CC BY
37
Как видно из табл. 2, и в этом случае сохраняется качество аппроксимации динамики и отражение тенденций изменения показателей (подобие структуры уравнений для различных пар показателей).
Для идентификации степени р и значений параметров уравнения (1) использовали данные по хранению сортов лука Халцедон и Эллан в контролируемых и неконтролируемых по температуре и ОВВ условиях. Результаты (хранение 5 мес) приведены в табл. 3. Все зависимости имеют значимый на уровне Р = 0,95 коэффициент детерминации [6].
Для аппроксимации динамики изменения большинства показателей для выбранных условий масштабирования достаточна степень аппроксимирующего полинома I = 2 ... 3. Только для отдельных показателей, имеющих несколько точек перегиба (пероксидаза, белок), потребовалось довести степень полинома до максимальной при имеющемся числе экспериментальных данных по времени (/ = 4).
Коэффициенты при I = 1 можно трактовать как скорости изменения показателя, а коэффициенты при / = 2 - как соответствующие ускорения [6].
Анализ данных табл. 3 свидетельствует, что в подавляющем большинстве случаев и скорости, и ускорения процессов изменения качественных показателей
выше при неконтролируемых условиях хранения. Поскольку содержание редуцирующих сахаров можно вычислить через содержания общего сахара и сахарозы, аппроксимации подвергались эти два показателя, как требующие меньших степеней полиномов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Березин И.В., Клесов А. А. Практический курс химической и ферментативной кинетики. - М.: МГУ, 1976. - 321 с.
2. Seok-In Hong, Dong-Man Kim. Influence of oxygen concentration and temperature on respiratory characteristics of fresh-cut green onion // Int. Journal of Food Science and Technology. - 2001. - 36. - P. 283-289.
3. Колту нов В .А., Струневич Л. Н. Не которы е аспе кты построения линейных моделей оценки качества при хранении ово -щей и картофеля // Хранение и переработка сельхозсырья. - 1999. -№ 8.
4. Bert E. Verlinden, Anton de Jager, Jeroen Lammertyn, Wendy Schotsmans1, Bart M. Nicola. Effect of Harvest and delaying Controlled Atmosphere Storage Conditions on Core Breakdown Incidence in ‘Conference’ Pears.Biosystems Engineering. - 2002. - 83 (3). - P. 339-347.
5. Акулич И.Л. Математическое программирование в при -мерах и задачах. - М.: Высш. шк., 1986. - 319 с.
6. Вознесенский В.А. Статистические методы планирова -ния эксперимента в технико-экономических исследованиях. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 263 с.
Кафедра технологии и организации питания
Поступила 18.09.06 г.
517.18(470.62)
МА ТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОСЛЕДСТВИЙ ОКУЛЬТУРИВАНИЯ ПОЧВ КУБАНИ
М.Д. НАЗАРЬКО, В.Г. ЩЕРБАКОВ, И.И. НАЗАРЬКО
Кубанский государственный технологический университет
Сравнительное изучение северных районов Краснодарского края по комплексу из четырнадцати показателей, характеризующих микрофлору и плодородие почв, позволило классифицировать районы с использованием кластерного анализа [1, 2]. Кластеризация пахотных горизонтов почв по комплексу микробиологических и агрохимических показателей представлена на рис. 1.
Разрезание кластерного иерархического дендрита по уровню сходства в 4000 усл. ед. привело к выделению четырех групп районов - кластеров. В первый вошли Славянский (20), Красноармейский (19) и Приморско-Ахтарский (9) районы; во второй Кореновский (14), Белоглинский (17), Усть-Лабинский (7), Динской (6) и Новопокровский (5). Третий кластер образовали Калининский (12) и Староминской (3) районы. Остальные исследованные районы края составили самый многочисленный четвертый кластер: Кущевский (4), Брюховецкий (11), Тбилисский (8), Щербиновский (2),
Выселковский (15), Ленинградский (10), Кавказский (18), Тимашевский (13), Тихорецкий (16) и Ейский (1).
Доказательство существования межкластерных различий выполнено с использованием дискриминантного анализа [3, 4]. Основные статистики дискриминантного анализа результатов классификации северных районов края, описанных по комплексу показателей микрофлоры почв и плодородия, представлены в табл. 1.
16000 14000 12000 С 10000
Я
8000
8> 6000 5
3 4000
2000 0
1
гЦ 1 1 1 1—.
20 19 9 1417 7 6 5 12 3 4 11 8 2 15 10 1813 16 1 Рис. 1
Таблица 1
Дискри- минантная функция Про цент учета диспер -сии Крите -рий 1 С-квад- рат <Г Вероят- ность ноль-ги- потезы
1 75,8 0,003112 83,70100 15 0,000000
2 19,0 0,068189 38,93942 8 0,000005
3 5,2 0,649857 6,24954 3 0,100081
Примечание: ноль-гипотеза заключается в предположении об отсутствии различий между группами.
Первая и вторая дискриминантная функции достоверно разделили сравниваемые кластеры, что подтверждает анализ распределения четырех кластеров районов в пространстве этих дискриминантных функций (рис. 2). Облака точек районов из разных кластеров четко отделены друг от друга и не образуют областей перекрывания; также между кластерами существуют разные расстояния, что свидетельствует об их различии.
Количественно это сходство между кластерами районов оценивали с использованием расстояний Ма-халанобиса (табл. 2).
Таблица 2
Кластер Кластер
1 2 3 4
1 - 54,03 288,96 133,54
2 0,00 - 182,10 25,02
3 0,00 0,00 - 118,50
4 0,00 0,00 0,00 -
Представленные в табл. 2 данные подтверждают достоверные различия между всеми кластерами, о чем свидетельствует нулевая вероятность гипотезы об их отсутствии. Расстояние между кластерами 2 и 4 наименьшее из полученных. На втором месте расстояние между кластерами 1 и 2.
Наибольшие отличия выявлены между 1-м и 3-м кластерами. Районы рисовой зоны первого кластера -
8
6
4
2
рч 0 *«»
О
О о
се -2 -4
-6
-10
-15
-10
10
15 20
5 0 5
1
в_1:2 ■ в_2:3 ♦ в_3:4 а в_4:5
Рис. 2
Славянский, Красноармейский - и один район степной зоны, географически близко к ним расположенный -Приморско-Ахтарский - по ряду исследованных показателей существенно отличаются от Калининского и Староминского районов.
Дискриминантный анализ позволил отобрать наиболее информативные показатели микрофлоры почв и плодородия, играющие наибольшую роль в межкластерных различиях (табл. 3).
Таблица 3
Вероятность
Показатель Критерий 1 _Р-включения ноль-гипотезы
о значимости признака
Гумусоразлагающие микро - 0,044/0,005 53,051/3,673 0,000/0,045
организмы
Микромицеты 0,030/0,014 34,568/13,687 0,000/0,000
Стр е птомицеты и близкие роды
Примечание: числитель - численность; знаменатель - доля в об -щей массе микроорганизмов.
Таблица 4
0,004
1,769
0,206
Изменчивость
Показатель Ж т8 Я До ля
Об. Ф Ос. Ф Ос. Ф Ос.
Количество удобрений:
минеральных 10750,78 3328,43 7422,35 832,11 212,07 3,92 26,77 73,23
органических 27,63 6,96 20,67 1,74 0,59 2,95 19,56 80,44
Урожайность:
зерновых культур 1628,98 92,61 153 6,37 23,15 43,90 0,53 0,0 100,00
сахарной свеклы 80471,90 32913,25 47558,65 8228,31 1358,82 6,06 38,72 61,28
подсолнечника 301,49 73,79 227,70 18,45 6,51 2,84 18,7 81,3
овощей 28121,98 2520,13 25601,85 630,03 731,48 0,86 0,0 100,00
Ре нтабельность:
зерновых культур 38803,10 9235,44 29567,67 2308,86 844,79 2,73 17,81 82,19
сахарной свеклы 18823,88 3269,79 15554,09 817,45 444,40 1,84 9,50 90,50
подсолнечника 87404,40 23136,53 64267,86 5784,13 1836,22 3,15 21,18 78,82
овощей 72196,36 12306,21 59890,16 3076,55 1711,15 1,80 9,07 90,93
Примечание: Об. - общая, Ф - факторная, Ос. - остаточная.
4
3
сч 2
к
§ 1
I»
§ -1
га -2
(0
I
3 -Я
5 0
о. _д
4 -5
-6
-7
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
Дискриминантная функция 1 • Кластер 1 ♦ Кластер 3
■ Кластер 2 А Кластер 4
Рис. 3
Для микробных сообществ почв края характерно доминирование бактериальной микрофлоры, поэтому существенные колебания численности комплекса мик-ромицетов, свидетельствующие об их функциональной значимости, в данном случае являются информативным показателем различия почв районов края. В районах рисовой зоны использование минеральных удобрений сопряжено с ускоренным разложением гумуса и усилением развития автохтонной, в том числе гумусоразлагающей микрофлоры по отношению к другим функциональным группам. Поэтому при исследовании почв районов рисовой и степной зон края следует прежде всего ориентироваться на показатели количественного состава гумусоразлагающих микроорганизмов и микромицетов.
Оценивали взаимосвязь результатов классификации северных районов Краснодарского края по комплексу микробиологических характеристик и агроэко-номических показателей. В число последних вошли данные по дозам внесения минеральных и органических удобрений, урожайности зерновых культур, сахарной свеклы, подсолнечника и овощей, а также показатели рентабельности перечисленных культур в изучаемых районах за 2000-2001 гг. [5].
Выполнили однофакторный дисперсионный анализ агроэкономических показателей с фактором «кластер районов», установленным в результате группировки районов по микробиологическим характеристикам почв (табл. 4). Во всех случаях изменчивость ё/ общая, факторная и остаточная составляла 39, 4 и 35 соответственно.
Представленные данные свидетельствуют об установлении межкластерных различий по шести агроэко-номическим показателям из десяти учтенных. Доля этих различий варьировала от 9,1 до 38,7%.
Невысокая доля различий между группами районов, очевидно, обусловлена тем, что такие показатели
■ ■ ■ ■ А ♦
А ■ ▲ ■ А А А
■ А к ‘ АА ♦ А ♦ ♦
А
•
О
как урожайность и рентабельность зависят не только от качества почвы, определяемого ее микробиологическими характеристиками, но и от целого ряда других факторов: различных климатических условий районов, степени интенсификации сельскохозяйственных мероприятий. На последнее обстоятельство напрямую указывают выявленные различия во внесении доз минеральных и органических удобрений.
Решение вопроса о сходстве или различии кластеров районов по всему комплексу агроэкономических показателей одновременно получено в результате проведения дискриминантного анализа. В ходе его выполнения выявлены две дискриминантные функции, достоверно различающие группы районов. Основные статистики дискриминантного анализа результатов классификации северных районов края, описанных по комплексу агроэкономических показателей, представлены в табл. 5.
Таблица 5
Дис кри -минантная функция Процент учета диспер -сии Критерий 1 %-квад- рат # Вероят -ность ноль-ги -потезы
69,2 0,12 63,19 30,00 0,00
2 28,1 0,39 28,39 18,00 0,06
3 2,7 0,77 7,83 8,00 0,45
Примечание: ноль-гипотеза заключается в предположении об от -сутствии различий между группами.
Распределение четырех кластеров районов по комплексу агроэкономических показателей в пространстве первой и второй дискриминантных функций представлено на рис. 3.
В отличие от дискриминантного анализа, выполненного по комплексу микробиологических показателей (рис. 2), в данном случае разделение групп прошло не столь успешно: кластеры образуют незначительные области перекрывания. Оценка качества разделения групп на основе исследования агроэкономических характеристик выполнена с использованием классификационной матрицы (табл. 6).
Таблица 6
Кластер Корректные отнес ения, % Кластер
1 2 3 4
1 75,00 3 1 0 0
2 90,00 0 9 0 1
3 75,00 0 0 3 1
4 80,00 0 3 1 16
По данным табл. 6, процент корректных отнесений достаточно высок.
Таким образом, установленные ранее различия районов по комплексу микробиологических и агрохимических показателей соответствуют определенным различиям районов по агроэкономическим показателям.
ЛИТЕРАТУРА
1. Лакин Г.Ф. Биометрия. - М., 1990. - 352 с.
2. Олдендерфер М.С., Блэшфилд С.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. - М., 1989. - С. 139-210.
3. Клекка У .Р. Дискриминантный анализ // Там же. -С. 78-138.
4. Тюрин В.В, Морев И.А., Волчков Ю.А. Дискриминантный анализ в селекционно-генетических исследованиях. - Крас -нодар: Изд-во КубГУ, 2002. - 23 с.
5. Агропромышленный комплекс Кубани. Стат. сб. - Крас -нодар, 2003. - 238 с.
Кафедра биохимии и технической микробиологии
Поступила 02.11.06 г.
ПАТЕНТЫ
Патент на полезную модель № 52309. Линия производства комбикормов с использованием отходов пищевой промышленности / С.В. Черкасов, Е.В. Соловьева, М.А. Ящук Заявка № 2005139348 от 15.12.05; Опубл. 27.03.2006.
Линия производства комбикормов включает сило-сы и бункера, весовые дозаторы, поддозаторные бункера, наддробильные бункера, снабженные магнитными заграждениями, дробилки, рассевы, бункера проходо-вых фракций, многокомпонентный весовой дозатор, смеситель, расположенные последовательно; бункера, весовые дозаторы, рассевы, дробилки и бункера прохо-довых фракций трудносыпучих компонентов, расположенные последовательно таким образом, что бункера проходовых фракций трудносыпучих компонентов установлены перед многокомпонентным весовым дозатором; бункера вспомогательного сырья, жмыхоломач, сушилку, дробилку, просеиватель и бункера проходо-вых фракций вспомогательного сырья, расположенные последовательно таким образом, что бункера проходо-вых фракций вспомогательного сырья установлены перед многокомпонентным весовым дозатором. Все части линии соединены между собой непосредственно или при помощи распределителей и транспортных устройств. Дополнительно линия содержит накопительный танк, вакуум-выпарную установку, охладитель, расходный танк, фильтр грубой очистки, вспомогательный многокомпонентный весовой дозатор, оборудованный форсункой для ввода жидкости, вспомогательный смеситель, расположенные последовательно таким образом, что вспомогательный смеситель установлен перед многокомпонентным весовым дозато-
ром. Последний расположен таким образом, что перед ним находятся бункера проходовых фракций трудно -сыпучих компонентов и вспомогательного сырья, а бункера вспомогательного сырья имеют возможность соединения с дробилкой для вспомогательного сырья.
Патент на изобретение № 2264721. Кукурузное рафинированное дезодорированное масло, имеющее гиполипидемические свойства / А. А. Петрик, Е.П. Корнена, В.Н. Бережной и др. Заявка № 2004111228 от 12.04.04; Опубл. 27.11.2005.
Изобретение может быть использовано для производства пищевых продуктов функционального назначения. Кукурузное масло получено обработкой гидратированного кукурузного масла в тонкой, вращающейся по спирали пленке, толщиной 0,1-0,2 мм со скоростью вращения 20-40 с-1 при температуре 60-80°С, с последующей нейтрализацией обработанного масла водным раствором силиката натрия концентрацией 200-270 г/л с избытком 5-15% при температуре 60-80°С с отделением нейтрализованного масла от со-апстока отстаиванием. Промывку нейтрализованного масла осуществляют водой в количестве 5-15% к массе масла при температуре 80-90°С с последующим отделением промытого нейтрализованного масла от промывной воды отстаиванием, сушкой, фильтрацией и дезодорацией при температуре 160-170°С и остаточном давлении 1-3 мм рт. ст. Изобретение позволяет получить растительное масло для нормализации липидного обмена, в частности для снижения избыточного содержания в крови и печени веществ, относящихся к классу липидов.
