Метод проведения полевого опыта

Планирование однофакторного полевого опыта для условий конкретного колхоза или другого сельскохозяйственного предприятия. Определение схемы дисперсионного анализа для получения в опыте урожайности и цифровой информации. Методика взятия образцов почвы.

Рубрика Сельское, лесное хозяйство и землепользование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 20.12.2010
Размер файла 27,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Содержание

Задача 1

Задача 2

Задача 3

Список литературы

Задача 1

Спланировать однофакторный полевой опыт для условий конкретного колхоза, совхоза или другого сельскохозяйственного предприятия.

1. Сформулировать тему исследования, рабочую гипотезу; конкретные задачи полевого опыта и объект исследования.

2. Разработать схему и элементы методики полевого опыта

3. Подобрать опытный участок, учесть его особенности (склон, влияние на него опушки, лесополосы, оврага и др.). Продумать размещение в связи с этим делянок будущего полевого опыта. При планировании полевого опыта в теплице учесть разный микроклимат. Свои соображения изложить в ответе.

4. Начертить схематический план полевого опыта. Показать все размеры, размещение вариантов на делянках, повторения, если надо. Предусмотреть применение имеющейся в хозяйстве сельскохозяйственной техники.

5. Определить схему дисперсионного анализа для получения в опыте урожайности и другой цифровой информации.

6. Разработать подробную методику двух сопутствующих наблюдений, требующих взятия выборок. Указать методику взятия образцов почвы, растений и др. объектов (сроки. делянки, место на делянке).

Решение:

Тема: Исследование влияния нормы высева на урожайность пшеницы в условиях в условиях Приобской лесостепи Алтайского края.

Рабочая гипотеза: научное предвидение. Предполагаем, что оптимальная норма высева всхожих семян - 5 млн. на 1 га.

Задача полевого опыта - установить влияние на урожайность зерна следующих норм высева семян: 4; 4,5; 5; 5.5; 6 млн. на га.

Объект исследования - яровая пшеница в условиях Приобской лесостепи Алтайского края.

Почва опытного участка должна быть однообразной. Рельеф - небольшой однообразный уклон.

Схема опыта (табл. 1):

Таблица 1

Схема полевого опыта

Вариант

Норма высева, млн. на га

1

4

2

4,5

3

5

4

5,5

5

6

Повторность опыта - четырехкратная, опыты закладываем на делянках площадью 50 м2 и недостаточно выровненных земельных участках.

Площадь делянки выбрана с учетом того, что на таких делянках у зерновых достигается достаточно хорошая точность опыта. Кроме того, на таких сравнительно небольших делянках легче достичь большей точности, они удобнее и требуют меньше затрат и труда, чем крупные делянки.

Форма делянки - прямоугольная, 10х5м. Ширину боковой защитной полосы устанавливает в размере 1 м. Направление делянки - длинной стороной - в направлении, где сильнее всего изменяется плодородие почвы.

Число опытных участков - 4.

Размещение делянок - систематическое, в один ярус.

Схематический план полевого опыта представлен на рис.

Общая схема дисперсионного анализа показана в табл.

Сумма квадратов и степени свободы

Формула

Общая

Cy / N -1

Повторений

Cp / n -1

Вариантов

Cv / l -1

Остатки (ошибки)

Cz / (l -1)(n-1)

Таблица

Методика дисперсионного анализа

Задача 2

Определить 95%-ный и 99%-ный доверительные интервалы для генеральной средней. Проверить нулевую гипотезу об отсутствии существенных различий между выборочными средними. Оценить существенность разности выборочных средних по t-критерию и критерию F.

Цифровую информацию заимствовать из табл. 2, из которой использовать урожайность первых двух вариантов.

Урожайность по варианту 17: 245,290,217,280 (табл. 3)

Урожайность по варианту 15: 240,282,210,173 (табл. 4)

Таблица 3

Х1

Х1 - Хср

1 - Х1 ср)2

Х12

245

-13

169

30025

290

32

1024

84100

217

-41

1681

47089

180

-53

2809

32400

? 932

0

5683

Х1 ср 233

Х1 ср = 932/4 = 233

S2 = ?(Х - Хср)2 /n-1 = 5683/3 = 1894,33

S = v S2 = 43.52

V = S/ Хср * 100 = 43.52/233*100 = 18.68%

S Хср1 = v S2/n = v1894.33/4 = 21.76

S Хср1 % = S Хср1/ Хср1 * 100% = 21.76/233*100 = 9.34 %

Х1 ср ±t05 S Хср1 = 233±3,18*21.76 = 233±69.19 (163.81-302.19 )

Х1 ср ±t01 S Хср1 =233 ±5,84*21.76 = 233±127.08 (105.92 - 360.08)

Теоретические значения t берем из табл. для 5%-ного и 1%-ного уровня значимости при степенях свободы n=4-1 = 3

t05 = 3,18

t01= 5,84

Итак, средняя изучаемой совокупности с 95%-ным уровнем вероятности находится в интервале 163.81-302.19 и с 99%-ным уровнем - в интервале 105.92 - 360.08. вероятность ошибочного заключения в первом случае составляет 5%, а во втором - 1%. Абсолютная ошибка средней S равна 21.76 и относительная ошибка равна 9.34 %. Коэффициент вариации в данном случае V=18.68 % характеризует в данном примере ошибку параллельных анализов.

Таблица 4

Х2

Х2 - Х2 ср

2 - Х2 ср)2

240

-13,75

189,0625

282

55,75

3108,0625

210

-16,25

264,0625

173

-53,25

2835,5625

? 905

6396,75

Х1 ср 226,25

Х2 ср = 905/4 = 226,25

S2 = ?(Х - Хср)2 /n-1 = 6396,75/3 = 2132,25

S = v S2 = 46,17

V = S/ Хср2 * 100 = 46,17/226,25*100 = 20,41%

S Хср2 = v S2/n = v2132,25/4 = 23,09

S Хср % = S Хср/ Хср2 * 100% = 23,09/226,25*100 = 10,20 %

Х2 ср ±t05 S Хср2 = 258±3,18*23,09 = 226,25±73,43(152,82 - 299,67)

Х2 ср ±t01 S Хср2 =258 ±5,84*23,09 = 226,25±97,70 (128,55 - 323,95)

Итак, средняя изучаемой совокупности с 95%-ным уровнем вероятности находится в интервале 152,82 - 299,67и с 99%-ным уровнем - в интервале 128,55 - 323,95. вероятность ошибочного заключения в первом случае составляет 5%, а во втором - 1%. Абсолютная ошибка средней S Хср равна 23,09 и относительная ошибка равна 10,20 %. Коэффициент вариации в данном случае V=20,41% характеризует в данном примере ошибку параллельных анализов.

Далее необходимо определить, существенно ли различаются эти выборочные средние при 0,95-95% уровне вероятности или 0,05-5% уровне значимости, т.е. проверить нулевую гипотезу

Н0: µ1 - µ2 = d = 0.

Х1 ср ±t01 S Хср1 =233 ±5,84*21.76 = 233±127.08 (105.92 - 360.08)

Х2 ср ±t01 S Хср =226,25 ±5,84*23,09 = 226,25±97,70 (128,55 - 323,95)

Доверительные интервалы для генеральных средних перекрывают друг друга, и, следовательно, разность между выборочными средними d = Х1 ср - Х2 ср = 233-226,25 = 6.75 нельзя переносить на генеральные средние µ1 и µ2, так как генеральная разность между ними D = µ1 - µ2 может быть равна и нулю и даже отрицательной величине, когда µ21. Поэтому гипотеза Н0 : d = 0 не отвергается.

Нулевую гипотезу об отсутствии существенных различий между выборочными средними можно проверить и другим способом интервальной оценки генеральных параметров совокупности. По формуле

Sd = v( S Хср12 + S Хср22 )

можно определить ошибку разности средних, а затем рассчитать доверительные интервалы для генеральной разности средних D. Если доверительные интервалы перекрывают нулевое значение и включают область отрицательных величин, то Н0:d = 0 не отвергается, а если лежат в области положительных величин, то Н0 отвергается и разность признается существенной.

Имеем:

d = Х1 ср - Х2 ср = 233-226,25 = 6.75

Sd = v( S Хср12 + S Хср22 ) = v(21.762+ 23,092) = 31.73

При n1 + n2 - 2 = 4+4-2 = 6 степенях свободы t05 = 2.45 и t01 = 3,71

Найдем доверительные интервалы для генеральной разности:

95% - d± t05sd = 6.75±2.45*31.73 = 6.75±77.74 (-70.99 - 84.49)

99% - d± t05sd = 6.75±3,71*31.73 = 6.75±117.72 (-110.97 - 124.47)

Нулевая гипотеза Н0:d = 0 не отвергается, так как доверительные интервалы включают нуль и область отрицательных величин, т.е. разность меньше предельной случайной ошибки разности (d<tsd ).

Далее оценим существенность разности выборочных средних по t_критерию.

Фактическое значение критерия существенности находим по соотношению:

t = (х1ср - х2ср )/ v( S Хср12 + S Хср22 ) = (233-226,25)/31.73 = 0.21

Сопоставляя фактическое значение t с теоретическим, приходим к выводу, что tфакт < t05 и 2.45 и tфакт < t01 . Следовательно, разность несущественна.

Оценим существенность разности по критерию F.

F = s12 / s22

s12 = 21.762 = 473.49

s22 = 23,092 = 533.15

F05 = 6.39

F01 = 15.98

F = s12 / s22 = 473.49/533,15 = 0, 88

Получаем:

Fф < F05 и Fф < F01

Следовательно, нулевая гипотеза не отвергается, между всеми выборочными средними нет существенных различий.

Задача 3

Обработать методом дисперсионного анализа урожайность однофакторного полевого опыта с однолетней культурой, проведенного методом рендомизированных повторений.

При выполнении данного задания воспользоваться методикой (1, с.232-233). Итоговые таблицы оформить по типу табл. 62 (1, с. 243). Варианты оценить с учетом дисперсионного анализа. Установить лучший вариант по урожайности.

Предусмотрено подвергнуть дисперсионному анализу урожайность двух полевых опытов, из них один с картофелем (табл. 5), второй - с ячменем (табл.6).

Решение:

Таблица 5

Урожайность картофеля, 10-1 т с 1 га

Вариант

Повторение, Х

Сумма V

Средняя хср

1

2

3

4

1

245

290

217

180

930

233

2

240

282

210

173

905

226,25

3

234

278

207

172

891

222.75

719

850

634

525

?Х = 2728

Хср 0 = 227.33

Для вычисления сумм квадратов исходные даты преобразовываем по соотношению Х1 = Х-А, приняв за исходное А число 250, близкое к Хср. Преобразованные даты записываем в табл. Правильность расчетов проверяем по равенству ?Р = ?V = ?Хср 0

Таблица 6

Таблица преобразованных дат

Вариант

Х1 = Х-А

Сумма V

1

2

3

4

1

-5

40

-33

30

32

2

-10

32

-40

-77

-95

3

-16

28

-43

-78

-109

-31

100

-116

-125

?Х = -172

Вычисления сумм квадратов отклонений проводим в такой последовательности:

Общее число наблюдений: N= l*n = 3*4 = 12

Корректирующий фактор

С = (?Х12)/N = (-172)2/12 = 2465.33

Сy = ?Х12 - C = ((-5)2 +402 + (-33)2 + 302 + (10)2 + 322 + (-40)2 + (-77)2) + (-16)2 + 282 + (-43)2 + (-78)2 - 2465.33 = 25+1600+1089+900+100+1024+1600+5929+256+784+1849+6084 - 2465.33 = 18774.67

Cp = ?P2/l- C = (((-31)2 + 1002 + (-116)2 + (-125)2)/3) - 2465.33 = (961+10000+15625+13456)/3-2465.33 = 10882.00

Cv = ?V2/n -C = ((322 + (-95)2 + (-109)2 )/4 - 2465.33) = (1024+9025+11881)/4 - 2465.33 = 3017.17

Cz = Сy - Cp - Cv = 18774.67 - 10882.00 - 3017.17 = 4875.5

Теперь можно заполнить таблицу дисперсионного анализа

Результаты дисперсионного анализа (табл. 7)

Таблица 7

Результаты дисперсионного анализа

Дисперсия

Сумма квадратов

Степени свободы

Средний квадрат

Fф

F05

Общая

18774.67

11

-

-

-

Повторений

10882.00

3

-

-

-

Вариантов

3017.17

3

1005.72

1.031

5,41

Остатки (ошибки)

4875.5

5

975.1

-

-

Значение критерия F находим по таблице для 3 степеней свободы дисперсии вариантов и для 5 степеней свободы дисперсии ошибки.

Вывод: так как Fф < F05, нулевая гипотеза не отвергается, между всеми выборочными средними нет существенных различий.

Судя по опытным данным, лучшая урожайность картофеля - по первому варианту.

Далее проведем выбор лучшего урожая для ячменя. Исходные данные приведены в табл. 8

Таблица 8

Урожайность ячменя, 10-2 т с 1 га

Вариант

Повторение, Х

Сумма V

Средняя хср

1

2

3

4

1

57,6

59,2

51,1

56,8

224,7

56,175

2

49,5

53,2

50,7

58,5

211,9

52,975

3

56.6

60.9

52.6

56.3

226,4

56,6

163,7

173,3

154,4

171,6

?Х = 663

Хср 0 = 55,25

Преобразования дат произведем в табл. 9

А = 55

Таблица 9

Таблица преобразованных дат

Вариант

Х1 = Х-А

Сумма V

1

2

3

4

1

-2,6

4,2

-3,9

1,8

-0,5

2

-5,5

-1,8

-4,3

3,5

-8,1

3

1,6

5,9

-2,4

1,3

6,4

-6,5

8,3

-10,6

6,6

?Х = -2,2

Общее число наблюдений:

N= l*n = 3*4 = 12

Корректирующий фактор

С = (?Х12)/N = (-2,2)2/12 = 0,403

Сy = ?Х12 - C = ((-2,6)2 +4,22 + (-3,9)2 + 1,82 + (-5,5)2 + (-1,8)2 + (-4,3)2 + 3,52 + 1,62 + 5,92 + (-2,4)2 + 1,32 - 0,403= 6,76+17,64+15,21+3,24+30,25+3,24+18,49+12,25+2,56+34,81+5,76+1,69-0,403 = 151,497

Cp = ?P2/l- C = (((-6,5)2 + 8,32 + (-10,6)2 + 6,62/3) - 0,403= (42,25+68,89+112,36+43,56)/3-0,403 = 88,617

Cv = ?V2/n -C = (((-0,5)2 + (-8,1)2 + 6,42 )/4 - 0,403) = (0,25+65,61+40,96)/4 - 0,403 = 26,705

Cz = Сy - Cp - Cv = 151,497 - 88,617- 26,705 = 36,175

Теперь можно заполнить таблицу дисперсионного анализа

Результаты дисперсионного анализа (табл. 10)

Таблица 10

Результаты дисперсионного анализа

Дисперсия

Сумма квадратов

Степени свободы

Средний квадрат

Fф

F05

Общая

151,497

11

13,77

-

-

Повторений

88,617

3

29,539

-

-

Вариантов

26,705

3

8,901

1,23

5,41

Остатки (ошибки)

36,175

5

7,235

-

-

Значение критерия F находим по таблице для 3 степеней свободы дисперсии вариантов и для 5 степеней свободы дисперсии ошибки.

Вывод: так как Fф < F05, нулевая гипотеза не отвергается, между всеми выборочными средними нет существенных различий.

Судя по опытным данным, лучшая урожайность ячменя - по третьему варианту.

Список литературы

1. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. - М.: Агрохимиздат, 1985.

2. Литтл Т., Хиллз Ф. Сельскохозяйственное дело. Планирование и анализ. - М.: Колос, 1981.

3. Опытное дело в полеводстве / Под ред. Проф. Г.Ф. Никитенко.- М.: Россельхозиздат, 1982

4. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Выпуск первый / Под ред. Д., с.-х. н. М.А. Федина. - М., 1985.

5. Сурков Н.Н., Дормидонтова И.М. Методика опытного дела.: Методические указания и задания для лабораторных занятий. - М.: ВСХИЗО, 1989.


Подобные документы

  • Планирование однофакторного полевого опыта для условий конкретного сельскохозяйственного предприятия. Схема дисперсионного анализа для получения в опыте урожайности и другой цифровой информации. Оценка вариантов по урожайности, определение лучшего из них.

    контрольная работа [2,6 M], добавлен 25.10.2010

  • Понятие и значение агрономического эксперимента как полевого опыта на специальном земельном участке. Проведение дисперсионного анализа урожайности ячменя и картофеля в ходе однофакторного полевого опыта, заложенного методом рандомизированных повторений.

    контрольная работа [2,8 M], добавлен 23.08.2016

  • Методические требования, предъявляемые к полевому опыту. Требования, предъявляемые к схеме однофакторного полевого (вегетационного) и многофакторного опыта. Основные элементы методики полевого опыта. Особенности закладки, проведения, оформления опыта.

    контрольная работа [116,2 K], добавлен 20.06.2012

  • Методы исследования, применяемые в научной агрономии. Определение полевого опыта и сельскохозяйственного производственного опыта. Основные методологические требования к полевому опыту. Классификация полевых опытов. Обработка почвы, внесение удобрений.

    контрольная работа [277,0 K], добавлен 20.07.2011

  • Планирование опытной работы. Основные наблюдения, учеты и анализы в опытах. Выбор и подготовка земельного участка. Основные элементы методики полевого сельскохозяйственного опыта. Состав и питание растений, условия их жизни и способы их регулирования.

    реферат [19,3 K], добавлен 17.10.2014

  • Организация и хозяйственная деятельность колхоза, обоснование нормативов и объектов работ на перспективу. Планирование урожайности сельскохозяйственных культур, прироста поголовия скота. Экономическая оценка потребности в кормах и посевных площадях.

    курсовая работа [56,4 K], добавлен 13.08.2010

  • Значение сохранения плодородия земель сельскохозяйственного назначения. Система удобрения полевого севооборота в ЗАО "Усть-Абаканское". Климатические и почвенно-агрохимические условия хозяйства. Дозы минеральных удобрений и распределение их в севообороте.

    курсовая работа [82,3 K], добавлен 10.07.2011

  • Достижения и задачи селекции гороха полевого. Система государственного семеноводства, разработка модели нового сорта; создание исходного материала методом полиплоидии и индивидуального двукратного отбора. Методика расчета площадей сортовых посевов.

    курсовая работа [415,6 K], добавлен 18.12.2012

  • Биология питания подсолнечника на силос: отношение к теплу, влаге и свету. Действие органических удобрений на свойства почвы. Эффективность навоза крупного рогатого скота. Требования к качеству полевого опыта. Агрохимические исследования растений.

    курсовая работа [46,2 K], добавлен 02.04.2012

  • Биологические и агротехнические особенности пекинской капусты (требования к теплу, почве, свету, влаге). Организация и анализ результатов проведения полевого опыта по изучению продуктивности пекинской капусты при внесении различных доз азотных удобрений.

    курсовая работа [48,2 K], добавлен 18.04.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.