Курс лекций по основам. Роль с Х. науки в развитии апк страны
 Скачать 1.33 Mb.
|
|
Тема: Методика постановки и проведения опытов с овощными культурами План
При изучении этой темы нужно уяснить: а) факторы, определяющие особенности методики проведения опытов с овощами б) изучаемые в опыте вопросы в) площадь, форма делянки г) методы размещения вариантов в опыте е) требования к семенам, рассаде, качеству посева или посадки ж) уход за растениями в опыте з) наблюдения и учеты в опыте с овощами и) методика уборки и учета урожая к)методика определения качества продукции Открытый грунт Методика опытов в овощеводстве с культурами открытого грунта имеет много общего с опытами в полеводстве. Но есть ряд особенностей. Эти особенности объясняются большим разнообразием овощных культур. Это разнообразие требует дифференцированного подхода к размеру делянки, способу уборки урожая и оценки его качества. При планировании опытов с овощами необходимо учитывать пять общеизвестных методических требований: типичность, единственное различие, специальный участок, учёт урожая и достоверность опыта по существу. В опыте с овощными культурами могут изучаться вопросы: способы подготовки семян и рассады к посеву (посадке), способы посева или посадки, применение удобрений орошения, обработка почвы, механизированный способ посева (посадки), уборка урожая, сортоиспытание и др. Особенности методики постановки опытов с овощными культурами:
Выбор размера делянки. Минимальная площадь делянки определяется установленным числом растений на ней. Количество растений на делянке для многих овощных культур нормируется. Оно будет оказывать влияние на точность опыта. Для большинства случаев считается, что на делянке должно быть не менее 80 учётных растений. При ручной постановке опытов в открытом грунте, на выровненном по плодородию участке и посеве высококачественными семенами, рекомендуется следующая учётная площадь: - редис, укроп, салат - 5 – 10 м2 - лук, морковь, редиска, перец, горох - 10-30 м2 - огурцы, капуста, томаты, баклажаны - 20-50 м2 - арбузы, дыни, тыквы - 100-150 м2 Такая площадь делянок чаще всего рекомендуется в опытах по агротехнике. При механизированной закладке опытов (обработка почвы, механизированная посадка, уход за посадками, уборка) площадь делянки должна быть больше и она должна позволять работать с техникой. Минимальная ширина делянки должна быть равна ширине захвата агрегата. Форма делянки – прямоугольная. При ручной закладке – соотношение 1 : 2 до 1 : 5 при механизированной возможно до 1 : 10. Не исключается и квадратная форма делянки (метод латинского квадрата). Размер защитных полос зависит от: 1. Темы опыта. 2. Методики закладки опыта. 3. Площади питания растений. Чем сильнее различия в росте и развитии растений на соседних делянках, тем больше защитные боковые полосы (опыты с органическими удобрениями, обработкой почвы). В опытах с орошением , боковые защитные полосы должны быть не менее трёх метров. Методы размещения вариантов внутри повторения применяются те же, что и в опытах с полевыми культурами (систематические, стандартные и рендомизированные). Доминируют систематические методы, несмотря на явное преимущество рендомизирования. На сортоучастках используют только рендомизированный способ размещения вариантов внутри повторения. Повторность опытов с овощами обычно 4 – 6 кратная. Трёх кратная повторность при небольших делянках – недостаточна. Посев (посадка) . Густота посадки (посева) должна соответствовать принятой в практике овощеводства густоте для зоны. На каждой делянке должно быть установленное заранее число растений. Этого добиваются при посадке рассадных культур или прорывкой. При посадке рассады вручную, в междурядья высаживают растения – сторожки. Их подсаживают вместо погибших опытных растений. Брать рассаду из парника в этот период уже нельзя. При постановки опытов с овощами, обязательным является уход за растениями. Все работы по уходу следует проводить в оптимальные сроки, своевременно, тщательно и с высоким качеством. Для объяснения результатов, в опыте проводят ряд наблюдений и учётов:
Особенности методики при уборке урожая овощей
Перед уборкой урожая с учетных делянок, вначале убирают с защитных полос, затем устанавливают наличие выключек, фиксируют, замеряют площадь, убирают с них урожай и его обезличивают. Далее замеряют учётную площадь и подсчитывают на каждой из них количество учётных растений. В опыте с отдельными культурами выявляют наличие больных кустов растений и их убирают отдельно.(рассчитывают % больных и здоровых растений). Урожай учитывают с учётом особенности культуры. При этом культуры делят на 2 группы:
Убирают урожай одновременно со всех делянок опыта. В день сбора, урожай должен быть взвешен и результат должен быть записан в журнал. (кроме лука, который должен проветриться, а затем – взвешиваться). Особенности условий проведения опытов с овощными культурами в защищённом грунте
ЛЕКЦИЯ № 6 Тема: Основы статистической (математической) обработки результатов исследований План
1. Задачи математической обработки опытных данных В опытном деле существует три вида анализов опытных данных: 1. Агрономический анализ 2. Статистический (математический) анализ 3. Экономический анализ Эти анализы являются обязательными, и каждый из них проводится в определенной последовательности. В начале проводится агрономический анализ. Сущность его: а) критический обзор данных, полученных в опыте б) сопоставление этих данных с результатами собственных полевых наблюдений в) анализ методики и техники проведения опыта (правильно– ли выдерживалась г) проверка записей в полевых журналах и другой документации (правильность). После агрономического анализа проводится статистический (математический) анализ Он позволяет установить: а) величину случайных ошибок в опыте (  )б) точность разности между средними урожаями по вариантам  в) существенность этих разностей г) сделать правильные выводы на основе полученных данных и спланировать опыт д) установить наличие или отсутствие корреляционной связи между исследуемыми признаками При экономической оценке опытных данных рассчитывается ряд экономических показателей, которые используются при оценке вариантов:
Без экономической оценки изучаемых вариантов обойтись невозможно. Но нельзя преувеличивать один из анализов. 2. Понятие о генеральной и выборочной совокупности изучаемых объектов В математической статистике различают два основных вида совокупностей изучаемых объектов. а) генеральная (вся) совокупность объектов б) выборочная совокупность объектов Под генеральной совокупностью понимают все объекты, подлежащие изучению (в полевом опыте – все растения), вся партия семян в складе и т.д. Часть объектов генеральной совокупности взятых непосредственно для анализа – называют выборочной совокупностью. В опытном деле исследованию подвергают не всю совокупность, а выборку (часть объектов). Это является наиболее разумным способом в полевом опыте. Выборочный метод исследования широко применяется в опытной работе. По результатам анализа выборки устанавливают определенные закономерности, которые распространяют затем на всю (генеральную) совокупность. Для того, чтобы выборка правильно характеризовала генеральную совокупность, при формировании выборки необходимо придерживаться ряда правил (требований).
Есть разные методики отбора средних проб или выборок. 3. Количественная и качественная изменчивость изучаемого объекта Изучаемым объектам в опыте характерно свойство изменчивости (варьирования). Изменчивость эта обуславливается внешними факторами (условиями), а также наследственными особенностями изучаемых объектов (генетическими). В математической статистике 2 вида изменчивости а) количественная изменчивость признаков б) качественная изменчивость признаков Количественная изменчивость – это изменчивость признаков, которую можно измерить, взвесить, посчитать. Количественная изменчивость разделяется на 2 вида:
Дискретная изменчивость - это изменчивость признаков, различия между значениями которых, обычно выражают целыми числами (число растений, зёрен в колосе, количество колосков в колосе и т.д.) Непрерывная изменчивость - это значение признака, выражающееся мерами длины, массы, объёма и численные значения их определяются с «десятыми» долями. Эти значения находятся в каком-то интервале. Качественная изменчивость – характеризует изменчивость качественных признаков (окраска, вкус, консистенция, форма объекта и др.) Одним из видов качественной изменчивости является альтернативная или двоякая изменчивость. При этой изменчивости объекты различаются по какому-то одному признаку. Он может принимать два взаимоисключающих значения ( всхожесть семян, больные и здоровые клубни картофеля). 4. Вариационный ряд чисел и его основные статистические характеристики В результате выборки мы получим ряд значений варьирующего признака. Этот ряд называется вариационным рядом чисел. Каждое в отдельности наблюдение является представителем или элементом вариационного ряда. Чтобы выявить определённую закономерность при анализе вариационного ряда чисел часто подходят двумя путями:
Последовательность группировки этих данных заключается: а) устанавливают количество групп или классов. Оно зависит от объёма выборки (n) n k 20 - 30  5 - 630 – 60 6 – 7 60 – 100 7 – 8 > 100 8 - 15 __ б) К =   2 Количество классов берётся от 5 до 20в) Устанавливают интервал или классовый промежуток  , где  – размах варьирования ( ), разница между наибольшим ( ) и наименьшим ( значениями признака.г) Затем данные разносят по классам и рассчитывают характеристики вариационного ряда. 1. Средняя арифметическая выборки  2. Дисперсия (средний квадрат отклонений) S2 3. Стандартное отклонение или среднее квадратическое S 4. Коэффициент вариации V 5. Ошибка средней арифметической (в абсолютных единицах) 6. Относительная ошибка средней арифметической  7. Доверительный интервал  t  Составляется вспомогательная таблица, в которой вычисляются средняя арифметическая (  ), отклонения от средней ( ), квадраты отклонений  и суммы квадратов отклонений  .1. Хпрост. и Хвзвеш – это обобщенная характеристика вариационного ряда (изменчивость)  - средняя арифметическая  - средняя арифметическая простая, применяется при n – не более 10. взвешенная, применяется при n  Правильность вычисления  проверяется по равенству  0 в несгруппированном ряду и  0 в сгруппированном (если  найдена без остатка).Средняя арифметическая – обобщённая характеристика всей совокупности в целом, но она не показывает степень изменчивости признака. Часто у двух вариационных рядов бывает одинакова, а отклонения индивидуальных значений признака от различны, поэтому для характеристики степени изменчивости вариационного ряда находят показатели вариации (изменчивости) – дисперсию, стандартное отклонение и коэффициент вариации.2. Затем рассчитывается дисперсия ( S2 ), показатель, характеризующий среднюю меру изменчивости.  где n –1 – число степеней свободы (  мю) где f – частота класса 3. Стандартное отклонение (  . Размерность дисперсии и средней арифметической не совпадает: единица измерения первой – в квадрате, а второй – без квадрата. Поэтому, извлекая квадратный корень из  , находят показатель варьирования – среднее квадратическое, или стандартное отклонение  – это средняя ошибка отдельного наблюдения, взятого из данной совокупности. Измеряется она в тех же единицах, что и изучаемый признак, и вычисляется по формуламв несгруппированном вариационном ряду  в сгруппированном вариационном ряду  4. Коэффициент вариации(  ) - стандартное отклонение, выраженное в процентах к средней арифметической. (%)/Коэффициент вариации является показателем однородности или выравненности объектов по изучаемому признаку. Изменчивость вариационного ряда считается: незначительной – при до 10%;средней – при  значительной – при больше 20%.В селекции и семеноводстве используют коэффициент выравненности (величина дополняющая коэффициент вариации до 100 %). В + V = 100 % В = 100 – V 5. Ошибка средней арифметической ( ). Средняя арифметическая выборочной совокупности () отличается от средней арифметической всей генеральной совокупности на величину ошибки , с которой определена средняя выборочной совокупности ( ). прямо пропорциональна стандартному отклонению (S) и обратно пропорциональна корню квадратному из числа наблюдений (n): Если вместо S подставить его значение (для несгруппированного вариационного ряда), то формула примет вид:  Абсолютная ошибка ( ) позволяет:а) установить величину случайной ошибки в опыте; б) оценить существенность различий между средними урожаями по вариантам; в) рассчитать доверительный интервал 6. Относительная ошибка средней арифметической ( ). Сопоставляя среднюю арифметическую с её ошибкой , можно получить представление о точности определения : Чем меньше числовое значение , тем точнее проведено наблюдение, т.е. с меньшей ошибкой определена . Таким образом, по значению относительной ошибки можно оценить точность определения средней арифметической.При значении показателя 1-2% - точность определения выборочной средней отличная, 2-3% - хорошая, 3-5% - вполне удовлетворительная, 5-7% - удовлетворительная, больше 7% - неудовлетворительнаяРаньше - использовали для оценки качества выполнения полевого опыта и считали, что если , больше 7-8 % то опыт нужно браковать. Но это не объективно т.к. относительная ошибка зависит от и чем больше , тем меньше при одном и том же числе наблюдений.7. Доверительный интервал (  ). Величина даёт возможность вычислить пределы, в которых находится средняя генеральной совокупности, - доверительный интервал для средней. Границы доверительного интервала равны . Значение  дано в приложении 2 для принятого уровня значимости (05 или 01) и числа степеней свободы n – 1.5. Закономерности распределения выборочных наблюдений Под распределением выборочных наблюдений следует понимать распределение относительно средней арифметической ( ).Различают: 1. Эмпирическое распределение 2. Теоретическое распределение. Эмпирическое распределение – это распределение данных, полученных в опыте. Основными характеристиками эмпирического распределения считаются и S.Под эмпирическим распределением понимают распределение данных, которое подчиняется определенным математическим закономерностям. В основе эмпирического распределения лежит математическая закономерность больших чисел. Сущность его – чем больше наблюдений, тем больше погашаются погрешности отдельных наблюдений. В итоге – результаты наблюдений получаются более точными. Теоретическое распределение включает 6 видов распределения:
Нужно обязательно знать первых два! Нормальное распределение – проявляется при числе наблюдений n  20-30. Критерием этого распределения берут 1S; 2S; 3S. Каждому критерию соответствует определённая закономерность:
Величину 3S – называют предельной величиной отдельного наблюдения t – распределение Стьюдента Проявляется при небольшом числе наблюдений (n  20)Его смысл: При небольшом числе наблюдений мы получаем результаты более близкие по значению и редко эти значения сильно отличаются между собой (урожай по повторностям мало различается).  - = где  = t d = t - средняя генеральной совокупности - = t – средняя выборкиt – показывает во сколько раз разность превышает свою ошибку. 6. Доверительный интервал (или вероятность) и уровень значимости в опытном деле Величина даёт возможность вычислить пределы, в которых находится средняя генеральной совокупности – доверительный интервал для средней.Границы доверительного интервала равны Значение t – дано в рабочей тетради для принятого уровня значимости 05 или 01 и числа степеней свободы n – В опытном деле используют 2 вероятности (уровня вероятности) – Р 1. Вероятность допустимых ошибочных суждений, превышающих 2S и она равна 0,05 – 5 % (один случай из 20 наблюдений)2. Вероятность допустимых ошибочных суждений, превышающих 3S и она равна 0,01 – 1 % (один из 100 случаев).Соответственно вероятность правильных суждений будет равна 0,95 или 95% и 0,99 или 99 %. Эти вероятности считаются наиболее существенными, они получили название доверительных, т.е. таких значений, которым можно доверять. Лекция № 6 |