Issn молодой учёныйМеждународный научный журналВыходит два раза в месяц 10 (114) Редакционная коллегия bГлавный редактор
 Скачать 5.47 Mb.
|
|
. #10 (114) . May Объектами исследования являлись семена ультраскороспелого сорта подсолнечника Р, выращенные на экспериментальных полях ВНИИМКа г. Краснодара. Ключевые слова подсолнечник, предпосевная обработка, биопрепараты, масса 1000 семян, лузжистость, масличность, сбор масла, сбор белка. П редпосевное обеззараживание семян является наиболее целесообразными эффективным способом защиты подсолнечника от внешней и внутренней инфекции, почвенных патогенов и вредителей, способствуя тем самым получению гарантированно высоких урожаев [1, с. 237, 2, с 33, 3, с.265]. Основными средствами защиты подсолнечника от микробиологической порчи являются химические фунгициды. Несмотря на то, что современные фунгициды характеризуются сравнительно низкими нормами расхода при обработке посевов, способностью быстро разлагаться в почве с минимальным воздействием напочвенную биоту, они не соответствуют современным требованиям, предъявляемым к экологически чистой продукции с качественными показателями [4, с, 5, с 12]. Кроме того, содержание в почве и на растительных остатках возбудителей болезней фунгициды не уменьшают, что существенно снижает их эффективность [6, с. 17, 7, с. 57]. Альтернативой химическим фунгицидам могут стать микробиологические препараты, достоинствами которых являются специфичность действия, высокая экологичность. Кроме того, они дают возможность решения проблемы резистентности популяций фитопатогенов к химическим пестицидам, с. 23, 9, с. В связи с этим в ГНУ ВНИИМК Россельхозакадемии созданы и продолжают создаваться на основе перспективных штаммов грибов-антагонистов рода Penicillium ибактериальных штаммов-антагонистов родов Bacillus и Pseudomonas экологически безопасные биопрепараты для предпосевной обработки семян подсолнечника, с. 260, 11, с. К сожалению, в настоящее время отсутствует достаточно полное представление о влиянии предпосевной обработки семян подсолнечника биопрепаратами на комплекс технологических показателей семян подсолнечника. Результаты исследования представлены в таблице Таблица Технологические свойства семян подсолнечника нового урожая, сформированных под влиянием предпосевного инкрустирования (средние данные за 2014–2015 гг.) Препарат Масса 1000 семян Лузжистость Масличность Сбор масла Сбор белка г изменение к кон- тролю,% % изменение к кон- тролю,% % изменение к кон- тролю,% кг/га изменение к кон- тролю,% кг/га изменение к кон- тролю,% контроль 54,1 —- 24,5 —- 47,5 —- 1237,2 —- 702,3 —- верми- кулен 61,1 +13,0 22,6 -7,8 48,3 +1,7 1340,7 +8,4 790,0 +12,5 хетомин 55,4 +2,4 20,8 -15,1 49,1 +3,4 1347,8 +8,9 823,5 +17,3 верру- козин 54,3 +0,4 20,3 -17,1 48,9 +2,9 1398,6 +13,0 844,3 +20,2 фунику- лозум 60,5 +11,8 22,7 -7,4 49,3 +3,8 1454,3 +17,5 900,4 +28,2 бациллин 61,3 +13,3 21,1 -13,9 50,1 +5,5 1442,9 +16,6 806,4 +14,8 Oif 2–1 55,8 +3,1 19,8 -19,2 49,5 +4,2 1350,7 +9,2 831,7 18,4 Sgrc –1 64,3 +18,9 17,0 -30,6 50,7 +6,7 1400,8 +13,2 801,3 +14,1 D 7–1 53,6 -0,9 21,2 -13,5 49,8 +4,8 1354,5 +9,5 815,4 +16,1 Fa 4–1 62,5 +15,5 20 -18,4 50,1 +5,5 1340,1 +8,3 775,2 +10,4 раксил 59,6 +10,2 23,8 +4,9 49,4 +4,0 1321,4 +6,8 748,4 +6,6 винцит 65,5 +21.1 20,9 -14,7 49,2 +3,6 1337,3 +8,2 Примечание «+» — увеличение «–» — уменьшение Анализ полученных данных, приведенных в таблице 1, был начат с оценки влияния варианта обработки семян. Была использована однофакторная модель дисперсионного анализа, где в качестве фактора и выступал вариант обработки. Результаты анализа представлены в таблице 2. Технические науки «Молодой учёный» . № 10 (114) . Май, 2016 г. Таблица 2. Результаты однофакторного дисперсионного анализа технологических признаков семян подсолнечника Изменчивость SS df mS F σ 2 Доля Масса 1000 семян общая 596,75 35 18,04 способ обработки 11 52,79 78,64 17,37 остаточная 24 0,67 0,67 3,72 Лузжистость общая 130,88 35 3,96 способ обработки 11 11,77 194,31 3,90 остаточная 24 0,06 0,06 1,53 Масличность общая 24,79 35 0,75 способ обработки 11 2,11 32,63 0,68 остаточная 24 0,06 0,06 Сбор масла общая 112273,15 35 3399,29 способ обработки 11 10101,32 209,23 3351,01 остаточная 24 48,28 48,28 Сбор белка общая 110317,97 35 3285,56 способ обработки 11 7 962,06 8,40 2338,25 остаточная 24 947,30 947,30 28,83 Однофакторный дисперсионный анализ показал, что эффекты различных вариантов обработки семян непросто достоверны, но и весьма велики. Так, доля факторной изменчивости в общей изменчивости технологических признаков варьировала от 71,2% для сбора белка до 98,6% для сбора масла и во всех остальных случаях превышала 90%. Таким образом, можно заключить, что различные фунгициды за счет защитного эффекта стимулируют физиологические процессы в растениях подсолнечника, что в конечном итоге сказывается на выполне- ности семян и их технологическом качестве [7, с. 84, 13, с. Характер выявленных различий отражают результаты сравнения средних по градациям фактора (таблицы Таблица Ранговый тест сравнения средних значений массы 1000 семян при разных способах обработки семян Вариант обработки семян Масса 1000 семян Ранговый тест 7–1 53,58 **** контроль 54,12 **** **** веррукозин 54,26 **** **** хетомин 55,38 **** **** oif 2–1 55,77 **** раксил 59,64 **** фуникулозум 60,48 **** **** вермикулен 61,14 **** **** бациллин 61,29 **** **** fa 4–1 62,50 **** sgrc — 1 64,27 **** винцит 65,47 **** Разные варианты обработки разделились поре- зультатам рангового теста на несколько групп, характер различий между которыми однозначно интерпретировать сложно. Однако, видно, что в группе препаратов с наименьшими значениями признака находится контроль, что свидетельствует о положительном влиянии обработки семян. Однозначно в число лучших препаратов вошли биопрепарат sgrc — 1 и химический препарат винцит, которые между собой не отличались поданному признаку, зато достоверно отличались от остальных препаратов 311 Technical Sciences “Young Scientist” . #10 (114) . May Таблица Ранговый тест сравнения средних значений лузжистости при разных способах обработки семян Вариант обработки Лузжистость,% Ранговый тест — 1 17,03 *** oif 2–1 19,77 *** fa 4–1 20,00 *** *** веррукозин 20,33 *** хетомин 20,77 *** винцит 20,93 *** *** бациллин 21,13 *** *** d 7–1 21,23 *** вермикулен 22,57 *** фуникулозум 22,67 *** раксил 23,77 *** контроль 24,47 *** Отличительной особенностью данного технологического признака является признание в качестве наилучшего минимальные значения. Контроль показал максимальное, то есть худшее значение, при этом статистически достоверно отличался от вариантов с обработкой семян. Лучшим, также достоверно отличающимся от других вариантов, оказался бактериальный препарат sgrc — Таблица Ранговый тест сравнения средних значений масличности при разных вариантах обработки семян Вариант обработки Маслич- ность,% Ранговый тест контроль 47,57 **** вермикулен 48,37 **** веррукозин 48,87 **** хетомин 49,10 **** **** винцит 49,20 **** **** **** фуникулозум 49,27 **** **** **** раксил 49,43 **** **** **** oif 2–1 49,53 **** **** d 7–1 49,83 **** **** бациллин 50,10 **** fa 4–1 50,13 **** sgrc — 1 Из таблицы 5 видно, что минимальное статистически достоверное значение показал контрольный варианта максимальное — биопрепарат sgrc — Таблица Ранговый тест сравнения средних значений сбора масла при разных вариантах обработки семян Вариант обработки Сбор масла, кг/га Ранговый тест контроль 1 237,23 **** раксил 1 321,37 **** винцит 1 337,27 **** fa 4–1 1 340,07 **** **** вермикулен 1 340,70 **** **** хетомин 1 347,80 **** **** **** oif 2–1 1 350,77 **** **** d 7–1 1 354,47 **** Технические науки «Молодой учёный» . № 10 (114) . Май, 2016 г. веррукозин 1 398,57 **** sgrc — 1 1 400,83 **** бациллин 1 442,90 **** фуникулозум 1 Таблица Ранговый тест сравнения средних значений сбора белка при разных вариантах обработки семян Вариант обработки Сбор белка, кг/ га Ранговый тест контроль 702,30 **** раксил 748,43 **** **** fa 4–1 775,20 **** **** вермикулен 790,03 **** **** **** sgrc — 1 801,27 **** **** **** бациллин 806,40 **** **** **** **** d 7–1 815,40 **** **** **** **** хетомин 823,48 **** **** **** **** oif 2–1 831,73 **** **** **** веррукозин 844,30 **** **** винцит 856,17 **** **** фуникулозум 900,37 **** Таким образом, результаты рангового теста позволяют увидеть основную тенденцию — семена подсолнечника, выращенные без предпосевной обработки всегда показывают худшие значения технологических признаков. В числе лучших оказываются разные препараты, хотя наиболее часто в их число входит sgrc — Для решения вопроса о выборе наиболее эффективных препаратов была проведена классификация вариантов обработки по комплексу технологических признаков, и использован кластерный анализ, результат которого приведен на рисунке Рис Кластеризация способов обработки семян по комплексу технологических признаков 313 Technical Sciences “Young Scientist” . #10 (114) . May Разрезание кластерного дендрита по уровню сходства в 70 усл. ед. привело к выделению пяти кластеров. В первый из них вошел только один препарат — фунику- лозум. Во второй sgrc-1, бациллин, веррукозин; в третий винцит, d 7–1, oif 2–1, хетомин; в четвертый раксил, fa 4–1, вермикулен; в пятый кластер обособленно вошел контроль. Проверка кластерного решения была выполнена с использованием дискриминантного анализа — метода, позволяющего провести сравнение кластеров не по отдельным показателям, а по их комплексу одновременно. Дискриминантный анализ выявил статистически достоверные межкластерные различия, о чем свидетельствуют результаты, приведенные в таблице Таблица Расстояния Махаланобиса между центрами кластеров Кластер 1 2 3 4 5 1 - 23,8492 84,4076 121,6340 374,1025 2 0,0000 - 35,9586 61,1025 260,1919 3 0,0000 0,0000 - 10,8413 120,5491 4 0,0000 0,0000 0,0000 - 75,3636 5 0,0000 0,0000 0,0000 Действительно, вероятность ноль-гипотезы об отсутствии различий, приведенная ниже главной диагонали таблицы 8 существенно ниже даже го уровня значимости. Разделение групп наглядно демонстрирует рисунок 2, где представлено распределение точек опытов, входящих в тот или иной кластер. Обращает на себя внимание характер распределения облаков точек разных кластеров. Их последовательное расположение в пространстве дискриминантных функций отражает порядок следования кластеров в кластерном дендрите. Однако, доказательство различий кластеров еще не позволяет ответить на главный вопрос — какой препарат или их группа препаратов способствуют формированию лучших технологических признаков исследованного сорта семян подсолнечника. Решение может быть найдено путем введения в безразмерное пространство функций объекта с заранее известными свойствами. 1 2 3 4 5 -10 -5 0 5 10 15 Дискриминантная функция 1 -3 -2 -1 0 1 2 3 Дискриминант на я функция Рис Распределение точек опытов обработки семян препаратами, вошедшими в разные кластеры 1 — кластер 2 — кластер 3 — кластер 4 — кластер 5 — кластер Технические науки «Молодой учёный» . № 10 (114) . Май, 2016 г. Данный объект можно назвать в рамках данного анализа технологической моделью. Она должна обладать наилучшими значениями технологических признаков, полученных в рамках данного сравнительного эксперимента. В качестве параметров модели были использованы максимальные значения массы 1000 семян, масличности, сбора масла и сбора белка. Значение лузжистости было взято минимальным (таблица Таблица Параметры модели и алгоритм вычисления значений дискриминантных функций Показатель Значение Коэффициент функции Произведение 1 2 1 2 масса1000 семян 0,00086 0,15684 0,057148 10,9002 лузжистость 16,80 0,37783 0,06376 6,34753 масличность 0,57281 -1,13020 сбор масла 0,02891 -104,441 сбор белка 915,10 -0,00865 -0,02919 -7,91942 -26,71 константа - 76,72047 29,40545 76,72047 Координаты технологической модели в дискриминантном пространстве -0,13654 -0,98713 Лучшим по комплексу технологических признаков должен быть признан кластер, максимально приближенный к точке модели. Результат внедрения точки модели и последующего сравнения расстояний до нее от центроидов кластеров представлен на рисунке Кластер Кластер Кластер Кластер Кластер Модель 0 2 4 6 8 10 12 Дискриминантная функция 1 -1,6 -1,4 -1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Дискриминант на я функция Рис Распределение центроидов кластеров и точки модели в пространстве дискриминантных функций Ранговый тест евклидовых расстояний до точки модели представлен в таблице Таблица Результаты сравнения средних значений евклидовых расстояний Кластер Расстояние Ранговый тест 2,46 **** 2 5,35 **** 3 9,99 **** 4 12,12 **** 5 19,90 **** 315 Technical Sciences “Young Scientist” . #10 (114) . May Таким образом, можно сделать заключение о наибольшей эффективности препаратов биологического происхождения, вошедших в первый и второй кластер — фуникулозум, sgrc-1, бациллин и веррукозин, на формирование технологических характеристик исследуемого сорта подсолнечника. Литература: 1. Маслиенко, Л. В. Микробиологическая защита масличных и других сельскохозяйственных культур от грибных патогенов / Л. В. Маслиенко, О. А. Лавриченко, Н. В. Мурадосилова и др. // Сб. Современная микология в России. — Первый съезд микологов. — Москва. — 2002. — с. 236. 2. Очередько, НС. Сравнительный анализ способов обработки семян подсолнечника против основных вредителей и болезней / НС. Очередько, М. Д. Назарько // Фундаментальные исследования. — 2006. — № 8. — с. 33–34. 3. Смирнова, НС. Обоснование выбора варианта предпосевной обработки семян подсолнечника биопрепаратами НС. Смирнова // Молодой ученый. — 2015. — № 4 (84). — с. 264–267. 4. Смирнова, НС. Оценка влияния микробиологических инкрустаторов на активность гидролитических процессов в семенах подсолнечника / НС. Смирнова // Труды Кубанского государственного аграрного университета с. 127–129. 5. Варивода, А. А. Особенности технологии подготовки рапсового масла к рафинации / А. А. Варивода, В. И. Мар- товщук, Л. Н. Большакова, Е. Н. Большакова, А. А. Заболотний// Масложировая промышленность. 2005. № 4. с. 12–13. 6. Очередько, НС. Эффективность защиты семян подсолнечника препаратами различного происхождения / НС. Очередько, М. Д. Назарько, А. А. Гречкин // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология с. 16–18. 7. Смирнова, НС. Биологическая обработка и её влияние на качество семян подсолнечника. НС. Смирнова — Саарбрюккен Palmarium Academic Pudlishing, 2015. — 121 с. Смирнова, НС. Экспериментальное обоснование технологии послеуборочного дозревания и хранения семян подсолнечника с применением биопрепаратов / НС. Смирнова, В. Г. Щербаков, М. Д. Назарько // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. — 2011. — № 2–3 (320–321). — с. 22–24. 9. Назарько, М. Д. Влияние микотоксинов на качество семян подсолнечника / М. Д. Назарько, НС. Очередько // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. — 2006. — № 2–3. — с. 109–110. 10. Смирнова, НС. Влияние предпосевной обработки на послеуборочное дозревание семян нового урожая / НС. Смирнова // Молодой ученый. — 2015. — № 4 (84). — с. 259–261. 11. Назарько, М. Д. Анализ возможных путей повреждения семян подсолнечника токсиногенными штаммами ми- кромицетов и условия образования микотоксинов / М. Д. Назарько, В. Г. Лобанов, НС. Очередько // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. — 2006. — № 2–3. — с. 108–109. 12. Смирнова, НС. Современные методы обработки рапсовых масел / НС. Смирнова, А. А. Варивода // Научное обеспечение агропромышленного комплекса Сборник статей по материалам IX Всероссийской конференции молодых ученых. Ответственный за выпуск А. Г. Кощаев. 2016. с. Разработка программного комплекса для расчета оптических констант покрытий Старцев Влас Васильевич, магистрант Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана Рассмотрены сферы применения оптических покрытий и разработана методика расчета интерференционных покрытий, реализованная в программном комплексе. Ключевые слова оптическое покрытие, коэффициент преломления, коэффициент поглощения, просветляющее покрытие. О птические покрытия нашли широкое применение в приборостроении, электронике, спектроскопии, голографии, авиации ив окружающей нас повседневности — компьютерной технике. Интерференционные покрытия, нанесенные на преломляющие и отражающие грани оптических элементов позволяют формировать требуемые, разнообразные спектральные характеристики, которые могут быть получены благодаря уникальным свойствам тонкопле- Технические науки «Молодой учёный» |