Полевые опыты

14 Все разнообразие полевых опытов делится на две группы: I) опыты агротехнические; 2) опыты по сортоиспытанию сельскохозяйственных культур.

Агротехнические опыты, в  свою очередь, делятся на: а) однофакторные; б) многофакторные.

В однофакторных опытах изучается  действие только одного фактора, приема, который является единственной причиной изменений изучаемого результативного  признака, например глубина или способ обработки почвы, дозы удобрений, сорта  и т. д.

4Многофакторные опыты  включают несколько, но не менее  двух однофакторных опытов, построенных  по принципу единственного логического  различия между изучаемыми факторами  простого опыта.4. Требования, предъявляемые к схеме однофакторного полевого (вегетационного) опыта

Наиболее сложный вопрос, который приходится решать исследователю,-- это разработка схем будущих опытов.

Однофакторные схемы строятся с несколькими градациями изучаемого фактора, например норм высева семян, сроков сева, доз удобрений, разной глубины  обработки почвы. В этих опытах практически  не требуется много вариантов, число  вариантов не должно превышать 12-16, а делянок 50-60. При необходимости  иметь большее число вариантов, следует составить две схемы  и осуществлять их как отдельные  опыты со своими контрольными вариантами или же увеличивать число контрольных  вариантов. Интервалы между дозами, сроками, глубиной и т. д. должны быть такими, чтобы разница в урожаях  между ними превышала ошибку опыта.

При планировании схем однофакторных  экспериментов, которые каждый год  закладывают на новых участках, следует  иметь в виду два основных момента. Во-первых, варианты в однофакторном  опыте могут различаться качественно: опыты по изучению и сравнительной  оценке сортов и культур, способов посева и обработки почвы, предшественников, разных форм удобрений, пестицидов и  т.п. Во-вторых, варианты в опыте могут  иметь количественные градации изучаемых  факторов: опыты с дозами удобрений, нормами полива, глубиной обработки  почвы, нормами посева семян и  т. п.

Сравнительно просто решается вопрос о схемах однофакторных опытов, в которых варианты различаются  качественно. Так, если экспериментатор  планирует изучить пять сортов озимой пшеницы или пять способов обработки  почвы, схема опыта будет включать пять вариантов А, В, С, D, Е. При разработке схем однофакторных опытов, в которых  варианты различаются качественно, важно выдержать принцип единственного  различия, правильно выбрать контрольный  вариант стандарт) и определить сопутствующие, не изучаемые в опыте оптимальные  агротехнические условия эксперимента (фон).

Для схем однофакторных полевых  опытов с количественными градациями, кроме требований перечисленных  выше, необходимо правильно установить единицу варьирования для доз  изучаемого фактора и число градаций (доз). Важно так составить схему  опыта, чтобы на основании экспериментальных  точек - эффектов вариантов можно  было построить кривую отзывчивости (отклика), которая будет характеризовать  зависимость урожая от изменения  изучаемых градаций фактора. Обычно связь между урожаем и возрастающими  дозами одного фактора нелинейна. Поэтому  желательно иметь достаточное число  доз в широком диапазоне. Необходимо стремиться установить или равные интервалы  между градациями фактора, или, если это можно предугадать, назначить больше градаций в местах перегибов кривой отзывчивости. Обычно достаточно иметь 5-8 уровней (доз, градаций) изучаемого фактора. При этом важно так установить основной уровень, т.е. ту центральную точку на кривой отзывчивости, чтобы по мере движения к крайним (экстремальным) значением эксперимент охватывал бы лимитирующую, стационарную и ингибирующую область этой кривой. Таким образом, успешное решение поставленной перед экспериментатором задачи зависит от удачного выбора основного уровня (центра эксперимента) и единицы (шага) варьирования изучаемого фактора. Если неправильно установлен центр эксперимента и приняты незначительные различия в дозах (градациях), то экспериментальные точки могут охватывать только лимитирующую или стационарную область, и, следовательно, на основании этой информации нельзя установить оптимальный уровень для изучаемого в опыте фактора. Точные рекомендации по выбору величины шага дать невозможно, и многое здесь зависит от квалификации и интуиции экспериментатора. При выборе шага варьирования необходимо так установить градации факторов, чтобы в лимитирующей области вызванное этим варьированием изменение результативного признака, например урожая, превышало наименьшую существенную разность.

Подчеркнем принципиальное различие между однофакторными опытами  с качественными (дискретными, прерывистыми) и количественными (непрерывными) факторами, имеющее отношение к планированию повторности. В первом случае важно  точнее определить прибавку урожая в  сравнении с контролем (стандартом), т. е. эффект варианта, и для этого  необходима достаточная обычно 4-6-кратная  повторность. Во втором случае важно  определить форму кривой отзывчивости, для этого надо иметь достаточное  число градаций (доз) фактора в  широком диапазоне и, следовательно, выгоднее иметь больше вариантов, не повышая повторность сверх 3-4-кратной.

5. Требования, предъявляемые  к схеме многофакторного опыта

Многофакторные схемы  опыты строятся по принципу всевозможного  сочетания изучаемых факторов, например разная глубина обработки почвы  и различные дозы удобрений или  удобрения и поливы, предшественники  и сорта и т. д.

Принципиальная особенность  многофакторного опыта -- возможность  установить действие изучаемых факторов, характер и величину их взаимодействия при совместном применении.

Чтобы на основе данных многофакторного  эксперимента можно было вычислить  эффекты действия и взаимодействия факторов при планировании его схемы, необходимо выдержать принцип факториальности. Факториальными называются схемы многофакторных опытов, построенные по принципу всевозможных сочетаний факторов.

В факториальных опытах может  изучаться действие и взаимодействие как количественных, так и качественных факторов и их градаций. Для количественных факторов нулевая градация (0) означает отсутствие изучаемого фактора, например без удобрений, без полива и т.п. или его какой-то низший уровень, например минимальная норма посева, глубина обработки и т.п. Для  качественных факторов нулевая градация (0) означает контрольный вариант -- стандартная  система обработки, стандартный  сорт и т.д.

Полная многофакторная схема  дает возможность получить из эксперимента максимум информации. Поэтому там, где  нет особых препятствий к проведению опыта по факториальной схеме, ей нужно отдать предпочтение. Стремление сократить схему путем исключения практически неинтересных вариантов ведет к потере значительной части информации, не позволяет установить взаимодействие факторов, сводит эксперимент к простому однофакторному опыту.

Применение полных факториальных  схем особенно полезно и незаменимо при выяснении парных взаимодействий различных факторов, например удобрений  и орошения, обработки почвы и  известкования и т. п.

Совершенно очевидно, какое  огромное значение имеют исследования, направленные на разработку такого сочетания  приемов, которое может способствовать положительному взаимодействию факторов. Чаще всего оно проявляется при  сочетании разноименных факторов, и, наоборот, сочетание факторов, действующих  в одном направлении, часто ведет  к отрицательному результату, который  указывает на практическую целесообразность раздельного применения этих факторов воздействия. Все это свидетельствует  о том, что при планировании многофакторных опытов в комплекс надо включить разноименные факторы.

Решающее значение для  успеха миогофакторного эксперимента имеет удачный выбор основного  уровня (центра эксперимента) и единиц (шага) варьирования изучаемых факторов.

Целесообразно так установить шаг варьирования, чтобы нижний и  верхний уровни варьирования находились в активных областях (лимитирующей и ингибирующей) на кривой зависимости  результативного признака от величины отдельного фактора.

Схема полного факториального эксперимента обладает рядом важных преимуществ перед однофакторным, среди которых отметим следующие.

1. Опытные данные показывают  влияние каждого фактора в  различных условиях, создаваемых  изменением других факторов.

2. Испытание различных  сочетаний факторов позволяет  получить более надежные основания  для практических рекомендаций, остающихся пригодными и при  изменяющихся условиях.

3. При независимом действии  факторов один многофакторный  опыт дает столько же информации  о каждом из них, как если  бы весь эксперимент был посвящен  исследованию только одного фактора.  Если же факторы взаимодействуют,  то мы получаем большую дополнительную  информацию о величине и характере  их взаимодействия.

Существенный недостаток полных факториальных схем при изучении трех и более факторов в четырех-пяти и более градациях-- их много вариантность и связанные с этим затруднения  практического осуществления опыта. В трехфакторных опытах, например, увеличение числа градаций каждого  фактора с 2 до 5 увеличивает число  вариантов с 8 до 125. Закладка опыта  с большим числом вариантов требует  выделения крупного земельного участка, что существенно увеличивает  ошибку и усложняет техническое  проведение эксперимента. Вместе с  тем, чтобы получить надежные для  производственного использования  математические модели урожая, число  точек (доз), необходимых для построения кривых действия изучаемых в многофакторном опыте факторов, должно быть не менее  пяти.

Исследования показывают, что противоречия между многовариантностью и требованием иметь компактные территориальные размеры опыта  можно разрешить двумя путями.

Во-первых, переходом к  конструированию неполных факториальных  схем, которые представляют собой  специальные выборки из полных. Эти  схемы должны равномерно охватывать всю область взятых для изучения градаций факторов, но содержать значительно  меньше вариантов.

И, во-вторых, путем использования  для постановки метода смешивания, суть которого -- блокировка вариантов  в компактные сравнимые группы (блоки) внутри каждого повторения. При блокировке экспериментатор намеренно жертвует взаимодействиями высшего порядка, которое в условиях полевых опытов, как правило, несущественно и  не представляет интереса, смешивает  их с междублоковыми различиями, чтобы  более точно сравнить варианты внутри блока.

http://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=559601

36 Документация и обработка опытных данных. Полевой опыт проводится в сложной природной и хозяйственной обстановке,и,  чтобы правильно объяснить его результаты, надо знать все условия, при которых он протекал.

Все записи по опыту должны быть объективными, точными, полными  по содержанию и своевременными. Все  документы подразделяются на две  группы: первичные и полевой журнал.

Первичные документы представляют собой рабочую тетрадь, в которую  записывают все массовые наблюдения, подсчеты, данные анализов, метеорологические  данные.

Полевой журнал — основной сводный документ. Его ведут по каждому опыту. В полевой журнал записывают:

1)     общие сведения  об участке, его историю, почвенную  характеристику, размер делянок,  схему и план опыта;

2)     все полевые  работы в хронологическом порядке,  начиная с уборки предшествующей  культуры;

3)     результаты  полевых наблюдений, учетов и  анализов;

4)     урожай с  делянки в пересчете на 1 га;

5)     результаты  анализа структуры урожая по  лабораторному снопу;

6)     дополнительные  сведения и выводы по изучаемому  агро- приему или сорту.

Для того, чтобы по результатам  полевого опыта сделать правильное заключение, необходимо оценить, насколько  точны полученные данные и в какой  мере на них можно основывать какие-либо выводы.

Полученные в опытах цифровые данные обрабатывают путем агрономического  анализа и статистической оценки.

Агрономический анализ — критический обзор данных об  урожаях, сопоставление их с результатами полевых наблюдений, анализ методики и техники проведения опыта, а также освобождение данных от ошибок, неточностей. Если допущены серьезные нарушения, опыт бракуют.

Анализ опыта начинают с предварительной цифровой обработки  данных, которая включает пересчет урожаев с делянки на урожай с  гектара, приведение урожая к стандартной  влажности, вычисление средних урожаев  и расчет абсолютных и относительных  прибавок урожая.

Статистическая обработка  включает оценку точности полевого опыта  и существенности разностей между  изучаемыми вариантами. Она позволяет  установить границы возможных случайных  колебаний, оценить существенность различий между опытными вариантами и извлечь из опытных данных сведения, которые не могут быть получены без  привлечения математической статистики.

Основной целью данной работы является обзор принципов  построения динамических моделей в  экологии, а также представление  локально-экологического подхода к  моделированию экосистем и приложение его принципов к исследованию и прогнозу развития среднеширотного  двувидового леса. Основной акцент делается на построение принципиальных взаимодействий динамической системы  ресурс – двувидовой лес – окружающая среда на основании экспериментально полученных данных и закономерностей. Приводятся предварительные результаты компьютерного моделирования.