо установить зависимость биомассы сорняков от факторов окружающей среды.

Данное исследование предназначено для того, чтобы выявить закономерность между засоренностью посевов озимой пшеницы и суммой температур. Исходные данные характеризуются высокой степенью варьированности, так колебания суммы температур осени выше + 5 С° составляет от 24 С° до 522 С°, а колебания биомассы сорняков — от 323 г/м² до.925 г/м².

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

Так как сорняки приспособились к биоритмам озимой пшеницы (т. е. также как и культурное растение накапливают энергию для развития в зимний период и перезимовки), то в весенний период это способствует их лучшему развитию, что, в свою очередь, ведет к повышению засоренности полей.

Таблица 1.1

Исходные данные

АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

2.1. Предварительный анализ

Исходя из предоставленных исходных данных можно сделать вывод о том, что сумма температур колеблется в больших пределах, как и биомасса сорняков в период колошения озимой пшеницы. Вследствие этого, для выяснения дальнейших обстоятельств необходимо построить разведочный график (рис.1), с помощью программы «StatGraph».

Рис. 1 Разведочный график связи засоренности с температурой

Исходя из построенного графика можно сделать заключение о том, что точки массы сорняков расположены не хаотично, а выстроены в определенной закономерности: при увеличении температуры, масса сорняков также увеличивается.

Вследствие всего вышеуказанного следует, что при обработке данных необходимо проводить регрессионный анализ, т. к. линейный анализ не даст достоверных и точных оценок

Y=

2.2. Регрессионный анализ

Таблица 2.1

Дисперсионный анализ уравнения регрессии действия сумм температур (Т) на биомассу сорняков (М)

Зависимая переменная: M

В ходе пошагового регрессионного анализа все параметры, которые по уровню значимости были больше 0,05 — отбраковывались. В результате этого те параметры, которые являлись незначимыми стали значимыми.

Таблица 2.2

Дисперсионный анализ регрессии биомассы сорняков от суммы температур послепосевного периода озимой пшеницы

Кореляционный коэффициент=0,91718

R² (относительно степени свободы) = 84,1219%

Стандартная ошибка от коэффициента регрессии = 74,7485Рис. 2 Связь расчетных наблюдений и рассчитанных данных засоренности посевов.

ВЫВОДЫ

Исходя из проделанного анализа можно судить о том, что прослеживается зависимость засоренности озимой пшеницы сорняками от суммы температур, а именно — при повышении температуры увеличивается и засоренность посевов.

Добавить комментарий