CC BY
33
ECOLOGICAL ESTIMATION OF GROUND NORTH TIMBER - STEEPE ZONES OF THE REPUBLIC BASHKORTOSTAN I.K. Khabirov, l.G. Asylbaev, R.A. Jakupova, I.J. Jakupov, B.V. Rafikov
Summary. The Certain contents 63 chemical elements in ground meadow, timber and agroecological systems North timber — steepe of the zone of the Republic Bashkortostan. The Installed particularities and regularities of the distribution chemical element on profile of ground depending on composition forming ground sorts, ways of their arrival, characteristic of ground, presence that or other geochemical barrier, natural anomaly and caused activity of the person factor.
For the first time ecological estimation of the chemical composition of ground is given on three classes to toxicity, is determined contribution separate element in total factor of the contamination.
Key words: chemical elements, heavy metals, agroecological estimation, Republic Bashkortostan, South Ural.
УДК 57.081.23:681.3
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ ВЫПАДЕНИИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ В СТАЦИОНАРНОМ
ОПЫТЕ*
С.В. ФРОЛОВА, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент
Л.И. НИКОНОРОВА, старший преподаватель Л.В. БОБРОВИЧ, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
Н.И. ГРЕКОВ, кандидат экономических наук, доцент
Мичуринский ГАУ E-mail: nich@mgau.ru
Резюме. В статье рассмотрен подход к обработке экспериментальных данных в исследованиях с биологическими объектами методом дисперсионного анализа по неортогональной схеме с попарным сравнением по вариантам опыта в случае частичной потери опытных данных.
Ключевые слова: дисперсионный анализ, неортогональная схема, экспериментальные данные.
Актуальная проблема, практически не решенная до сих пор, для любого исследователя, особенно работающего с биологическими объектами, — утрата экспериментальных данных. Постановка нового опыта требует, как правило, больших временных и материальных затрат, а порой и вообще не возможна. На наш взгляд, для решения возникающих задач такого плана в эпоху бурного развития вычислительной техники необходимо использовать возможности математического моделирования. Существует несколько различных методов обработки экспериментальных данных при их частичной утрате в стационарном опыте по каким-либо причинам. Авторы уже писали об этом в ряде соответствующих публикаций [1, 2, 5]. Цель представленной работы рассказать о точности обработки опытных данных при использовании неортогональной схемы дисперсионного ана-
лиза в случаях с различным количеством выпавших данных.
Объективный подход обеспечивался моделированием процесса выпадения данных по таблице случайных чисел для сравнения получаемых показателей с теми, которые могли бы быть в случае, если бы данные сохранились. Экспериментальную выборку мы имитировали, основываясь на трёх элементах [4] процесса отбора: выбор начального пункта брали наугад, меняли направление движения по таблице, меняли размер выборки. Особенно интересно было рассмотреть этот вопрос в исследованиях на различных культурах — как на больших, так и малых выборках — на предмет возможности его дальнейшего широкого применения.
В качестве метода обработки мы использовали дисперсионный анализ по неортогональной схеме, предполагающей попарное сравнение вариантов с различным числом повторений.
Его применение рассмотрено на примере с использованием полученных в исследованиях с саженцами-двухлетками яблони ряда сортов на полукарликовом подвое 54-118 в питомнике в условиях средней зоны
Таблица 1. Диаметр штамбиков саженцев яблони
№ Сорт Диаметр штамбиков, мм
Исходная матрица
1 Северный 15,2; 11,0; 13,2; 10,5; 13,3;
синап 10,0; 14,5; 15,0; 14,8; 14,9
2 Спартан 10,1; 10,9; 10,5; 11,5; 9,0;
10,7; 9,0; 9,0; 10,5; 10,3
3 Уэлси 10,2; 9,5; 10,2; 10,2; 10,0; 9,8;
11,5; 10,0; 12,3; 11,0
Матрица с выпавшими данными
1 Северный 15,2; 11,0; 13,2; 10,5; 13,3;
синап 14,5; 15,0; 14,8; 14,9
2 Спартан 10,1; 10,9; 10,5; 11,5;
10,7; 9,0; 10,5; 10,3
3 Уэлси 10,2; 9,5; 10,2; 10,2; 10; 9,8; 11,5;
10.0; 12.3; 11.0
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант № 06-07-96317р_центр_а.
20 ------------------------------------------------ Достижения науки и техники АПК, №8-2008
Таблица 2. Исходные данные для дисперсионного анализа при выпадении 10 % данных
№ Сорт Диаметр (мм) штамбиков саженцев яблони £А Число повторностей п X (ZA)2
1 Северный синап 15,2; 11,0; 13,2; 10,5; 13,3;14,5; 15,0; 14,8; 14,9 119,7 9 13,3 14328,1
2 Спартан 10,1; 10,9; 10,5; 11,5; 10,7; 9,0; 10,5; 10,3 83,5 8 10,4 6972,3
3 Уэлси 10,2; 9,5; 10,2; 10,2; 10,0; 9,8; 11,5;
10,0; 12,3; 11,0 104,7 10 10,5 10962,1
Е 307,9 27
мой пары средних величин. В нашем примере для первого и третьего вариантов п/ = 9, п3 = 10, тогда ошибка разности средних арифметических:
& =
\'Иі
II,42 \ 9
Из
10
: 1,8 СМ
садоводства РФ (учхоз «Комсомолец» Мичуринского ГАУ) по показателям роста и плодоношения, в частности диаметра штамбиков саженцев как интегративной характеристики, отражающей активность их ростовых процессов.
Для обработки результатов были сформированы исходные выборки по 10 значений по каждому варианту (сорту). После условного выпадения данных в размере 10 % в целом по опыту (по таблице случайных чисел) мы получили матрицу для обработки рассматриваемым методом (табл. 1).
Исходная таблица проведения дисперсионного анализа по неортогональной схеме в этом случае будет иметь вид, представленный в табл. 2, а его результаты — в табл. 3.
Y.X = 12,52+112+.. ..II2 =3593,03
(?*У.
Iя “
= 3593,03-3511,2=81,33
IQ . (к А і)' + (ї А2)! + (? A3j _ (їх)';
(119,7) (83,5) (104,7)"
10
(307,9)
27
= 3559,75-
ZQ-Ix-
= 1592,01 + 871,53 + 1096,21 - 3511,20 = 3511,20 = 48,55
(іАіПхАгНіАзІ
n,
n2
n,
= 3593,03-3559,75 = 33,28 Таблица 3. Результаты дисперсионного анализа
Варьирова- ние Сумма квадратов SQ Число степеней свободы df Дис- персия s1 F*
Общее 162,83 26 - -
Вариантов 48,55 2 24,27 17,51
Остаточное 33,28 24 1,39 -
Число повторностей в первом варианте п1 = 9, во втором п2 = 8, а ошибка разности средних арифметических НСР05 =1,18. Для второго и третьего вариантов п2 = 8 и п3 = 10, НСР05= 1,15.
Интересно выяснить возможности метода в смысле варьирования процента ошибки вычисления НСР05 при изменении количества выпавших данных и объема выборки. Для этого мы использовали его на других культурах с выборками различных размеров (табл. 4).
Таблица 4. Результаты дисперсионного анализа
Показатель
учёта
Количество выпавших в опыте данных
10%
20%
30%
Ошибка HCPqs в %
Для больших выборок (50 единиц) на сортах яблони Северный синап, Спартак, Уэлси
Диаметр штамба 2,3 4,0 4,6
Число листьев 2,2 2,5 8,0
Площадь листа 2,6 19,9 41,1
Длина прироста 9,9 18,4 31,4
Для малых выборок (10...30 единиц) на сортах яблони Северный синап, Спартак, Уэлси Диаметр штамба 8,8 13,1 20,3
Число листьев 2,9 4,5 5,7
Площадь листа 6,6 9,4 19,3
По исходным выборкам объемом 30 учетных единиц по малине сорта Вольница, Гусар, Журавлик, Метеор, Рубин брянский Высота 3,9 16,5 26,4
Число листьев 2,8 15,6 13,0
Число ягод 2,3 2,8 3,4
По исходным выборкам объемом 10 учетных единиц по малине сорта Вольница, Гусар, Журавлик, Метеор, Рубин брянский Высота 6,1 8,6 24,2
Число листьев 7,2 17,7 41,1
Число ягод__________________77_______9^________13,8
Частные различия в неортогональных схемах дисперсионного анализа оценивают путем определения ошибок разностей и НСР05 для каждой сравнивае-
Достижения науки и техники АПК, №8-2008 —
В заключение следует отметить, что для такого рода обработки результатов исследований в Мичуринском ГАУ доцентом Фроловой С.В. (2003) создана и сейчас модифицируется компьютерная программа «ASTRA». Кроме того, продолжаются исследования по оценке допустимой погрешности при использовании различных методов, позволяющих анализировать опыт с частичной утратой данных.
Выводы. Таким образом, при обработке данных стационарного опыта в случаях частичной их утраты возможно использование неортогональных схем проведения дисперсионного анализа.
------------------------------------------ 21
Литература.
1. Никонорова, Л.И. К вопросу обработки экспериментальных данных в плодоводстве при их частичной утрате / Л.И. Никонорова, С. В. Фролова, Л.В. Бобрович//Актуальные проблемы развития АПК: сборник трудов всероссийской конференции. — Саратов, 2006. — С. 27-30.
2. Никонорова, Л.И. Использование неортогональных схем дисперсионного анализа в стационарном опыте в исследованиях по плодоводству в зависимости от необходимого числа повторностей / Л.И. Никонорова, Л.В. Бобрович, С.В. Фролова //Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. — Тамбов, 2006, № 3(5). — С. 27- 32.
3. Потапов, В.А. Кашин В.И., Курсаков А.Г. Методы обработки экспериментальных данных в плодоводстве/ВА. Потапов, В.И. Кашин, А.Г. Курсаков. — М.: Колос, 1997. — 144 с.
4. Снедекор, Дж.У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии / Дж.У. Снедекор. — М.: Изд-во с. -х. литературы, журналов и плакатов, 1961. — Перевод с английского В.Н. Перегудова. — 561.
5. Фролова, С.В. К вопросу обработки опытных данных при их частичной утрате в стационарном опыте/ С.В. Фролова, Л.И. Никонорова, Л.В. Бобрович //Экологические проблемы отраслей народного хозяйств: сборник трудов международной конференции. —Пенза, 2006. — С. 197-200.
INVESTIGATION METHODS UNDER FALLING-OUT OF EXPERIMENTAL DATA IN STATIONARY
EXPERIMENT S.V. Frolova, L.l. Nikonorov, L.V. Bobrovich, N.I. Grekov
Summary. The approach to experimental data processing in investigation with biological objects by variance analysis method by unorthogonal scheme with pairwise comparison in variants in the case of partial loss of experimental data is considered. Key words: variance analysis, unorthogonal scheme, experimental data.
УДК 635.939.73
СКРИНИНГ АПРОБАЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ ЖИМОЛОСТИ СИНЕЙ
О.А. БЕЛОСОХОВА
Мичуринский государственный педагогический институт
Ф.Г. БЕЛОСОХОВ Мичуринский ГАУ E-mail: nich@mgau.ru
Резюме. Установлено, что при апробации сортов жимолости синей наиболее целесообразно использовать такие стабильные признаки как индекс листа, толщина листовой пластинки, длина венчика, размер устьиц, коэффициент палисадности, число слоев мезофилла. Ключевые слова: жимолость синяя, морфологические и анатомические признаки листа.
Жимолость синяя среди новых для Европейской части России ягодных культур занимает особое место из-за уникального сочетания хозяйственно-биологических свойств. Ее достоинства — ультрараннее созревание; скороплодность; высокое содержание биологически активных веществ, обладающих радиопротекторными, антиоксидантными, гипотензивными, кардиосгимули-рующими и адаптогенными свойствами; лечебные и вкусовые качества ягод; повышенная морозостойкость побегов и цветков; пригодность к механизированной уборке и к различным видам переработки. Все перечисленные качества привлекают к этой культуре всё большее внимание как населения нашей страны, так и учёных-се-лекционеров. Первые ее сорта были зарегистрированы 28 лет назад, а в2008 г. в Госу-
дарственном реестре селекционных достижений, допущенных к использованию, насчитывается уже 85 сортов жимолости синей. Быстрому распространению культуры способствовало ещё одно достоинство — она легко размножается всеми вегетативными способами. Между тем, вегетативное размножение не гарантирует неизменности полученного потомства [1]. Клоны под влиянием эндогенных и экзогенных факторов могут накапливать мутации, испытывать длительные модификации, в том числе и при интродукции в эколого-географичес-кие условия, далёкие от тех, к которым растения адаптированы. Эти проблемы решаются путём апробации растений на всех этапах вегетативного размножения и выращивания. Высокая экологическая пластичность жимолости синей, обеспечившая её распространение в России, имеет и негативную сторону — широкий полиморфизм признаков, затрудняющий установление сортовой типичности растений.
Целью поведенного исследования было определение таких признаков, которые не варьируют или варьируют незначительно в пределах сорта или группы сортов сходного происхождения на ранних этапах развития растений жимолости синей, полученных способом вегетативного размножения, то есть признаков, позволяющих провести надёжную апробацию сортов культуры.
Материалы и методы В качестве модельных объектов для скрининга были выбраны сорта Бак-
Таблица 1. Характеристика морфометрических признаков листьев жимолости.
Сорт Длина, мм Ширина, мм Индекс Длина черешка, мм
xia V,% х±сг | V,% Х±СГ V,% Х±(Т V,%
Золушка Берель Бакчарская 46,8±4,4 47,1 ±8,3 43,7+5,3 9,4 17,7 11,1 19,5+2,2 20,0±2,7 16,7±1,0 11,4 13,6 6,1 2,42±0,2 2,41+0,4 2,89±0,2 10,1 11,7 5,6 3,8±0,2 3,4±0,8 2,4±0,8 5,2 23,1 32,5
22
Достижения науки и техники АПК, №8-2008
