Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
можно пользоваться формулой где n - количество признаков.
На основании вычисленных баллов бонитета почв определяют класс бонитета. Для этого 100-балльную шкалу делят на 10 классов с интервалом в 10 баллов в каждом классе. Лучшие почвы с баллами 91 -100 будут отнесены к I классу, 81 -90 - ко II и т.д.
Для отдельных участков, полей севооборота, производственных подразделений, включающих несколько почвенных разновидностей, а также для всего землепользования определяются средневзвешенные баллы бонитета:
где Бу - средневзвешенный балл бонитета земельного участка (поля, бригады, хозяйства); БП1,2,…,n -баллы бонитета почвенных разновидностей; П1,2,…,n -площади почвенных разновидностей, слагающих земельный участок. Бy=46,19.
Для составления бонитировочной шкалы по урожайности основных сельскохозяйственных культур необходимо иметь показатели средней многолетней урожайности этих культур на разных почвах. Эти данные определяют по результатам прямых учетов урожайности культур на различных почвах в сравнимых производственных и опытных условиях или по данным «ключевых» хозяйств. Ключевыми считаются хозяйства со средним уровнем интенсивности производства, в которых преобладает одна почва (класс).
Данные о валовом сборе и площадях посева основных сельскохозяйственных культур в ключевых хозяйствах на разных классах земель, полученные на кафедре, служат основой для расчета средневзвешенной урожайность этих культур на разных классах земель.
На основании данных о средневзвешенной урожайности рассчитывают баллы оценки по урожайности:
где БУР - баллы бонитета по урожайности; Уф - фактическая урожайность, типичная для оцениваемого класса (группы) почв; УМ -максимальная урожайность, принятая за 100 баллов.
Расчет проводится по каждой культуре и заносится в табл. 2.
Таблица 2.
Определение баллов бонитета по урожайности основных культур.
Класс почв |
Зерновые |
Картофель |
Лен |
Многолетние травы |
||||||
яровые |
озимые |
|||||||||
ц/га |
Балл |
ц/га |
Балл |
ц/ га |
Балл |
ц/га |
Балл |
ц/ га |
Балл |
|
5 |
18.2 |
70 |
13.9 |
55 |
134.6 |
74 |
4 |
85 |
29.3 |
62 |
7 |
12.3 |
47 |
12 |
47 |
110,1 |
60 |
3.2 |
80 |
17.7 |
50 |
8 |
10.7 |
41 |
11.3 |
45 |
98.2 |
54 |
2.9 |
73 |
14.6 |
47 |
Шкала но урожайности используется для проверки достоверности первой бонитировочной шкалы по свойствам почв. Она необходима для установления корреляционной связи между признаками почв и урожайностью.
Для расчета коэффициента корреляции удобно составить табл. 3-7.
Таблица 3.
Расчет коэффициента корреляции для гумуса.
Класс |
X |
y |
xy |
X2 |
Y2 |
5 |
82 |
70 |
5440 |
6724 |
4900 |
7 |
46 |
47 |
2162 |
2116 |
2209 |
8 |
30 |
41 |
1230 |
900 |
1681 |
158 |
158 |
9132 |
9740 |
8790 |
Таблица 4.
Расчет коэффициента корреляции для рН.
Класс |
x |
y |
Xy |
X2 |
Y2 |
5 |
98 |
70 |
6860 |
9604 |
4900 |
7 |
70 |
47 |
3290 |
4900 |
2209 |
8 |
59 |
41 |
2419 |
3481 |
1681 |
227 |
158 |
12569 |
17985 |
8790 |
Таблица 5.
Расчет коэффициента корреляции для Са,Mg.
Класс |
x |
y |
xy |
X2 |
Y2 |
5 |
23 |
70 |
1610 |
529 |
4900 |
3 |
11 |
47 |
517 |
121 |
2209 |
4 |
9 |
41 |
369 |
81 |
1681 |
43 |
158 |
2496 |
731 |
8790 |
Таблица 6.
Расчет коэффициента корреляции для К2О.
Класс |
x |
y |
xy |
X2 |
Y2 |
5 |
38 |
70 |
2660 |
1444 |
4900 |
3 |
31 |
47 |
1457 |
961 |
2209 |
4 |
7 |
41 |
287 |
49 |
1681 |
76 |
158 |
4404 |
2454 |
8790 |
Таблица 7.
Расчет коэффициента корреляции для Р2О5.
Класс |
x |
y |
xy |
X2 |
Y2 |
5 |
51 |
70 |
3570 |
2601 |
4900 |
3 |
31 |
47 |
1457 |
961 |
2209 |
4 |
10 |
41 |
410 |
100 |
1681 |
92 |
158 |
5437 |
3662 |
8790 |
r1=0.994
r2=0.997
r3=0.997
r4=0.81
r5=0.94
Коэффициент корреляции может меняться от +1 до –1. Знак плюс указывает на положительную, ил прямую связь, знак минус- на отрицательную, или обратную. Чем ближе коэффициент корреляции к 1, тем теснее связь между изучаемыми факторами.
Ошибка расчета коэффициента корреляции:
а надежность связи
Связь считается доказанной, если показатель надежности связи t > 3,0, т.е. больше тройной ошибки.
t1=144.06
t2=284.85;
t3=284.86;
t4=4.05;
t5=13.43.
Если в результате математической обработки будут выявлены признаки, которые не коррелируют с урожайностью сельскохозяйственных культур, они должны быть исключены из бонитировочной шкалы.
В данном случае все признаки коррелируют с урожайностью сельскохозяйственных культур. Однако, коэффициент корреляции показателя К2О имеет наименьшую величину по сравнению с другими, и данный показатель не оказывает существенного влияния на урожайность.
С учетом коэффициента корреляции, показывающего степень влияния каждого признака на урожайность, можно более точно определить балл почвенной
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.