Статьи по растениеводческим темам
  • Регистрация
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 0.00 (0 Голоса)

ЮЖНЫЙ ФИЛИАЛ

НАЦИОНАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА БИОРЕСУРСОВ И ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ УКРАИНЫ

«КРЫМСКИЙ АГРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

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

АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ЗАСОРЕННОСТИ ПОСЕВОВ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ ОТ ТЕПЛООБЕСПЕЧЕННОСТИ ПОСЛЕПОСЕВНОГО ПЕРИОДА

Выполнила:

студентка 5 курса

Агрономического

факультета

группы А — 52(М)

Николаенко А. К.

Проверил:

доцент Тарасенко Борис

Алексеевич

Симферополь, 2010 г.

СОДЕРЖАНИЕ

1. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ........................................................................................................................ 4

2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ........................................................................................................... 5

2.1Предварительный анализ......................................................................................................... 5

2.2Регрессионный анализ............................................................................................................. 6

2.3Обсуждение результатов моделирования.............................................................................. 12

ВЫВОДЫ............................................................................................................................................. 14

ВВЕДЕНИЕ

Урожайность сельскохозяйственных культур и непосредственно озимой пшеницы зависит от многих агробиологических факторов, в том числе и от засоренности полей сорняками. В основе данной дисциплины лежит изучение зависимости одних факторов от других и преобразование этих данных в форму графиков и диаграмм.

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 роста биомассы сорняков от факторов окружающей среды.

Данное исследование предназначено для того, чтобы выявить и раскрыть 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 23 С° до 522 С°, а колебания биомассы сорняков — от 335 г/м² до.962 г/м².

1. 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), в весенний период это способствует их лучшему развитию, что, в свою очередь, ведет к повышению засоренности полей. Для получения точных результатов наличия этой закономерности необходимо проведение данного исследования (табл. 1.1).

Таблица 1.1

Исходные данные

Сумма температур осени выше +5 С°

Биомасса сорняков в период колошения озимой пшеницы г/м²

23

335

47

338

76

342

98

339

127

338

152

347

170

370

208

370

221

380

243

396

282

447

306

458

315

459

357

540

378

576

404

600

417

679

452

747

480

786

493

825

522

962

2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

2.1  Предварительный анализ

Имея исходные данные, полученные экспериментальным путём, можно сделать вывод о том, что сумма температур колеблется в больших пределах, как и биомасса сорняков в период вегетации 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: можно проследить, что 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 (формула 2.1).

(2.1)

2.2  Регрессионный анализ

Таблица 2.1

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

Зависимая переменная: M

Параметр

Коэффициент регрессии

Стандартная ошибка

Критерий Стьюдента

Уровень значимости

Свободный член

337,24

4,18

80,62

0,0000

0,00000427

7,11E-008

60,08

0,0000

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

Таблица 2.2

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

Источник дисперсии

Сумма квадратов

Степень свободы

Средний квадрат

Соотношение между дисперсиями

Уровень значимости

Регрессия

725892

1

725892,00

3609,99

0,0000

Отклонение от регрессии

3820,5

19

201,079

Всего

729713

20

R² = 99,4764 %

R² (относительно степени свободы) = 99,4489 %

Стандартная ошибка от коэффициента регрессии = 14,1802

Средняя абсолютная ошибка = 10,4394

Статистика Дарбина-Уотсона = 2,23094

M = 337,24 + 0,00000427224*T³

В результате проведения дисперсионного анализа регрессии было установлено, что стандартная ошибка от коэффициента регрессии составила 14,1802, а средняя абсолютная ошибка — 10,4394.

Таким образом, исходя из данных графика, на котором четко видно, что все точки расположены приблизительно вдоль прямой, то можно обнаружить связь между расчетными наблюдениями и рассчитанными данными (рис.2).

Рис. 2 Связь расчетных наблюдений и рассчитанных данных засоренности посевов.

Показатели графика говорят о том, что основная масса точек расположена на линии или близко от нее, это, в свою очередь, свидетельствует о низком уровне стандартной ошибки коэффициента регрессии.

Рис. 3 Отклонение от регрессии

После анализа графика отклонения от регрессии (рис.3) были получены следующие данные: «Усы» показывают максимальное отклонение от цели назначения. 95% точек находится в интервале от -25 до 16, одна точка — 30.

65 % всех точек укладываются в интервал — от -6 до +9. Средняя величина находится посередине «ящика». Медиана, которая разделяет количество точек пополам, чтобы с правой и левой стороны было их равное количество, находится в небольшом отклонении от 0, т. к. точки располагаются неравномерно. Если бы точки располагались равномерно, то медиана совпадала бы со средней величиной.

Рис.4 Гистограмма частот отклонения от регрессии

Для получения результатов зависимости биомассы сорной растительности в посевах озимой пшеницы от суммы температур в период от посева до конца вегетации культуры необходимо сначала построить гистограмму частот отклонения от регрессии.

Гистограмма частот отклонения от регрессии (рис.4) показывает, что основное количество точек находится в интервале от -13 до 0. Также, 20 % точек располагаются в интервале в пределах от 0 до 13. По 10 % точек находятся в интервалах от -27 до -13 и от 13 до 28, соответственно. Оставшиеся 4 % точек располагаются в интервале от 28 до 42.

Рис. 5 Плотность вероятности отклонения от регрессии

Данный график плотности вероятности отклонения от регрессии (рис.5) характеризуется тем, что наиболее точно показывает расположение точек. Наибольшее их количество, следуя показателям, расположено в пределе от -5 до 5.

2.3  Обсуждение результатов моделирования

В результате проведения регрессионного анализа были получены данные о нижних и верхних пределах биомассы сорняков и о верхних и нижних пределах средних, позволяющие построить график зависимости биомассы сорняков от суммы температур (табл. 2.3). Это позволит наглядно оценить зависимость роста биомассы сорняков от суммы положительных температур в период от посева до конца вегетации посевов озимой пшеницы.

Таблица 2.3

Данные для построения графика

Сумма температур

Расчет биомассы сорняков

Нижний предел биомассы

Верхний предел биомассы

Нижний предел средних

Верхний предел средних

23

337

306

368

329

346

47

338

307

369

329

346

76

339

308

370

330

348

98

341

310

372

333

350

127

346

315

377

337

355

152

352

321

383

344

361

170

358

327

389

350

367

208

376

345

406

368

384

221

383

353

414

376

391

243

399

368

429

391

406

282

433

403

464

426

440

306

460

429

490

453

466

315

471

440

501

464

477

357

532

501

562

525

538

378

568

538

598

561

575

404

619

588

650

611

627

417

647

616

678

639

655

452

732

700

763

722

742

480

810

778

842

797

822

493

849

817

882

836

863

522

945

911

979

928

962

Рис. 6. График зависимости биомассы сорняков от суммы температур от посева до окончания периода вегетации культуры

Кривая графика показывает, что прослеживается закономерная зависимость засоренности озимой пшеницы сорняками от суммы температур в период от посева до окончания вегетации культуры, а именно — при повышении температуры увеличивается и засоренность посевов. Минимальное количество сорной растительности наблюдается при сумме температур 20-100 град., а максимальное — от 460 до 550 град.

ВЫВОДЫ

Исходя из проделанного анализа предоставленных данных можно судить о том, что прослеживается зависимость засоренности озимой пшеницы сорняками в период от посева до окончания вегетации культуры от суммы температур в период вегетации, а именно — при повышении температуры увеличивается и засоренность посевов.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

По темам:

История Украины

Культурология

Высшая математика

Информатика

Охотоведение

Статистика

География

Военная наука

Английский язык

Генетика

Разное

Технологиеские темы

Украинский язык

Филология

Философия

Химия

Экология

Социология

Физическое воспитание

Растениевосдство

Педагогика

История

Психология

Религиоведение

Плодоводство

Экономические темы

Бухгалтерские темы

Маркетинг

Иностранные языки

Ветеринарная медицина

Технические темы

Землеустройство

Медицинские темы

Творчество

Лесное и парковое хозяйство