Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Агрономия -> Моисейченко В.Ф. -> "Основы научных исследований в агрономии" -> 36

Основы научных исследований в агрономии - Моисейченко В.Ф.

Моисейченко В.Ф., Трифонова М.Ф., Заверюха А.X., Ещенко В.Е. Основы научных исследований в агрономии: Учебник. Под редакцией А. А. Белоусовой — M.: Колос, 1996. — 336 c.
ISBN 5-10-003276-6
Скачать (прямая ссылка): oni_agronimii.pdf
Предыдущая << 1 .. 30 31 32 33 34 35 < 36 > 37 38 39 40 41 42 .. 134 >> Следующая

Урожай убирают малогабаритными машинами, когда сойдет роса. Для уборки вико-овсяной смеси лучше всего подходят специальные комбайны, оборудованные весами. При отсутствии комбайнов используют жатки. Поскольку влажность зеленой массы изменяется на протяжении дня, то через каждые 2 ч работы с деляночек отбирают 2—3 пробных снопика, которые взве
i Z 3 4- 5 6 7 в 9 10 11 12 13 U 15 16

Урожай, кг: ЩШ>6 ШШ5-6 Щ&Ь-5 ШЗЗЧ I=) Z-J I \<2
Рис. 24. План рекогносцировочного посева (по М. Ф. Деревнцжому). Цифрами
обозначены рады и столбики
85

шивают, навешивают на них этикетки с указанием номера деля-ночек, массы снопика и времени отбора. После высушивания под навесом снопики вновь взвешивают и определяют процент влаги. Эти данные используют для приведения убранной и взвешенной зеленой массы со всех деляночек к стандартной влажности. Уборку урожая и его учет заканчивают в сжатые сроки. Результаты учетов используют для составления плана рекогносцировочного посева.
Составление плана рекогносцировочного посева. Одновременно с выделением деляночек на рекогносцировочном посеве составляют его план в определенном масштабе (рис. 24). На каждой деляночке записывают урожай или обозначают его условными знаками. По результатам урожайности строят вариационные ряды и изображают их графически. Если кривая вариационного ряда имеет не одну, а две вершины, это значит, что площадь рекогносцировочного посева имеет две разные по плодородию части. На каждой из них выделяют отдельные повторения, можно заложить даже отдельные опыты. По данным С. В. Щербы (1967), при выделении таких однородных площадей коэффициенты вариации плодородия почвы можно снизить с 18 до 8,3 % и тем самым повысить точность опытов.
Однако наиболее важное значение рекогносцировочного посева заключается в том, что его дробные учеты можно использовать для современного планирования опытов с использованием персональных ЭВМ. Программы для такого планирования уже разработаны в проблемной лаборатории Уманской сельскохозяйственной академии «Современные методы исследований в агрономии».
1.6. ПЛАНИРОВАНИЕ ОПЫТОВ
Планирование опыта — ответственный период научно-исследовательской работы, это не только создание фундамента опыта, но и его проект, от которого будут зависеть достоверность, точность и эффективность всего эксперимента. При планировании опыта следует применять методы математической статистики и компьютеры.
1.6.1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПЛАНИРОВАНИЯ
Впервые математическое планирование опытов было предложено в конце 20-х гг. английским математиком Р. Фишером, автором дисперсионного анализа. Математическое планирование имеет большие преимущества. Оно организует исследователя, повышает производительность труда, надежность результатов, позволяет уменьшить число вариантов и опытов, а также найти оптимальные варианты, которых не было в эксперименте. He
86

смотря на перспективность, метод математического планирования мало разработан, а сложная терминология затрудняет его использование.
Основная задача при планировании опыта — поиск оптимальных условий роста растений для повышения урожая и улучшения его качества. Пусть в ранее проведенном опыте урожай был увеличен на 15 % благодаря использованию определенной дозы изучаемого фактора, но эта прибавка не максимальна. Возникает задача выбора оптимальных доз изучаемого фактора. Ее решение называется процессом оптимизации.
Пусть X— действующий фактор (удобрение, полив, вспашка и т. п.) и Y- результат этого действия (урожай, его качество) — это параметры оптимизации, иначе говоря, критерии оптимизации, целевая функция. Математическая модель, или уравнение, связывающее параметр оптимизации с действующими факторами, имеет вид
Y-J[Xi, Xi, Xk), где ДЛГь Xi, Xk) — функция отклика.
Градации каждого фактора, или его дозы, называются уровнями фактора. Каждый фактор в опыте имеет определенное число дискретных уровней, что облегчает построение эксперимента. Набор уровней по каждому фактору определяет число вариантов в опыте. Если число уровней для всех факторов одинаково, то число вариантов данного опыта равно числу уровней, возведенных в число факторов. При двух факторах и трех уровнях каждого из них вариантов должно быть З2, т. е. 9, при пяти уровнях и пяти факторах — 55, т. е. 3125. Провести опыт с таким множеством вариантов практически невозможно, поэтому надо исключить промежуточные малоэффективные варианты. Однако делать это следует не субъективно, а с использованием методов математической статистики при планировании экспериментов. Математическое планирование применяют лишь тогда, когда опыт может быть воспроизведен, а факторы управляемы.
Управляемые факторы — сорт, удобрение, обработка почвы, схема посева и т. п., малоуправляемые — температура воздуха и почвы, свет и т. п. Неуправляемыми факторами считают атмосферные осадки, зимние морозы. Неуправляемые, дрейфующие факторы нарушают процесс воспроизводимости опыта, в этих случаях обращаются к так называемому активно-пассивному эксперименту, когда связи между неуправляемыми факторами и параметрами оптимизации устанавливают только по результатам наблюдений.
Предыдущая << 1 .. 30 31 32 33 34 35 < 36 > 37 38 39 40 41 42 .. 134 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed