Методика проведения вегетационного опыта

     Песок высушивают вначале на открытом воздухе. При небольшом количестве песка  можно воспользоваться сушильными шкафами лаборатории. Для удаления кремниевой кислоты, органического  вещества, азотистых соединений и  микроорганизмов песок прокалывают. Температура должна быть около 400 ̊С на поверхности слоя песка 15 – 20см.

     Сосуды  для песчаных культур берут обычно менее высокие, чем для почвенных  культур, так как капиллярное  поднятие воды в песке слабее, чем  в почве

     Учитывая  то, что хороший кварцевый песок  – довольно ценный материал, а также  сложность его подготовки, необходимо кварцевый песок использовать несколько  раз (Церлинг В.В.,1995).

     Питательные смеси. Состав смесей зависит от особенностей опытных растений и задач исследований. В большинстве случаев применяют так называемые нормальные питательные смеси. Питательная смесь должна содержать все необходимые элементы питания в усвояемой форме и в количествах, достаточных для нормального развития растений. Кроме того, смесь должна обеспечивать физиологическую уравновешенность питательного раствора и оптимальный рН в течение всего вегетационного периода. Питательная смесь должна иметь по возможности нейтральную реакцию.

     Для приготовления растворов применяют  химически чистые соли и бидистиллированную или очищенную на ионообменных смолах воду. Используют питательные вещества в форме таких соединений, которые по своей физиологической реакции безвредны. Питательные растворы необходимо готовить более концентрированными, чем требуется для нормального роста и развития растений, и потом добавлять соответствующие их количества в песок. Хранить исходные растворы нужно в темноте, чтобы не образовался нерастворимый гидрат оксида железа и не росли водоросли.

     Ниже  приводятся составы некоторых универсальных питательных смесей для песчаных и водных культур.

         Смесь Гельригеля, г/л                                                             Смесь Гильтнера, г/л

Са(NO₃)₂ безводный                0,492                                  KNO₃                                                                               0,0368

или Са(NO₃)₂  · 4H₂O               0,708                                  NaNO₃                                               0,0512

FeCl₃ · 6H₂O                             0,025                                  Fe₃(PO₄)₂ · 4H₂O                                 0,25

KCl                                            0,075                                  MgSO₄ · 7H₂O                                    0,25

KH₂PO₄                                                           0,136                                 KCl                                                      0,25

MgSO₄ безводный                    0,060                                  (NH₄)₂SO₄                                                                   0,064

или MgSO₄ · 7H₂O                   0,123                                 FeCl₃, 5% - ный  раствор                 3 капли 

Смеси Цинцадзе

       При выращивании растений в  водных, а иногда и в песчаных  культурах нередко появляется  хлороз листьев. Чтобы устранить  это явление, хлорное железо  заменяют лимоннокислым или хелатным (Кирюшин Б.Д., 2009). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Глава VI. Статистическая обработка опытных данных.

     Методические  указания предназначены для оказания помощи студенту по работе с программой Statistica по проведению статистического анализа данных. В первую очередь они будут полезны студентам-дипломникам, работающим над своими дипломными работами и проектами. Пакет Statistica занимает в мире устойчиво лидирующее положение среди программ статистической обработки данных. В последнее время появились первые подробные пособия, посвященные работе с этим пакетом. Однако эта литература для массового пользователя не всегда является легко доступной. 
На простых примерах, касающихся различных сторон лесного дела, показаны возможности пакета по первичной обработке опытных данных и множественному регрессионному анализу. Методические указания рассматривают всего два (наиболее часто использующихся в опытном лесном деле) из большого количества статистических модулей, имеющихся в программе. 
         Методические указания рассчитаны на пользователя, имеющего начальные навыки работы с Windows - программами. 
Составитель методических указаний выражает благодарность рецензентам за ценные советы и замечания.

     К сожалению, пакет Statistica не рассчитывает такие часто применяемые статистики, как коэффициент вариации и относительная ошибка среднего значения (точность опыта). Но их определение не представляет большого труда. Коэффициент вариации (%) есть отношение стандартного отклонения к среднему значению, умноженное на 100%:

     Коэффициент вариации, как дисперсия и стандартное  отклонение, является показателем изменчивости признака. Коэффициент вариации не зависит от единиц измерения, поэтому  удобен для сравнительной оценки различных статистических совокупностей. При величине коэффициента вариации до 10% изменчивость оценивается как слабая, 11-25% - средняя, более 25% - сильная (Лакин, 1990). 
Относительная ошибка среднего значения (%) - отношение стандартной ошибки среднего к среднему значению, умноженное на 100% (для вероятности 0,68):

     Это процент расхождения между генеральной  и выборочной средней, показывает на сколько процентов можно ошибиться, если утверждать, что генеральная средняя равна выборочной средней. Если относительная ошибка не превышает 5%, то точность исследований (точность опыта) оценивается как хорошая, до 10% - удовлетворительная. 
Точность 3-5% при вероятности 0,95, а в некоторых случаях и при вероятности 0,68, является вполне достаточной для большинства задач лесного хозяйства.

      НСР – наименьшая существенная разница, при 95% уровня вероятности.

      Это критерий наличия существенных различий, между любыми двумя средними в  опыте. Рассчитывается по формуле: 
 

Где – критерий стюдента табличной величины для n = 1;

       – дисперсия остатков в Exel по МS – внутри групп в однофакторном дисперсионном анализе по строкам;

       n – количество повторностей, выборка. 
 

Статистическая  обработка данных опыта

Таблица 1.

 

     Где n = объему выборки, в данном случае количество повторностей;

     Х – средне арифмитическое по повторностям;

     Sx – ошибка среднего расчета по Sx =

     δ – средне квадратичное или стандартный отлон

S = ,

     Где d – отклонение от средней

     Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Коэффициент вариации представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Он вычисляется по формуле:

,

где - искомый показатель, - среднее квадратичное отклонение, - средняя величина 
 
 
 
 
 

     Глава V. Влияние влажности почвы на всхожесть зерновых культур в полевом опыте

     В результате вегетационных опытов определено процент всхожести пшеницы на различных вариантах удобренности при возрастном увлажнении почвы. Данные представлены в виде таблицы 2.

     Название  почвы: Овес по влажности 10,15, 20, 30, 40

     Таблица 2.

 

     Корреля́ция (корреляционная зависимость) — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения значений одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.