CC BY
9
УДК 635.64:635.649+635.621.3
О.П. ПР1СС
Тавршський державний агротехнолопчний ушверситет, м. Мелгшполь
ПРОГНОЗУВАННЯ УРОЖАЙНОСТ1 ПАСЛЬОНОВИХ ПЛОДОВИХ ОВОЧ1В ТА ОБ'СМШ ПЕРЕРОБКИ I ЗБЕР1ГАННЯ
Розглянуто вплив ггдротермгчних умов вирощування на урожайтсть та товарнкть перцю i томатгв. Залежностi встановленi на основi зв 'язюв парного кореляцшного аналiзу мiж абiотичними факторами та урожайтстю i товарнктю. Розроблено математичнi моделi прогнозування урожайностi та виходу стандартног продукцП для перцю та томатiв залежно вiд погодних факторiв. Запропоновано структуру реалгзацП продукцП на переробку, збер^ання та споживання у свiжому виглядi.
Ключовi слова: прогнозування, урожайтсть, стандартна продукщя, перець, томати, абiотичнi фактори, переробка, збер^ання.
O.P. PRISS
Tavria State Agrotechnological University, Melitopol
SOLANACEAE VEGETABLES YIELD PREDICTION AND ITS PROCESSING
AND STORAGE VOLUMES
Abstract
The influence of hydrothermal conditions on productivity and marketability of bell peppers and tomatoes is viewed in the article. Relationships are set on the basis of connection between the pair correlation analysis of abiotic factors change with yield and marketability Mathematical prognostic models of yields and output of commodity products for sweet bell pepper and tomato, depending on weather factors are developed. The structure of sales for product processing, product storage and consumption offresh products is proposed in the article.
Keywords: prediction, yield, commodity product, sweet bell peppers, tomatoes, abiotic factors, processing and storage.
Постановка проблеми
Глобальш змши ктмату помггно впливають на урожайтсть, яшсть сшьськогосподарських культур i як наслвдок, на продовольчу безпеку [1]. У зв'язку з оч1куваним щдвищенням середньо! р1чно! температури повиря у Швшчнш пiвкулi на 2-4 °С, продовольча безпека Укра1ни в значнш мiрi буде залежати ввд того, насшльки ефективно адаптуеться галузь виробництва продукцй' рослинництва до майбутшх змiн клiмату [2]. Зважаючи на важливу роль овочепродуктового подкомплексу, як одного i3 складових формування продовольчо! безпеки, необхiдна завчасна оцiнка впливу кшматичних умов на продуктивнiсть i як1сть овочевих культур.
Аналiз останшх дослiджень i публiкацiй
Пiвдень Укра!ни е головним постачальником овочiв, тут виробляеться близько двох третин уае! овочево! продукцй Укра!'ни [3]. При вирощуванш плодових овочiв у Швденному Степу суттевими чинниками, що лiмiтують продуктивнiсть та вихвд стандартно! продукцй, е тдвищена температура та недостатне вологозабезпечення. Для компенсацп недолiку вологи, овочiвництво Степу ведеться головним чином на краплинному зрошеннi [4]. Однак дiя високих температур залишаеться обмежуючим фактором у пiдвищеннi врожайносп i якостi овочевих культур не тшьки для Укра!'ни, а й для 40 % територш помiрного клiмату Землi [5]. За даними Божко Л.Ю., розрахунковi недобори урожаю плодових овочiв через несприятливi ктматичш чинники у зонi Пiвденного Степу можуть сягати 300 ц/га [6]. Моделi прогнозування врожайностi розробляють науковщ всiх кра!н, у яких розвинуте рослинництво. В Укра!ш також було проведено низку дослщжень, на основi яких було розроблено статистично-бiологiчнi моделi прогнозування урожайностi сiльськогосподарських культур [7]. Однак, враховуючи стабiльний попит на пасльоновi овочi та залежнiсть !х продуктивностi вiд клiматичних факторiв, прогнозуванню !х врожаю та товарностi придшено недостатньо уваги.
Формулювання мети дослщження
Головною метою дослвджень е побудова моделей прогнозування урожайносп i товарносп пасльонових овочiв та розробка шляхiв реалiзацi! овочево! продукцй'.
Виклад основного матерiалу дослiдження
Дослiдження проводили в 2005-2012 роках на базi кафедри технологй' переробки та зберiгання продукцй' сшьського господарства Таврiйського державного агротехнолопчного унiверситету, м. Мелiтополь. Дослiджували плоди томапв сортiв Рiо Гранде Орипнал i Новачок, плоди перцю
Геркулес F1 та Ншта F1, вирощеш в умовах вщкритого грунту в агрощдприемствах Мелiтопольського району. Агротехнолопя загальноприйнята для зони Сухого Степу. Щоденш метеорологiчнi данi за перюд дослiджень зiбранi на Мелiтопольськiй метеостанций Математична обробка даних виконана з використанням пакету прикладних програм STATISTICA.
Дослiдженнями групи вчених установлено, що моделi прогнозування врожайностi перцю повинш розроблятися для конкретного регiону i сезону вирощування [8]. Залежно ввд умов вирощування та сортових особливостей, в зош Пiвденного Степу урожайшсть солодкого перцю може досягати 484 ц/га [6]. Такий же рiвень врожайностi спостерiгали у роки дослвджень (рис. 1).
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
I I Товаршсть Геркулес Товаршсть Ншта
Ур ожайнкть Геркулес Урожаннкть Ншта
Рис. 1. Урожайшсть та вихщ стандартно! продукцп перцю
Найбiльш сприятливим для формування максимального врожаю був 2007 piK, коли сума активних температур (САТ) перюду формування плодiв (30 дшв до збору) сягала 800 °С, а мiнiмальнi температури не знижувались нижче бiологiчного мiнiмуму (для перцю i томатiв бiологiчний мiнiмум складае 13°С, максимум - 30 °С), що також ввдобразилось i на високому виходi товарно! продукцп.
Для вивчення зв'язк1в i залежностей м1ж уpожайнiстю i товаpнiстю перцю та метеоролопчними чинниками побудована матриця парних кореляцш (табл. 1).
Таблиця 1
Показ-ники Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10
Х1 1 -0,19 0,55 0,07 0,42 -0,06 0,25 0,19 0,16 0,20
p=0,47 p=0,03 p=0,81 p=0,10 p=0,83 p=0,36 p=0,48 p=0,56 p=0,46
Х2 -0,19 1 -0,33 -0,33 -0,33 -0,29 -0,49 0,27 0,81 0,69
p=0,47 p=0,22 p=0,21 p=0,21 p=0,27 p=0,06 p=0,31 p=0,00 p=0,00
Х3 0,55 -0,33 1 0,43 0,99 0,17 0,72 -0,43 -0,34 -0,16
p=0,03 p=0,22 p=0,10 p=0,00 p=0,52 p=0,00 p=0,10 p=0,19 p=0,56
Х4 0,07 -0,33 0,43 1 0,46 0,65 0,47 -0,19 -0,44 -0,71
p=0,81 p=0,21 p=0,10 р=0,07 p=0,01 p=0,07 p=0,47 p=0,09 p=0,00
Х5 0,42 -0,33 0,99 0,46 1 0,20 0,73 -0,47 -0,40 -0,21
p=0,10 p=0,21 p=0,00 р=0,07 p=0,45 p=0,00 p=0,07 p=0,12 p=0,44
Х6 -0,06 -0,29 0,17 0,65 0,20 1 0,32 -0,12 -0,49 -0,44
p=0,83 p=0,27 p=0,52 p=0,01 p=0,45 p=0,23 p=0,67 p=0,06 p=0,09
Х7 0,25 -0,49 0,72 0,47 0,73 0,32 1 -0,80 -0,70 -0,43
p=0,36 p=0,06 p=0,00 p=0,07 p=0,00 p=0,23 p=0,00 p=0,00 p=0,09
Х8 0,19 0,27 -0,43 -0,19 -0,47 -0,12 -0,80 1 0,63 0,35
p=0,48 p=0,31 p=0,10 p=0,47 p=0,07 p=0,67 p=0,00 p=0,01 p=0,19
Продовження Таблиц 1
Показники Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10
Х9 0,16 0,81 -0,34 -0,44 -0,40 -0,49 -0,70 0,63 1 0,71
p=0,56 p=0,00 p=0,19 p=0,09 p=0,12 p=0,06 p=0,00 p=0,01 p=0,01
Х10 0,20 0,69 -0,16 -0,71 -0,21 -0,44 -0,43 0,35 0,71 1
p=0,46 p=0,00 p=0,56 p=0,00 p=0,44 p=0,09 p=0,09 p=0,19 p=0,01
Примгтка. Х1 - САТ перюду вегетаци, Х2 - САТ за 30 дшв до збору, Х3 - опади за вегетацшний перюд, Х4 - опади за 30
дшв до збору, Х5 - гвдротерм1чний коефщент Селяшнова (ГТК) вегетацшного перюду, Х6 - ГТК за 30 дшв до збору, Х7 -кшьюсть дшв з мшмальними температурами нижче бюлопчного мЫмуму, Х8 - кшьюсть дшв з максимальними температурами, що перевищують бюлопчний максимум, Х9 - урожайшсть, Х10 - вихщ стандартно! продукци.
Анал1з коефщенпв парних кореляцш дае змогу виявити фактори, що впливають на результат статистично значимо. З 8 проанал1зованих фактор1в, на урожайшсть перцю суттевий вплив мае САТ перюду формування i дозр1вання плод1в (r=0,81), к1льк1сть дшв з температурами нижче бюлопчного мшмуму (r=-0,70), кiлькiсть днiв з максимальними температурами, що перевищують бiологiчний максимум (r=0,63). Однак, останнi два фактори е колшеарними (r=-0,80), i в модель прогнозування врожайностi необхiдно включити лише один. Достовiрний вплив на вихвд стандартно! продукцi! виявляють лише САТ i опади перiоду формування та дозрiвання плодiв.
Модель прогнозування урожайносп перцю мае вигляд:
y = 0,04xj - 0,37х2 + 24,32,
(1)
де
y - урожайшсть перцю, т/га;
X - САТ перюду формування i дозрiвання плодiв, °С;
х2 - к1льк1сть дшв з мшмальною температурою нижче 13 °С.
Основнi показники множинно! регреси з вiдiбраними факторами наступнi: коефщент множинно! кореляцi! R=0,88; коефiцiент детермшаци R2=0,77; скоригований коефiцiент детермiнацi!' R2 =0,74; стандартна похибка оцшки S=2,02; значення критерш Фiшера F (2,13)=22,39 при F^3,80; рiвень значущостi p<0,00006, що сввдчить про !! адекватнiсть. Таю результати е сввдченням достатньо! адекватносп отримано! моделi прогнозування урожайностi перцю.
Вихвд стандартно! продукцi! перцю можна прогнозувати користуючись наступною моделлю:
y = 0,02x1 0,08x2 + 83,43, (2)
де y - вихвд стандартно! продукци, %;
X - САТ перiоду формування i дозрiвання плодiв, °С;
х2 - к1льк1сть опадiв перiоду формування i дозрiвання плодiв, мм.
Характеристики моделi прогнозування виходу стандартно! продукци перцю: R=0,86; R2=0,74; R2*=0,70; S=1,33; F (2,13)=18,74 при Fт=3,80; p<0,0002, що сввдчить про !i адекватшсть.
Середня врожайнiсть томатiв в Укра!ш складае 24,8 т/га, середня у свт - 48,5 т/га, а в кра!нах з високим рiвнем агротехнологiй (Iспанiя) - 75,5 т/га [9].
Хоча рiвень урожайностi томапв у роки дослiджень перевищуе середш показники по Укра!нi практично втрич^ коливання по рокам досить суттевг Рiзниця м1ж максимальним i мшмальним урожаем склала 12,3 т/га (рис. 2).
- Ур ожайшсть Рпо Гр анде Оригинал Ур ожайшсть Новачок
Рис. 2. Урожайнiсть i товаршсть TOMaTiB
Таблиця 2
Показ-ники Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10
Х1 1 -0,26 -0,29 -0,23 -0,42 -0,21 -0,46 0,69 0,15 0,32
р=0,34 р=0,28 р=0,39 р=0,11 р=0,43 р=0,08 р=0,00 р=0,58 р=0,22
Х2 -0,26 1 0,10 -0,06 0,15 -0,12 -0,05 -0,08 0,63 0,55
р=0,34 р=0,72 р=0,82 р=0,57 р=0,65 р=0,85 р=0,78 р=0,01 р=0,03
Х3 -0,29 0,10 1 0,06 0,99 0,04 0,43 -0,66 -0,17 -0,43
р=0,28 р=0,72 р=0,83 р=0,00 р=0,88 р=0,10 р=0,01 р=0,54 р=0,10
Х4 -0,23 -0,06 0,06 1 0,10 0,99 0,49 -0,13 -0,49 -0,33
р=0,39 р=0,82 р=0,83 р=0,72 р=0,00 р=0,05 р=0,62 р=0,06 р=0,22
Х5 -0,42 0,15 0,99 0,10 1 0,08 0,47 -0,71 -0,16 -0,44
р=0,11 р=0,57 р=0,00 р=0,72 р=0,78 р=0,07 р=0,00 р=0,55 р=0,09
Х6 -0,21 -0,12 0,04 0,99 0,08 1 0,47 -0,11 -0,52 -0,34
р=0,43 р=0,65 р=0,88 р=0,00 р=0,78 р=0,07 р=0,68 р=0,04 р=0,19
Х7 -0,46 -0,05 0,43 0,49 0,47 0,47 1 -0,76 -0,61 -0,73
р=0,08 р=0,85 р=0,10 р=0,05 р=0,07 р=0,07 р=0,00 р=0,01 р=0,00
Х8 0,69 -0,08 -0,66 -0,13 -0,71 -0,11 -0,76 1 0,35 0,62
р=0,00 р=0,78 р=0,01 р=0,62 р=0,00 р=0,68 р=0,00 р=0,18 р=0,01
Х9 0,15 0,63 -0,17 -0,49 -0,16 -0,52 -0,61 0,35 1 0,82
р=0,58 р=0,01 р=0,54 р=0,06 р=0,55 р=0,04 р=0,01 р=0,18 р=0,01
Х10 0,32 0,55 -0,43 -0,33 -0,44 -0,34 -0,73 0,62 0,82 1
р=0,22 р=0,03 р=0,10 р=0,22 р=0,09 р=0,19 р=0,00 р=0,01 р=0,00
Примгтка. Х1 - САТ перюду вегетаци, Х2 - САТ за 40 дшв до збору, Х3 -дшв до збору, Х5 - ГТК вегетацшного перюду, Х6 - ГТК за 40 дшв до збору, Х7 -нижче бюлопчного мЫмуму, Х8 - кiлькiсть дшв з максимальними температурами, урожайшсть, Х10 - вихщ стандартно! продукци.
опади за вегетацшний иерюд, Х4 - опади за 40 кшьюсть дшв з ]шшмальними температурами що перевищують бiологiчний максимум, Х9 -
Не менш серйозний вплив на товарну як1сть урожаю чинять метеоролопчш фактори. Досл1дженнями багатьох вчених встановлено, що яшсть томапв особливо сильно корелюе з накопиченими температурами перiоду формування i дозрiвання плодiв [10]. Саме так1 закономiрностi Щдтверджують нашi результати (табл. 2). На основi парного кореляцiйного анал1зу можна стверджувати, що сильний вплив на урожайшсть томапв виявляють САТ за 40 дшв до збору (г=0,63) та к1льк1сть днiв з мшмальними температурами нижче 13°С, де г=-0,61 i зв'язок, який мае обернений характер. Достовiрний вплив середньо! сили зворотно! направленостi чинить ГТК перюду формування i дозрiвання плодiв. Однак цей показник тiсно пов'язаний з САТ перiоду формування i дозрiвання плодiв та у модел1 прогнозування врожайностi виявився статистично не значимим. Отже, при включенш до модел1 прогнозування урожайностi томатiв тшьки статистично значимих факторiв, вона мае вигляд:
у = 0,06 х1 - 0,27 х2 + 23,19, (3)
де у - урожайшсть томатв, т/га;
х1 - САТ перюду формування i дозрiвання плодiв, °С;
Х2 - к1льк1сть дшв з мшмальною температурою нижче 13 °С.
Основнi параметри модел1 прогнозування врожайносп томатiв наступнi: Я=0,86; Я2=0,73; Я2*=0,69; S=2,15; F (2,13)=17,92 при Fт=3,80; р<0,0002, що сввдчить про и адекватнiсть.
На товарнiсть продукци визначальний вплив мають к1льк1сть дшв з температурами нижче бюлопчного мшмуму та вище бюлопчного максимуму культури (г=-0,73; 0,62), однак висока достовiрна кореляцiя мiж цими факторами (г=-0,76) вказуе на можливу колiнеарнiсть, тому один з факторiв необхвдно з моделi виключити.
Оск1льки САТ перюду формування i дозрiвання плодiв при середнш сил1 зв'язку з високою достовiрнiстю впливае на вихвд стандартно! продукци, цей фактор також потрiбно ввести до модел1 прогнозування.
При врахуванш всiх значимих факторiв, модель прогнозування виходу стандартно! продукцi! томатiв матиме такий вигляд:
у = 0,04х1 - 0,25х2 + 65,82, (4)
де у - вихвд стандартно! продукцi!, %;
X - САТ перюду формування i дозрiвання плодiв, °С;
Х2 - шльшсть днiв з мiнiмальною температурою нижче 13 °С.
Характеристики наведено! моделi прогнозування виходу стандартно! продукци томапв: R=0,89; R2=0,80; R2*=0,77; S=1,44; F (2,13)=25,67 при Fт=3,80; p<0,00003, що свiдчить про il адекватнiсть.
Проте, проблема овочiвникiв не тiльки виростити врожай, а й реалiзувати його з мшмальними втратами. У кра!нах з високим рiвнем розвитку маркетингу та технологш, втрати продукцiï на шляху ввд виробництва до реалiзацiï складають 5-25 %. Недосконалi практики первинно! обробки та зберiгання збiльшують втрати плодiв та овочiв до 20-50 % [11]. Вагомою причиною втрат продукци е вiдсутнiсть ч1тких контрактiв на постачання, переробку та зберiгання певно! кiлькостi продукци. Бiльшiсть овочiв, що призначет для переробки, вирощуються на контрактнш основi. Проте використання системи контракпв для продажу на ринку свiжих овочiв i збiльшуеться, але е менш поширеним. Наприклад, у США для переробки призначено близько 53 % усiх овочiв, що вирощуються [12]. Побудоват моделi прогнозування врожайносп i виходу стандартно! продукци плодових пасльонових овочiв можуть стати ефективним iнструментом для прийняття адекватних рiшень щодо планування заходiв по реалiзацiï, зберiганню чи направленню на переробку отриманого врожаю. При прогнозованш кiлькостi товарно! частини, заздалегiдь вщома к1льк1сть продукци, яка придатна пльки корму. Однак, к1льк1сть товарно! продукци становитиме лише на 2.. .9 % менше. I тут постае проблема оптимального розпод^ шляхiв реал!заци продукци. На нашу думку, щ шляхи повинш виходити з рацiональних норм споживання овочiв. Загалом, рiчна норма споживання (РНС) овочiв без врахування баштанних складае 134 кг на особу [13]. Для перцю РНС становить 2,8 кг, з них 0,8 у свiжому вигляд^ решта в переробленому. За даними Державно! служби статистики у 2011 рощ вироблено 185,15 тис. т. перцю. Отже, на одну особу вироблено близько 4 кг. Середнш фонд споживання овочiв вщ !х виробництва склав 72 % [14, с. 36]. Тодi фонд споживання перцю складе 133,3 тис. т, або 2,92 кг на одну особу, що цшком задовольняе РНС. Для споживання у св1жому виглядi необхвдно реалiзувати 36, 5 тис т. чи 27,4 % продукци. На переробку, у вщповщносп до науково обгрунтованих норм споживання, необхщно направити 91,2 тис т., або 68,4 % продукци. Близько 4,2 % вироблено понад рекомендованих норми споживання. Саме така к1льк1сть продукци може направлятись на зберiгання для подовження термiнiв споживання чи реалiзуватись за межi Укра!ни. Аналогiчно розроблена структура реалiзацiï томатiв.
Рiчний фонд споживання овочiв та баштанних культур у 2012 рощ становив 7452 тисяч тон, а споживання на одну особу склало 163,4 кг в рш [15, с. 22, 23]. Томапв вироблено 2274,1 тон [17, с. 123]. Отже, на одну особу вироблено 49, 9 кг. Фонд споживання овочiв у 2012 рощ склав 70,5 % [15, с. 38]. Для томапв РНС становить 39 кг на особу, з них 21,1 кг у свiжому вигляд^ 17,9 у переробленому. Вщповщно до РНС, реалiзувати у свiжому виглядi необхщно 960,05 тис. т, чи 59,9 % вщ фонду споживання (1603,2 тис. т.). На переробку необхщно направити не менше 814,5 тис. т, чи 50,8 % вщ фонду споживання. Очевидна нестача 9,1% продукци. Тож для задоволення потреб населення у свiжiй та переробленш продукци томапв необхщно збшьшити фонд споживання. Це е цшком можливим, адже виробляють томапв у надлишку. Вирiшенням проблеми е скорочення втрат в ланцюгу постачання на етапi зберiгання i реалiзацiï.
Висновки
1. При вирощуванш пасльонових овочiв у нестабiльних мматичних умовах зони Сухого Степу основними факторами, що визначають урожайнiсть пасльонових овочiв, е сума активних температур перюду формування i дозрiвання плодiв (r=0,63...0,81) та кiлькiсть днiв з мшмальними температурами нижче бюлопчного мшмуму (r=-0,61...-0,70).
2. На формування товарносп томатiв та перцю, крiм суми температур перюду формування i дозрiвання плодiв (r=0,55...0,69), значний вплив мають також к1льк1сть днiв з мшмальними температурами нижче бюлопчного мшмуму та опади (r=-0,71.. .-0,73).
3. Побудованi моделi прогнозування врожайностi i виходу стандартно! продукци плодових пасльонових овочiв можуть стати ефективним шструментом для прийняття адекватних ршень щодо планування заходiв по реалiзацiï, зберiганню чи направленню на переробку отриманого врожаю.
Список використано'1 лггератури
1. Wheeler T. Climate Change Impacts on Global Food Security / Tim Wheeler, Joachim von Braun // Science. - 2013. - Vol. 341, № 6145. - Р. 508-513.
2. Укра!на та глобальний парниковий ефект. Частина 2. Вразливють i адаптац!я еколопчних та економiчних систем до змши ктмату / За редакщею В.В. Васильченка, М.В. Рапцуна, I.B. Трофимово!. - К., 1998. - 210 с.
3. Сухий П.О. Сучасний стан та перспективи розвитку овочiвництва в Украш / П.О. Сухий, М.Д. Заячук //Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского. Серия «География». - 2012. - Том 25 (64), №3. - С. 38-48.
4. Ромащенко М. Состояние и перспективы развития овощеводства открытого грунта в Украине / М. Ромащенко // Овощеводство. - 2010. - № 5. - С. 8 - 11.
5. Global Desertification: Building a Science for Dryland Development / James F. Reynolds, D. Mark Stafford Smith, Eric F. Lambin [et al.] // Science. - 2007. - Vol. 316, № 5826. -Р. 847- 851.
6. Божко Л.Ю. Оцшка агроктматичних умов формування продуктивносп овочевих культур в Украш / Л.Ю. Божко, О.А. Барсукова // Вюник Одеського державного еколопчного ушверситету. - 2009. - Вип. 7. - С. 101-109.
7. Мониторинг росту та прогнозування врожайносп альськогосподарських культур. Проект "Марс" / В. Кравчук, О. Ковтуненко // Техшка i технологи АПК: науково-виробничий журнал. - 2009. - №1. - С. 27-31.
8. Heat units, solar radiation and daylength as pepper harvest predictors / Katharine B. Perry, D. C. Sanders, Darbie M. Granberry [et al.] // Agricultural and Forest Meteorology. - 1993. - № 65. - Р. 197-205.
9. Food and Agricultural commodities production. Commodities by country. [Електронний ресурс] / FAOSTAT. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Rome, 2013. - Режим доступу : http://faostat.fao.org/site/567/DesktopDefault.aspx?PageID=567#ancor
10. Riga P. Tomato quality is more dependent on temperature than on photosynthetically active radiation / Patrick Riga, Mikel Anza, Carlos Garbisu // Journal of the Science of Food and Agriculture. - 2008. -Vol. 88, № 1. - Р. 158-166.
11. Kader A.A. Increasing food availability by reducing postharvest losses of fresh produce / A.A. Kader // Proceedings of the 5th International Postharvest Symposium. -Verona, Italy, 2005. - Р. 2169-2176.
12. Писаренко В.В. Маркетинг овощной продукции (методические и практические аспекты): Разработка эффективной продуктовой политики [Електронний ресурс] / В.В. Писаренко. -Agromage.com 2000-2014 . - Режим доступу : http://agromage.com/stat id.php?id=384.
13. Писаренко В.В. Маркетинг овощной продукции (методические и практические аспекты): Маркетинговое исследование потребителей, розничного и оптового сегмента рынка овощной продукции [Електронний ресурс] / В.В. Писаренко. - Agromage.com 2000-2014. - Режим доступу : http://agromage.com/stat id.php?id=325
14. Баланси та споживання основних продукпв харчування населениям Укра!ни 2011 : стат. збipник [Електронний ресурс] / Державна служба статистики Украши ; ред. Н.С. Власенко. - 2012. -Режим доступу: http://www.ukrstat. gov.ua.
15. Баланси та споживання основних продукпв харчування населенням Украши 2012 : стат. збipник [Електронний ресурс] / Державна служба статистики Украши ; ред. Н.С. Власенко. - 2013. - Режим доступу : http://www.ukrstat.gov.ua
