Оптимизация применения агрохимических средств с использованием информационных технологий и математического моделирования (1098311), страница 11

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 11)

, v = 1, 2, ..., p; i = 1, 2, ..., k (5.2)

где c_iv - коэффициенты, x^(v) - собственное значение признака с порядковым номером v, a^(v) - среднее выборочное значение признака v (собственные и средние выборочные значения предварительно нормируются по формуле 4.3).

В качестве меры (или степени) информативности k-мерной системы преобразованных показателей выступает отношение суммарных дисперсий:

(5.3)

где Dz и Dx, соответственно, - обозначения дисперсий преобразованных и исходных значений признаков объектов.

Для нахождения численных значений коэффициентов c_iv в выражениях для расчёта главных компонент используется процедура, максимизирующая величину I согласно 5.3, при ограничениях, накладываемых на значения параметров:

и (5.4)

где i = 1, 2, ..., k; n = 1, 2, ..., k; i n

Выборку составили 5876 годо-вариантов опытов с озимой пшеницей, яровым ячменём, картофелем и вико-овсяной смесью на дерново-подзолистых почвах различных уровней окультуренности. Использованы значения пяти показателей агрохимических свойств: содержания в почве гумуса, %; реакции солевой вытяжки (рН сол.), ед.; гидролитической кислотности, ммоль-экв / кг; содержания в почве подвижных фосфатов, мг P₂O₅ / кг почвы; содержания в почве обменного калия, мг K₂O / кг почвы. Определены множители c_iv, найдены значения пяти главных компонент (k = 5), а также парные коэффициенты их корреляции с исходными признаками (таблица 3.4).

Таблица 5.5. Значения коэффициентов корреляции главных компонент с
исходными показателями агрохимических свойств дерново-подзолистых почв.

Информационный банк АИС “Геосеть-2000” (5876 годо-вариантов)

Примечание: Гумус - содержание гумуса в почве, %, pH сол.- реакция солевой вытяжки, ед.; Н г. - гидролитическая кислотность, ммоль-экв / кг; Р подв. - содержание в почве подвижных фосфатов, мг P₂O₅ / кг почвы; K обм. - содержание в почве обменного калия, мг K₂O / кг почвы.

Установлено, что первая главная компонента, на которую приходится 45,7 % суммарной дисперсии исходных признаков тесно коррелирует с реакцией солевой вытяжки (r = -0,92) и гидролитической кислотностью (r = 0,91). Вторая главная компонента (22,1 % суммарной дисперсии) наиболее тесно связана с содержанием в почве гумуса (r = 0,84). Третья главная компонента (15,8 % суммарной дисперсии) - с содержанием в почве обменного калия (r = 0,72); четвёртая (14,7% суммарной дисперсии) - с содержанием в почве подвижных фосфатов (r = -0,66). В совокупности на первые четыре главные компоненты приходится 98,3% суммарной дисперсии, что позволяет рассмотреть возможность уменьшения размерности описания показателей агрохимических свойств. Поскольку данные показатели почвенной кислотности тесно коррелируют между собой (r = -0,91), при построении регрессионных моделей продуктивности культур величина реакции солевой вытяжки (рН сол.) использована в качестве единственного показателя почвенной кислотности.

Для различных групп лет по погодным условиям вегетационного периода рассчитаны средние урожаи озимой пшеницы, ярового ячменя, картофеля и вико-овсяной смеси на контрольных вариантах (без применения удобрений). При отклонении показателей гидротермических условий от оптимума продуктивность снижается, но выявленные различия недостоверно различаются по величине t‑критерия Стьюдента при уровне значимости α = 0,05. Средние значения показателей агрохимических свойств дерново-подзолистых почв в рассмотренных группах вариантов приведены в таблице 5.6 (имеющийся объём данных позволил оценить значения для озимой пшеницы - только для групп A, B и С; вико-овсяной смеси - A). Очевидно, требуются дополнительные сведения для оценки влияния погодных условий на продуктивность культур без применения агрохимических средств, что составляет направление совершенствования разработанной информационной системы.

На следующем этапе для выделенных групп лет по погодным условиям оценены регрессионные зависимости урожая зерна озимой пшеницы и ярового ячменя, клубней картофеля и зелёной массы вико-овсяной смеси от доз удобрений, показателей агрохимических свойств почв и ГТК за апрель-октябрь. Уравнения регрессий приведены в таблице 5.7. Наиболее тесные регрессионные зависимости получены для моделей полиномиального типа с объясняющими переменными во второй степени. Они позволяют оценить снижение продуктивности культуры, когда действующие факторы превышают оптимальное значение. Уравнения регрессионных зависимостей включают объясняющие переменные, коэффициенты при которых достоверно отличаются от нуля при уровне значимости α = 0,05.

Имеющийся объем данных в информационном банке АИС “Геосеть-2000” позволил установить связь продуктивности со всеми рассматриваемыми характеристиками почвенного плодородия, дозами азота, фосфора и калия в составе минеральных удобрений, а также дозами органических удобрений под картофель только для группы лет “A”.

На заключительном этапе разработки моделей продуктивности культур в АИС “Геосеть-2000” проведена их верификация по независимым данным экспериментов, проведённых в 1972 - 1991 годы. Значения показателей агрохимических свойств дерново-подзолистых почв в полевых опытах, использованных при верификации моделей продуктивности культур приведены в таблице 5.8, средние метеорологические величины за годы исследований в полевых опытах - в таблице 5.9.

Таблица 5.6. Средние урожаи культур и показатели агрохимических свойств почвы в вариантах полевых опытов
без применения удобрений в группах лет по погодным условиям за вегетационный период в Нечернозёмной зоне.
Информационный банк АИС “Геосеть-2000”, полевые опыты на дерново-подзолистых почвах (1953-1984 годы)

Примечание:

Характеристики

Список файлов диссертации