Єщенка В.О. (ред.). Загальне землеробство: Підручник

Подождите немного. Документ загружается.

Розділ 7

320

На 14%-ву вологість перераховують урожай пшениці, жита, яч-

меню, вівса, тритикале, гречки, проса, рису, гороху, квасолі, сочеви-

ці, чини, нуту, сорго, сої.

Щоб за масою качанів кукурудзи (ц) з ділянки розрахувати уро-

жайність зерна в ц/га за стандартної 22%-вої вологості, операції слід

виконати у такій послідовності:

y перерахувати урожай качанів із ділянки на гектарну площу —

так само, як і для зернових культур суцільної сівби;

y визначити відсотковий вихід зерна з 20 типових качанів (В

) за

формулою

100

⋅

де З — маса зерна з 20 качанів, кг; М — маса 20 типових качанів, кг;

y розрахувати урожайність зерна в ц/га за польової вологості.

Для цього урожай качанів в ц/га множать на відсотковий вихід зер-

на з качанів і ділять на 100.

Визначити урожайність зерна за 22%-вої вологості. Для цього

урожайність зерна в ц/га за польової вологості треба помножити на

перевідний коефіцієнт (K), визначений за формулою

100 % 100 %

100 22 78

ВВ

−−

−

де В% — вологість зерна.

Урожайність насіння олійних культур переводиться на 12%-ву

вологість, насіння багаторічних бобових трав — на 13%-ву, а злако-

вих багаторічних трав — на 15%-ву, сіна — на 16%-ву вологість.

При цьому перевідний коефіцієнт на стандартну вологість у першо-

му випадку розраховують за відношенням

100 %

−

, у другому —

100 %

−

, у третьому —

100 %

−

і четвертому —

100 %

−

Урожайність побічної продукції кукурудзи та інших культур у

разі ручного збирання визначають також суцільним способом, а зер-

нових культур суцільної сівби — за допомогою співвідношення між

зерном і соломою. Останнє визначають після обмолоту пробних сно-

пів, відібраних перед збиранням урожаю з площі 1 м

у дворазовій

повторності на ділянці. Урожайність соломи перераховують на

16%-ву вологість.

Метод пробних снопів для обліку урожайності зернових чи

інших культур суцільної сівби (багаторічних чи однорічних трав на

сіно тощо) використовують лише на добре вирівняному за родючістю

полі тоді, коли немає можливості (наприклад, через тривалу дощову

погоду) скористатись суцільним способом. Суть цього методу поля-

Основи наукових досліджень в агрономії

321

гає в тому, що через певний інтервал у 40 – 80 місцях облікової ді-

лянки відбираються проби рослин, із яких формують два снопи ма-

сою 4 – 5 кг кожен. Після зважування їх перевозять у приміщення,

а решту рослинної маси на обліковій площі скошують і зважують.

Якщо сніп представляє зернову культуру, то після зважування його

обмолочують, зважують зерно, за різницею визначають масу соломи

і відбирають проби продукції на вологість. Величину врожаю тієї чи

іншої продукції з цілої ділянки (У) вираховують за формулою

де m — маса продукції у снопі після сушіння; М — маса всієї продук-

ції з ділянки (разом з масою снопів) на час збирання; C — маса проб-

ного снопа на час цього відбору. Подальший перерахунок врожаю

на стандартні показники проводиться так само, як і при обліку

врожаю суцільним способом.

Коли облікові ділянки великі, а збиральна техніка відсутня, то

допускається облік пробними площадками. При цьому на ділянці

відбирають не менш як 40 – 60 проб-площадок по 1 м

. Урожай з

пробних площадок враховують сумарно з усіх проб на ділянці з по-

дальшим перерахунком на гектарну площу.

7.6. ДОКУМЕНТАЦІЯ ПРИ ПРОВЕДЕННІ

ДОСЛІДЖЕНЬ ТА СТАТИСТИЧНА

ОБРОБКА ЇХ РЕЗУЛЬТАТІВ

7.6.1. Документація при проведенні досліджень

Щоденник науковця, іноді його називають польовим журна-

лом, якщо дослід проводиться у полі. Це розлінований загальний

зошит у твердій палітурці і такого формату, щоб можна було його

носити у кишені і користуватись у польових умовах.

Упродовж вегетаційного періоду у щоденнику записують все, що

стосується досліду: місце проведення (область, район, господарство,

сівозміна, номер поля); схематичний план досліду, повторність,

розмір дослідної ділянки, ширина захисних смуг; умови проведення

досліду (ґрунт, рельєф, попередники, строки і норми внесення доб-

рив, норма висіву насіння, його якість, строки сівби, стан сходів);

описують догляд за посівами, методику обліків і спостережень, фік-

сують випадки порушення методики та агротехніки; випадки і при-

чини зрідження посівів чи їх знищення; наводять дані фенологіч-

них спостережень, обліків ураженості і пошкодженості рослин хво-

робами і шкідниками; облік виключок, урожайності та результатів

аналізів якості продукції; аналіз фізичного стану та хімічного скла-

Розділ 7

322

ду ґрунту; подають обробку результатів основних досліджень відпо-

відними методами математичної статистики і наводять результати

економічної ефективності впровадження рекомендованих агротех-

нічних заходів чи нових перспективних сортів.

Це далеко не повний зміст щоденника науковця, він може зміню-

ватись залежно від мети та піддослідної культури. Наприклад, для

зернових колосових культур, кукурудзи, цукрових буряків, соняшни-

ку у щоденнику записують властиві лише цим культурам спостере-

ження, тому їх перелік і форми таблиць для запису є різними.

Головну книга досліду ведуть не у полі, а в лабораторії. У ній

наводять програму досліджень, де має бути зазначено тему, методи

досліджень та наукове обґрунтування теми; робочу гіпотезу або кіль-

ка конкуруючих; схему досліду з виділеними контролями; розміри

дослідних ділянок та ширину захисних смуг; повторність та розмі-

щення варіантів; програму основних обліків та спостережень, стро-

ки їх проведення, методику відбирання зразків. Крім того, у головну

книгу переносять із щоденника результати всіх обліків і спостере-

жень. Робоча програма складається на весь період проведення до-

сліду, тобто на кілька років, а щороку розробляється план наукової

роботи. Основним розділом плану є календарний план, в якому у

хронологічному порядку наводять усі роботи у досліді із зазначен-

ням строку проведення.

Допоміжною документацією є різні журнали з розробленими фор-

мами таблиць для окремих аналізів: визначення основних показ-

ників фізичного стану та хімічних властивостей ґрунту, хімічного

складу рослин, дегустаційної оцінки продукції тощо.

Важливим документом науковця є річний звіт про науково-

дослідну роботу та підсумковий звіт про всю багаторічну

роботу в кінці досліду. У звітах подають тільки значення середніх

арифметичних показників по кожному варіанту, а у додаткових —

дані по повторностях із відповідною статистичною обробкою. Важ-

ливим розділом звіту є висновки та пропозиції виробництву. Для

рекомендацій щодо впровадження у виробництво кращих варіантів

досліду складають спеціальні акти. За результатами наукових до-

сліджень пишуть статті і реферати (короткий зміст статті), оформ-

ляють дипломні та дисертаційні роботи.

7.6.2. Обробка результатів досліджень

методами математичної статистики

У цьому підрозділі розглянемо лише такі питання:

1) визначення необхідного об’єму вибірки;

2) бракування сумнівних дат;

3) відновлення дат, що випали;

4) приклад використання дисперсійного аналізу.

Основи наукових досліджень в агрономії

323

Визначення необхідного об’єму вибірки (кількості рослин,

листків, квітів, качанів кукурудзи, кошиків соняшнику, бульб кар-

топлі тощо) для аналізу розраховують за формулою

(

)

де n — об’єм вибірки; t — критерій Стьюдента; S — стандартне від-

хилення;

Sx — помилка середнього арифметичного.

Коли дослідження планують на рівні довірливої імовірності Р

0,95,

то критерій Стьюдента становить 2, а на рівні імовірності Р

0,99

— 3.

Стандартне відхилення розраховують за формулою Пірсона

(

)

max min

,SKX X

−

де K — коефіцієнт Пірсона (беруть із табл. 25) за відповідного об’єму

вибірки;

max

X — найбільша величина досліджуваного показника у

вибірці;

min

X — найменша величина досліджуваного показника у

вибірці.

Таблиця 25. Значення K для визначення стандартного відхилення (S)

за відповідного об’єму вибірки (n)

n K n K n K n K

2 0,89 6 0,40 10 0,32 20 0,27

3 0,59 7 0,37 11 0,31 30 0,25

4 0,49 8 0,35 12 0,29 40 0,23

5 0,43 9 0,34 13 0,28 50 0,22

Нехай при визначенні висоти стебел озимої пшениці залежно від

попередника орієнтовно взяли 40 рослин, максимальна (

max

X ) ви-

сота яких становила 90 см, а мінімальна (

min

X )60 см. Згідно з попе-

редньо наведеними даними при n = 40 значення K = 0,23. При цьо-

му стандартне відхилення

(

)

max min

(60 90) 0,23 6,9.SX X K

−=−⋅=

На рівні довірливої імовірності Р

0,95

t = 2. Якщо дослід планують

проводити так, щоб помилка середнього арифметичного

()Sx стано-

вила не більше 2 см, тоді необхідний об’єм вибірки (n) становитиме:

()

26,9 447,6

47,6 48

⋅⋅

== = ==

стебел.

Отже, для визначення середньої висоти стебел пшениці на ниж-

чому рівні точності Р

0,95

на ділянці потрібно заміряти 48 стебел, а

на вищому рівні точності Р

0,99

— 107 стебел

[]

(3 6,9)/2 .⋅

Розділ 7

324

Якщо для висоти стебел пшениці чи іншого показника рослин

вже відомий коефіцієнт варіювання, то формула для обчислення

об’єму вибірки буде такою

(

)

де t — критерій Стьюдента; V — коефіцієнт варіювання; %Sx —

відносна похибка досліджень.

Бракування сумнівних дат. Для великих вибірок бракування

сумнівних дат проводять за інтервальною оцінкою варіаційного ря-

ду:

,xtSx

де

x — середнє арифметичне варіаційного ряду; t — критерій Стью-

дента за певного рівня імовірності;

Sx — помилка середнього ари-

фметичного, яку, в свою чергу, обчислюють за формулою

де S — стандартне відхилення

max min

ХХ

−







; n — фактичний

об’єм вибірки.

Приклад 1. Середня висота рослин пшениці x = 40 см, помилка серед-

нього арифметичного

Sx = 3 см, критерій Стьюдента на рівні довірливої імові-

рності Р

0,95

t = 2. Тоді

23 6

⋅=tSx cм, нижнє значення інтервалу становитиме

40 6 34,xtSx−=−= вище значення інтервалу — 40 6 46.xtSx+=+= Звідси

інтервал становитиме

34 46÷ см, що вказує на такий висновок: стебла пшениці

нижче 34 см та вище 46 см не належать до цього варіаційного ряду на рівні імо-

вірності Р

0,95

і всі вони бракуються.

Бракування сумнівних дат проводять за критерієм тау (τ). Якщо

фактично розрахований критерій τ буде більшим за критерій τ тео-

ретичний, що знаходять за табл. 24, то сумнівна дата не належить

до цього варіаційного ряду і повинна бути вибракувана. Коли ж фак-

тичний τ менший за теоретичний τ, то ця дата належить до варіа-

ційного ряду і повинна бути врахована при обчислюванні середньої

арифметичної.

За допомогою критерію τ визначають належність сумнівних дат

кожної повторності до даного варіанта.

Приклад 2. У досліді із соняшником п’ять повторностей, у кожній з яких

врожайність насіння в ц/га становила відповідно 22, 23, 10, 24 і 27.

Основи наукових досліджень в агрономії

325

Ці значення розставляють у наростаючому порядку і привласнюють їм номер:

10 22 23 24 27

n–1

Як правило, сумнівними можуть бути крайні величини — 10 або 27. Їх пере-

віряють за формулами

min

22 10 12

0,857;

24 10 14

−

τ= = ==

−−

ХХ

max

27 24 3

0,60.

27 22 5

−

τ= = ==

−−

пп

ХХ

Для п’яти повторностей теоретичні критерії τ на двох рівнях довірливої імо-

вірності беремо з табл. 26, і вони дорівнюватимуть:

0,95

= 0,807; τ

0,99

= 0,916.

Таблиця 26. Значення критерію τ залежно від числа повторень

та рівня довірливої імовірності

Р Р

0,95 0,99

4 0,955 0,991 14 0,395 0502

5 0,807 0,916 16 0,369 0,472

6 0,689 0,805 18 0,349 0,449

7 0,610 0,740 20 0,334 0,430

8 0,554 0,683 22 0,320 0,414

9 0,512 0,635 24 0,309 0,400

10 0,477 0,597 26 0,299 0,389

11 0,450 0,566 28 0,291 0,378

12 0,428 0,541 30 0,283 0,369

Порівнюємо фактичні критерії τ з теоретичним і робимо виснов-

ки про належність сумнівних дат до даного короткого варіаційного

ряду. Оскільки в нашому прикладі критерій τ

min

дорівнює 0,857, що

більше за τ

0,95

, який становить 0,807 і менше за τ

0,99

, який стано-

вить 0,916, то врожайність соняшнику 10 ц/га сумнівна, тобто вона

не належить до даного варіаційного ряду на рівні імовірності Р

0,95

але є несумнівною на рівні Р

0,99

Критерій τ

max

становить 0,60, що менше за теоретичні значення

критерію τ на обох рівнях імовірності, тому врожайність соняшнику

27 ц/га не є сумнівною і вона належить до даного варіаційного ряду.

Відновлення дат, що випали. У дослідах з деяких причин

можуть випадати дати в окремих повторностях, що ускладнює ста-

тистичну обробку даних, або робить її навіть неможливою, бо біль-

шість статистичних методів потребує наявності даних в усіх повтор-

Розділ 7

326

ностях досліду. В такому разі необхідно відновлювати дати, що ви-

пали, за такою формулою

віднов

()

(1)( 1)

lv np Х

+−

∑

−−

де l — кількість варіантів у досліді; v — cума даних у тому варіанті, де

є випадання даних; n — кількість повторностей; p — cума даних у тому

повторенні, де є випадання даних;

−

∑

cума даних у всьому досліді.

Приклад 3. Скористаємось результатами обліку врожайності озимої

пшениці залежно від попередників, наведеними в табл. 27.

Таблиця 27. Урожайність озимої пшениці після різних попередників, ц/га

Урожайність зерна (ц/га) у повторностях

Попередник (варіант)

I II III IV

1. Чорний пар 59 60 58 57

2. Багаторічні трави 56 58 55 54

3. Кукурудза на силос 42 44 43 Х

Згідно з табличними даних після кукурудзи на силос у четвертому повто-

ренні випали дані, які треба відновити. Сума даних у цьому варіанті стано-

вить

42 44 43 129;v =++= сума даних по четвертому повторенню становить:

57 54 111,=+=

а сума даних в усьому досліду становитиме 59 60=++

∑

58 57 56 58 55 54 42 44 43 586.+++++++++= Підставивши ці дані у наведену

вище формулу, отримаємо значення дати, що випала:

відновл

()

(3 129 4 111) 586

386 4444 586

( 1)( 1) (3 1)(4 1) 2 3

⋅+⋅ −

+−

== = =

−− −− ⋅

lv np

ц/га.

Однак слід зазначити, що таке відновлення дат можна робити

лише тоді, коли є випадання на одній–двох ділянках досліду, а як-

що випадань багато, то потрібно ставити питання про бракування

самого досліду як зіпсованого і непридатного для аналізу. Тому слід

доглядати кожний дослід так, щоб у ньому не було дат, що випали.

Дисперсійний аналіз даних у досліді, розміщеному мето-

дом рендомізованих повторень розглянемо на прикладі.

Приклад 4. Скористаємось попередніми даними, де відновлювали дату,

яка випала. Вона становить 41 ц/га.

Урожайність (ц/га) у повторностях (Х) Попередник

(варіант)

I II III IV

Середня

1. Чорний пар 59 60 58 57 58,5

2. Багаторічні трави 56 58 55 54 55,8

3. Кукурудза на силос 42 44 43 41 42,5

Основи наукових досліджень в агрономії

327

Потрібно визначити, чи достовірно знижується порівняно з паром врожай-

ність озимої пшениці після багаторічних трав та кукурудзи на силос. Диспер-

сійний аналіз ведуть у такій послідовності:

1. Визначають кількість варіантів l = 3; число повторень n = 4 та загальну

кількість ділянок

4 3 12.=⋅=Nln=

2. Обчислюють середню врожайність по всьому досліду, тобто з 12 ділянок:

59 60 58 57 56 58 55 54 42 44 43 41

52,3

Σ +++++++++++

== =

ц/га.

3. Заокруглюють цю врожайність до цілого числа і беруть його за довільний

початок А = 52.

4. Обчислюють відхилення (

α) врожайності кожної ділянки від довільного

початку і складають таблицю відхилень.

Таблиця відхилень від А

Відхилення у повторно-

стях, α =

Х – А

Попередник

(варіант)

I II III IV

Сума за варіантами (Σ

1. 7 8 6 5 26

2. 4 6 3 2 15

3. –10 –8 –9 –11 –38

Сума за повтореннями (Σр)

1 6 0 –4 Сума за дослідом

q = +3

Сума сум за повтореннями і варіантами має бути однаковою, що так і є. В

обох випадках вона дорівнює 3, позначимо її q.

5. Всі відхилення підносять до квадрату і заносять у таблицю квадратів.

Таблиця квадратів

Квадрати відхилень, α

Попередник

I II III IV

(

Σv)

1 49 64 36 25 174 676

2 16 36 9 4 65 225

3 100 64 81 121 366 1444

Σα

165 164 126 150

ΣΣα

=605 Σv

=2345

Σр

1 36 0 16

Σр

=53

6. Далі обчислюють коригуючий фактор С та суми квадратів всіх видів роз-

сіювання: загального — Су, повторень — Ср, варіантів — Сv, похибки — Cz.

9/12 0,75;===CqN

605 0,75 604,25 604;=Σα− = − = ≈

∑

Cy C

53/3 0,75 16,92 17;Cy p l C=−=−=≈

∑

2345/4 9,75 585,5 586;Cv v n C=−= −=≈

∑

Розділ 7

328

604 17 586 1.=−−= −− =Cz Cy Cp Cv

Отримані після розрахунків дані заносять до таблиці дисперсійного аналізу

Розсіювання

Сума

квад-

ратів

Число ступенів

вільності

Диспер-

сія

факт

0,95

Загальне 604 N – 1 = 12 – 1 = 11

Повторень 17 n – 1 = 4 – 1 = 3

Варіантів 586 l – 1 = 3 – 1 = 2 293

Помилки 1 (l – 1)(n – 1) = 2•3 = 6 0,17 1724 5,14

7. Обчислюють число ступенів вільності — ν (див. табл. дисперсійного аналі-

зу) та дисперсію для варіантів

()

S і помилки

():

586/2 293;

SCv=ν= =

1/6 0,17.

SCz=ν==

8. Критерій Фішера фактичний

факт

293/0,17 1724.

FSS== =

Теоретичне значення критерію Фішера знаходять за табл. 28 при числах

ступенів вільності варіантів (беруть колонку з відповідним числом — у нашому

прикладі

2)ν=

і при числі ступенів вільності похибки 6

— стрічка з чис-

лом 6 тоді

0,95

= 5,14.

9. Роблять висновок щодо достовірності досліду за таким правилом. Якщо

критерій Фішера фактичний дорівнює або більший за теоретичне значення, то

дослід достовірний.

Як видно, критерій F

факт

(1724) більший за критерій теоретичний

0,95

= 5,14). Отже, дослід достовірний.

10. Обчислюють узагальнену помилку досліду (Е) та помилки різниці (S

0,17/4 0,21

ESn== = ц/га.

1,41 0,21 1,41 0,29=⋅ = ⋅ =

SE ц.

11. Найменшу істотну різницю (НІР) розраховують за формулою

НІР

0,95

= 0,29 • 2,45 = 0,7 ц/га.

Критерій t (Стьюдента) знаходять з табл. 29 за числом ступенів вільності для

помилки (

= 6).

Таблиця 28. Значення критерію F на 5%-му рівні значущості (імовірність 95 %)

Число ступенів вільності для більшої дисперсії

Число

ступенів

вільності

для

меншої

дисперсії

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 24 50 100

1 161 200 216 225 230 234 237 239 241 242 244 249 252 253

2 18,51 19,00 19,16 19,25 19,3 19,33 19,36 19,37 19,38 19,39 19,41 19,45 19,47 19,49

3 10,13 9,55 9,28 9,12 9,01 8,94 8,88 8,84 8,81 8,78 8,74 8,64 8,58 8,56

4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 6,16 6,09 6,04 6,00 5,96 5,91 5,77 5,70 5,66

5 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4,95 4,88 4,82 4,78 4,74 4,68 4,53 4,44 4,40

6 5,99 5,14 4,76 4,53 4,39 4,27 4,21 4,15 4,10 4,06 4,00 3,84 3,75 3,71

7 5,59 4,74 4,35 4,12 3,97 3,87 3,79 3,73 3,68 3,63 3,57 3,41 3,32 3,28

8 5,32 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 3,39 3,34 3,28 3,12 3,03 2,98

9 5,12 4,26 3,86 3,63 3,48 3,37 3,29 3,23 3,18 3,13 3,07 2,90 2,80 2,76

10 4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3,22 3,14 3,07 3,02 2,97 2,91 2,74 2,64 2,59

11 4,84 3,98 3,59 3,36 3,20 3,09 3,01 2,95 2,90 2,86 2,79 2,61 2,50 2,45

12 4,75 3,88 3,49 3,26 3,11 3,00 2,92 2,85 2,80 2,76 2,69 2,50 2,40 2,35

13 4,64 3,80 3,41 3,18 3,02 2,92 2,84 2,77 2,72 2,67 2,60 2,42 2,32 2,26

14 4,60 3,74 3,34 3,11 2,96 2,85 2,77 2,70 2,65 2,60 2,53 2,35 2,24 2,19

15 4,54 3,60 3,29 3,06 2,90 2,79 2,70 2,64 2,59 2,55 2,48 2,29 2,18 2,12

16 4,49 3,63 3,24 3,01 2,85 2,74 2,66 2,59 2,54 2,49 2,42 2,24 2,13 2,07

17 4,45 3,59 3,20 2,96 2,81 2,70 2,62 2,55 2,50 2,45 2,38 2,19 2,08 2,02

18 4,41 3,55 3,16 2,93 2,77 2,66 2,58 2,51 2,46 2,41 2,34 2,15 2,04 1,98

19 4,38 3,52 3,13 2,90 2,74 2,63 2,55 2,48 2,43 2,38 2,31 2,11 2,00 1,94

20 4,35 3,49 3,10 2,87 2,71 2,60 2,52 2,45 2,40 2,35 2,28 2,08 1,96 1,90

21 4,32 3,47 3,07 2,84 2,68 2,57 2,49 2,42 2,37 2,32 2,25 2,05 1,93 1,87

22 4,30 3,44 3,05 2,82 2,56 2,55 2,47 2,40 2,35 2,30 2,23 2,03 1,91 1,84

23 4,28 3,42 3,03 2,80 2,64 2,53 2,45 2,38 2,32 2,28 2,20 2,00 1,88 1,82

24 4,26 3,40 3,01 2,78 2,62 2,51 2,43 2,36 2,30 2,26 2,18 1,98 1,86 1,80

25 4,24 3,38 2,99 2,76 2,60 2,49 2,41 2,34 2,27 2,24 2,16 1,96 1,84 1,77

26 4,22 3,37 2,98 2,74 2,59 2,47 2,39 2,32 2,25 2,22 2,15 1,95 1,82 1,76

27 4,20 3,34 2,95 2,71 2,56 2,44 2,36 2,29 2,24 2,19 2,12 1,92 1,78 1,72

28 4,17 3,32 2,92 2,69 2,53 2,42 2,34 2,27 2,21 2,12 2,09 1,89 1,76 1,69

30 4,08 3,23 2,84 2,61 2,45 2,34 2,25 2,18 2,12 2,07 2,02 1,95 1,,66 1,59

40 4,03 3,18 2,79 2,56 2,40 2,29 2,20 2,13 2,07 2,02 1,95 1,74 1,60 1,52

50 3,94 3,09 2,70 2,46 2,30 2,19 2,10 2,03 1,97 1,92 1,85 1,63 1,48 1,39