CC BY
99
0 — логическая зависимость по форме нелинейного произведения;
V — зависимость по логической функции дизъюнкции;
Л — зависимость по логической функции конъюнкции.
Безошибочный прогноз первой формулы составил 65,8%, а второй — 52,3, третьей — 63,5 и четвертой — 70,3%, а с отклонением на ранг — соответственно, 72,3; 70,6; 86,9 и 89,3%. На их основе для яровой пшеницы необходимо поддерживать количество запасов влаги в слое 0-20 см на уровне среднего 11,6-14,1 мм, в слое 0-50 см — 25,531,8 мм, а количество осадков должно быть на уровне 16,9-25,4 мм.
Выводы
1. На урожайность яровой пшеницы, начиная с самых ранних этапов развития, природно-климатические условия оказывают значительное влияние.
2. На разных этапах органогенеза роль показателей абиотических факторов различна. Наибольшая связь урожайности яровой пшеницы отмечена с запасами влаги в слое 0-20 см, суммой осадков, а также на начальном и конечном этапе решающую роль оказывает температурный режим.
Библиографический список
1. Куперман Ф.М., Макарова Г.А., Пет-
рова К.А. и др. Биологические особенности и условия произрастания сельскохозяйственных культур в Алтайском крае. — М.: Изд-во Московского университета, 1974. —
254 с.
2. Кулаковская Т.Н., Кнашич В.Ю., Богревич И.М. и др. Оптимальные параметры плодородия почв. — М.: Колос, 1984. — 24 с.
3. Пузаченко Ю.Г., Мошкин А.В. Информационно-логический анализ в медикогеографических исследованиях // Итоги науки. Медицинская география. — Вып. 3. — М.: ВИНИТИ, 1969. — С. 5-67.
4. Трофимов И.Т., Курсакова В.С. Методические рекомендации по разработке моделей плодородия солонцовых почв. — М.: ВАСХНИЛ, 1987. — 26 с.
5. Бочарова Т.А. Оценка потенциала адаптивности проса кормового на основе различных сроков посева и норм высева в центральных районах колочной степи Алтайского края: дис. ... канд. с.-х. наук. — Барнаул, 1999. — 155 с.
+ + +
УДК 631.41 В.И. Просянников
ФОНОВОЕ СОДЕРЖАНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ В ПАХОТНЫХ ПОЧВАХ ЮГО-ВОСТОЧНОЙ ОКРАИНЫ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ
Ключевые слова: фоновый уровень, тяжелые металлы, микроэлементы, почва, исследования, методы, выборка, аппроксимация, статистические параметры.
За фоновый уровень принимают содержание вещества в почве, не испытавшей антропогенного воздействия и соответствующее его естественной концентрации. В нарушенных экосистемах, какими в основном характеризуется и Кемеровская область, определить истинный фоновый уровень невозможно. В наших условиях с той или иной степенью вероятности концентрация элемента включает и антропогенную составляющую.
Оценка содержания тяжелых металлов в почвах Западной Сибири в целом проводи-
лась В.Б. Ильиным [1, 2]. В его исследовании, в соответствии с рекомендациями
Н.А. Плохинского, составлялись вариационные ряды содержания каждого из микроэлементов и устанавливалось фактическое распределение; затем расчетным путем был определен вариационный ряд для нормального распределения, и по критерию %2 (Пирсона) выявлена достоверность различий между фактическим и расчетным (теоретическим) распределениями [3]. Согласно работе В.Б. Ильина, формирование выборок близких по генезису почв с учетом близости их свойств приближает распределение микроэлементов к нормальному [1].
Выполненные ранее исследования свидетельствуют о том, что распределения агро-
химических элементов по форме приближаются к нормальным кривым, но не совпадают с ними, причем характер отклонения зависит от различных факторов, включая влияние типов почв [4].
А.В. Пуховский (2001), К.Е. Баринова и А.В. Пуховский (2002) предлагают аппроксимировать экспериментальные распределения агрохимических характеристик логнормальным законом [5-6]. А.В. Пуховский, рассматривая результаты обследования одного из промышленных городов России и региона Польши на содержание в почве тяжелых металлов, сравнивает аппроксимацию экспериментальных данных нормальным и логнормальным распределениями
[5].
Использование логарифмирования делает обработку данных более корректной, поскольку в случае большой вариабельности показателя (более 30%) нижняя граница выборки может оказаться в области отрицательных значений, не имеющих физического смысла. В некоторых случаях распределение показателя приближается к нормальному, что подтверждается значениями критерия Колмогорова — Смирнова. В работе К.Е. Бариновой, А.В. Пуховского обсуждается оптимальная разбивка агрохимических данных на поддиапазоны по материалам комплексных наблюдений на 37 реперных участках Владимирской области [6].
В Кемеровском агрохимическом центре сформирован электронный архив, характеризующий плодородие почв юго-восточной окраины Западной Сибири. Банк агрохимических данных включает содержание макро-и микроэлементов, валовое содержание тяжелых металлов и их подвижных форм по каждому элементарному участку.
Оценка сходимости эмпирических распределений содержания микроэлементов и тяжелых металлов в почвах с нормальным законом была проведена тремя способами. В первом случае рассматривалась выборка значений агрохимических показателей элементарных участков, второй способ расчета выполнен для логарифмированных значений тех же показателей. В последнем случае использована выборка значений агрохимических показателей, усредненных в границах рабочих участков. Результаты расчетов по первому варианту показывают, как правило, несовпадение наблюдаемых распределений с нормальным законом. Логарифмирование лишь незначительно исправило ситуацию, и только усреднение значений в пределах рабочих участков, имеющее в данном случае аналог математического смешивания, нормализовало выборку [7, 8].
Для оценки близости распределений имеются различные методы: по выборочной
асимметрии и эксцессу, критерию Колмогорова — Смирнова, критерию Пирсона [9].
Нами была проведена проверка сходимости эмпирических распределений содержания микроэлементов с нормальным законом в почвенных округах юго-восточной окраины Западной Сибири. Использование для оценки выборочных данных среднего арифметического, среднеквадратического отклонения, среднего взвешенного случайной величины оправдано, если они подчиняются нормальному закону распределения. Рассматривались средние значения по хозяйствам для каждого микроэлемента пол валовому содержанию и подвижных форм. Для проверки соответствия использовались %2-критерий Пирсона и ^-критерий Колмогорова — Смирнова (табл. 1).
Пороговое значение критерия выбрано для малой ответственности исследований. Сравнение по критерию Пирсона проведено по двум вариантам. В первом количество интервалов (Ко) определялось по формуле: Ко = 1 +3.322 1д N.
Для второго варианта выбрано деление на 4 интервала. Результаты расчёта обоих вариантов по критерию Пирсона по валовому содержанию марганца, цинка, меди совпадают и показывают близость эмпирического и теоретического распределений (выделено шрифтом) и несоответствие эмпирического и теоретического распределений по содержанию кобальта и ртути. По содержанию остальных металлов соответствие эмпирического и теоретического распределений зависит от количества интервалов в выборке. При увеличении количества интервалов в выборке (с 4 до 10) проявляется несоответствие эмпирического и теоретического распределений по содержанию кадмия, свинца, хрома, никеля, железа. По критерию Колмогорова Смирнова для всех микроэлементов нет достаточных оснований говорить о различии распределений.
По содержанию подвижных форм критерий Пирсона показывает сходимость эмпирического и теоретического распределений для большинства микроэлементов при меньшем количестве интервалов в выборке и различие — при большем количестве интервалов. Критерий Колмогорова Смирнова в большинстве случаев показывает сходимость распределений. Значит, для оценки содержания микроэлементов в почве можно использовать общеизвестные статистические параметры.
Для отработки методики расчётов фонового содержания выполнен анализ содержания микроэлементов для пахотных почв. В качестве примера приводится анализ содержания подвижных форм марганца в почвах Кемеровского района.
Таблица 1
Оценка различий между эмпирическим и теоретическим (нормальным) распределением
содержания микроэлементов*
Критерий Пирсона Критерий Колмогорова — Смирнова
Элемент Разделение Разделение
на 9-10 интервалов на 4 интервала фактическое пороговое
фактическое пороговое фактическое пороговое значение значение
значение значение значение значение
Валовое содержание
Мп 16,3 24,3 1,44 10,8 0,37 1,95
Zn 7,9 24,3 0,71 10,8 0,49 1,95
Си 14,5 24,3 1,83 10,8 0,44 1,95
Со 53,8 22,5 12,2 10,8 1,09 1,95
Сс1 23,5 22,5 7,18 10,8 0,78 1,95
РЬ 49,4 22,5 0,65 10,8 0,68 1,95
Сг 65,9 22,5 6,74 10,8 1,09 1,95
М 39,2 22,5 8,97 10,8 1,04 1,95
Fe 61,4 22,5 7,67 10,8 1,21 1,95
нд 55,8 22,5 12,8 10,8 0,97 1,95
Подвижные формы
Мп 23,3 24,3 2,93 10,8 0,69 1,95
Zn 61,5 24,3 14,5 10,8 1,35 1,95
Си 121 24,3 24,9 10,8 3,03 1,95
Со 57,1 24,3 5,75 10,8 0,89 1,95
СС 69,4 24,3 14,6 10,8 1,30 1,95
РЬ 20,7 24,3 3,07 10,8 0,61 1,95
Сг 46,3 24,3 6,53 10,8 1,15 1,95
М 51,1 24,3 9,88 10,8 1,25 1,95
Fe 104 22,5 62,6 10,8 2,26 1,95
F 4,3 22,5 0,31 10,8 0,18 1,95
В 24,6 22,5 0,65 10,8 0,69 1,95
* Сходимость распределений — если фактическое < пороговому значению.
Содержание микроэлементов в почвах анализировалось с использованием общеизвестных статистических параметров: среднее арифметическое, ошибка среднего, мода, медиана, среднеквадратическое (стандартное) отклонение, коэффициент вариации. Определены статистические характеристики для каждого сельскохозяйственного предприятия в целом и с учётом типа почвы. Хозяйства, несущественно отличающиеся по среднему содержанию элемента, объединялись в группы. При этом учитывалось наличие общих границ и, по возможности, принадлежность к одному почвенному району (табл. 2).
Разность средних оценивалась по формуле [3]:
*с = | Ц1 — Ц2 | / V (т,2 — т22 ) > ^ для п = п1 + п2 — 2, где 1С — отклонение выборочных средних;
Ц1 и ц2 — сравниваемые средние;
I Ц1 — Ц2 I — модуль разности средних;
т12 и т22 — квадраты ошибок средних;
— пороговые значения отклонения средних, определяемые из таблиц Стьюден-та;
П — число степеней свободы;
П и п2 — объёмы сравниваемых выборок. Если выполнялось неравенство ^ то принималась гипотеза, что выборки отличаются существенно.
Почвы района представлены в основном серыми лесными и чернозёмами выщелоченными и оподзоленными (табл. 3). Имеется незначительное количество собственно луговых, лугово-оподзоленных, дерновоподзолистых, лугово-чернозёмных типов. Эти почвы в дальнейшем не рассматривались, как не обеспечивающие необходимую репрезентативность.
Между группами хозяйств наблюдается существенное отличие среднего содержания подвижного марганца. В границах же групп содержание во всех типах почв различается несущественно, за исключением отдельных случаев. Например, в группе 04.01 содержание в чернозёмах выщелоченных почти в два раза превышает уровень остальных.
Средние же значения по району показывают существенное отличие содержания подвижного марганца серых лесных почв от чернозёмов.
Таблица 2
Группировка хозяйств Кемеровского района по среднему содержанию подвижных форм марганца
Группа хозяйств Хозяйство Почвенный район Среднее значение, мг/кг
Код Название
04.01 6 ГСП «Барановское» Б — IV 25,0
16 КСП «Щегловское» Б — IV 32,4
04.02 8 ГУП СХП «Забойщик» Б — IV 48,7
04.03 23 П/х ОАО «Андреевское» Б — IV 37,5
7 ГСП «Елыкаевское» Б — IV 35,2
04.04 13 КСП «Силинский» Б — IV 19,6
4 АОЗТ «Луговое» Б — IV 20,4
04.05 1 СХ товарищество «Горняк» В — IV 63,0
04.06 9 ГСП «Звёздный» В — II 23,7
3 ЗАО «Кемеровское» В — IV 21,7
10 ДФ ГУП «Плодопитомник» В — IV 26,7
42 Кемеровский аграрный техникум В — IV 26,9
04.07 17 ОАО «Ягуновское» В — IV 42,3
11 ФГУП ПЗ «Октябрьский» В — IV 46,3
2 ЗАО «Береговой» В — IV 45,0
Таблица 3
Средние концентрации подвижных форм марганца в почвах Кемеровского района,
мг/кг почвы
Группа хозяйств Типы почв Среднее по группе
С,* С/ С3* Чв* Ч * 'оп
04.01 25,6±4,1 29,1±1,0 29,9±0,9 55±14,2 30,1±0,8 30,2±0,8
04.02 49,6±3,2 45,5±1,4 54,6±1,9 48,7±1,4
04.03 41,7±1,4 35,0±0,9 34,2±1,5 36,1±0,7
04.04 20,3±0,5 21,6±1,0 19,5±0,2 19,5±1,2 18,7±0,4 20,1±0,3
04.05 54,2± 2,2 66,8±2,9 62,7±1,2 63,0±1,1
04.06 25,6±0,1 24,4±0,4 22,8±0,4 23,8±0,3
04.07 37,5±5,0 45,5±0,7 39,8±1,5 44,1±0,7
Среднее по почве 29,0±1,6 31,2±0,8 31,8±0,9 37,5±0,9 38,1±1,4
Среднее по району 35,6±0,5
С, — светло-серая лесная; С2 — серая лесная; С3 — тёмно-серая лесная; Чв — чернозём выщелоченный; Чоп — чернозём оподзоленный.
Таблица 4
Среднее арифметическое, мода и медиана по группам хозяйств Кемеровского района
Шифр группы хозяйств Среднее, мг/кг почвы Мода Медиана
мг/кг почвы разница со средним, % мг/кг почвы разница со средним, %
04.01 30,2±0,8 33,2 9,9 30,5 1,1
04.02 48,7±1,4 48,1 1,2 47,9 1,6
04.03 36,1±0,7 34,0 5,8 35,4 1,9
04.04 20,1±0,3 19,0 5,5 19,6 2,5
04.05 63,0±1,1 53,7 14,8 59,9 4,9
04.06 23,8±0,3 20,0 16,0 23,5 1,3
04.07 44,1±0,7 39,5 10,4 42,5 3,6
В рамках исследования проведено сравнение средних значений, моды и медианы (табл. 4).
Лучшая сходимость среднего значения наблюдается с медианой. При разнице со средним до 2% значение медианы попадает в диапазон ц±т. Мода отличается от среднего более значительно.
Предложенные алгоритмы и примеры расчёта дают возможность оценить фоно-
вые концентрации вещества в почве на локальном, зональном и региональном уровнях, построить пространственное распределение валового содержания элементов и подвижных их форм.
Оценкой фонового уровня могут служить характеристики выборки — среднее, мода или медиана. Модальная величина, как показали расчёты, в целом ряде случаев не могла быть определена однозначно в связи
с полимодальностью, медиана примерно равнялась среднему арифметическому, который и был выбран в качестве оценки фона.
Определенный нами современный территориальный фон валового содержания микроэлементов в пахотных почвах области по административным районам представлен в табл. 5. По содержанию марганца более высокий фон в почвах Топкинского района, по содержанию цинка — Беловского и Ле-нинск-Кузнецкого, по содержанию хрома —
Прокопьевского и Тяжинского районов. Фоновые характеристики по содержанию меди, кобальта и никеля в почвах незначительно отличаются по районам.
Таким образом, предложенные алгоритмы и примеры расчёта дают возможность оценить фоновые концентрации вещества в почве на локальном, зональном и региональном уровнях, построить пространственное распределение валового содержания элементов и подвижных их форм.
Таблица 5
Современный территориальный фон (Ф) валового содержания микроэлементов в пахотных почвах Кемеровской области, мг/кг
№ п/п Название района Площадь, га Мп Zn Си Со Сг М
1 Беловский 65756 806 71,9 17,9 13,9 21,1 31,1
2 Гурьевский 25099 956 54,0 18,8 12,2 21,5 32,2
3 Ижморский 53895 1059 61,4 17,9 12,9 20,8 31,9
4 Кемеровский 47505 1024 60,1 19,0 13,9 27,2 31,2
5 Крапивинский 45522 949 63,3 18,3 13,3 22,2 27,2
6 Ленинск-Кузнецкий 86106 1037 67,6 19,6 12,4 32,2 33,3
7 Мариинский 74806 1045 51,7 17,5 12,3 36,2 28,1
8 Новокузнецкий 39943 1091 59,0 15,7 13,9 28,1 28,2
9 Прокопьевский 51300 1010 59,4 18,4 13,2 38,1 29,3
10 Промышленновский 121663 1033 54,5 18,1 12,5 23,6 35,2
11 Тисульский 35123 845 49,8 17,8 12,4 25,0 39,0
12 Топкинский 74008 1302 47,8 20,6 13,5 29,9 29,9
13 Тяжинский 97387 1014 47,8 17,3 16,1 40,8 32,7
14 Чебулинский 36646 853 55,8 16,2 14,3 29,3 32,9
15 Юргинский 63887 799 54,6 14,7 11,5 21,1 28,6
16 Яйский 14868 862 59,4 16,7 18,9 21,8 35,8
17 Яшкинский 12224 890 46,3 16,2 13,4 24,7 32
По области 945738 999 56,9 17,9 13,4 28,4 31,6
Таблица 6
Региональный фон содержания подвижных форм микроэлементов в пахотных почвах Кемеровской области по средним значениям (А пах.), мг/кг
№ п/п Название района Площадь, га Мп Zn Си Со Сг М В
1 Беловский 65756 52,4 5,43 0,03 0,45 0,50 0,78 3,05
2 Гурьевский 25099 42,9 0,58 0,09 0,27 0,50 0,65 2,73
3 Ижморский 53895 37,6 1,20 0,28 0,38 1,25 0,64 1,47
4 Кемеровский 47505 34,4 0,60 0,18 0,26 0,81 0,45 1,76
5 Крапивинский 45522 61,0 0,93 0,10 0,24 0,68 0,57 2,09
6 Ленинск-Кузнецкий 86106 53,7 0,97 0,11 0,31 0,72 0,53 2,35
7 Мариинский 74806 52,6 0,94 0,04 0,21 1,20 0,88 1,11
8 Новокузнецкий 39943 39,1 0,65 0,13 0,29 1,08 0,66 1,28
9 Прокопьевский 51300 28,3 0,62 0,08 0,24 1,26 0,70 1,97
10 Промышленновский 121663 47,0 0,41 0,05 0,30 0,60 0,54 2,63
11 Тисульский 35123 42,2 1,03 0,03 0,45 0,61 0,82 2,46
12 Топкинский 74008 39,9 1,27 0,05 0,24 1,07 0,59 2,21
13 Тяжинский 97387 31,7 1,42 0,28 0,47 1,60 1,48 2,59
14 Чебулинский 36646 40,0 1,04 0,16 0,41 1,81 0,99 1,74
15 Юргинский 63887 40,8 1,30 0,36 0,53 0,64 0,73 3,04
16 Яйский 14868 40,1 1,19 0,03 0,59 0,76 1,72 1,58
17 Яшкинский 12224 41,3 1,31 0,03 0,33 0,64 0,74 2,07
По области 945738 43,3 1,26 0,13 0,34 0,95 0,76 2,21
Библиографический список
1. Ильин В.Б. Биогеохимия и агрохимия микроэлементов (Мп, Си, Мо, В) в южной части Западной Сибири. — Новосибирск: Наука СО, 1973. — 390 с.
2. Ильин В.Б. Тяжелые металлы в почвах Западной Сибири // Почвоведение. — 1987.
— № 11. — С. 87-94.
3. Плохинский Н.А. Биометрия. — Изд. 2-е. — М.: МГУ, 1970. — 370 с.
4. Важенин И.Г. Применение метода вариационной статистики в почвенно-агрохимических исследованиях // Почвоведение. — 1963. — № 2. — С. 43-57.
5. Пуховский А.В. Об особенностях статистической обработки результатов агрохимических исследований // Агрохимия. — 2001. — № 9. — С. 66-74.
6. Баринова К.Е., Пуховский А.В. Структурно-динамический подход при статистической обработке данных // Агрохимический вестник. — 2002. — № 2. — С. 13-15.
7. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении: учебник / науч. ред. Ю.Н. Благовещенский. — Изд. 4-е, доп. — М.: Кн. дом «ЛИБРОКОМ», 2010. — 336 с.
8. Королев Ю.А., Анохин В.С., Калинина Т.А. Проверка эмпирического распределения агрохимических показателей на нормальность // Агрохимический вестник. — 2003. — № 5. — С. 19-22.
9. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учеб. пособие для студентов вузов. — Изд. 6-е, доп. — М.: Высш. шк., 2002. — 405 с.
+ + +
УДК 631.51:631.8:632.954:631.427 У.А. Исаичева,
А.М. Труфанов,
Б.А. Смирнов,
М.П. Шаталов, А.Н. Дугин
РОЛЬ ОБРАБОТКИ, УДОБРЕНИЙ И ЗАЩИТЫ РАСТЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ БИОЛОГИЧЕСКИМИ СВОЙСТВАМИ ПОЧВЫ
Ключевые слова: обработка почвы,
удобрения, гербициды, органическое вещество, биологическая активность почвы, продуктивность.
Введение
Освоение адаптивно-ландшафтных систем земледелия требует разработки отдельных их элементов, адаптированных к конкретным агроландшафтам [2]. Применение биологи-зированных систем удобрений, минимизация и энергосбережение обработки почвы в севообороте являются основными агротехническими приёмами по оптимизации функционирования системы «почва-растение» в агроценозах [3]. Основной задачей такой оптимизации чаще всего является устойчивое повышение плодородия почв при экологической безопасности и эффективности.
Актуальность изучения влияния данных агроприёмов особенно проявляется в отношении содержания органического вещества в дерново-подзолистых почвах Нечернозёмной зоны и деятельности почвенной микрофлоры и, в конечном итоге, продуктивности полевых культур [1].
В связи с этим целью исследований было изучить и определить наиболее эффективное сочетание систем обработки почвы, удобрений и защиты растений в управлении основными биологическими свойствами дерново-подзолистой супесчаной почвы. При этом решались следующие задачи: определение динамики органического вещества, целлюлозоразлагающей активности почвы и продуктивности полевых культур под влиянием различных по интенсивности систем основной обработки почвы при разных уровнях биологизации и химизации систем удобрений и защиты растений.
Объекты и методы исследований
Экспериментальная работа проводилась в 2009-2010 гг. в полевом многолетнем стационарном трехфакторном опыте, заложенном в 2003 г. на опытном поле в условиях производства ОАО СПК «Михайловское» Ярославского района Ярославской области методом расщепленных делянок с рендомизированным размещением вариантов в повторениях. Повторность опыта — четырехкратная.
