Планирование полевого опыта

     Наибольшим  потенциальным плодородием обладают черноземы выщелоченные и обыкновенные среднемощные средне- и малогумусные тяжело- и среднесуглинистые. Наименьшим – среднесмытые разновидности.

     Почвы рекомендуется использовать в пашне.

      Серые лесные почвы представлены темно-серыми лесными оподзоленными и серыми лесными оподзоленными.

      В профиле темно-серых лесных почв выделяются следующие генетические горизонты:

      А₀ – лесная подстилка;

      А – гумусовый, аккумулятивный серой  или темно-серой окраски;

      АВ  – гумусовый, аккумулятивно-элювиальный с белесой присыпкой кремнезема;

      В – иллювиальный, плотный, ореховатый, на поверхности структурных отдельностей лаковые пленки;

      ВС  – переходный к почвообразующей  породе;

      С – почвообразующая порода.

      Основной  отличительный морфологический признак серых лесных почв – наличие осветленного горизонта А1А2, с обильной белесой присыпкой в нижней части горизонта А и более четкая ореховатая структура.

      По  мощности гумусового горизонта темно-серые  лесные почвы мощные (А+АВ) – 49 см, серые  лесные – маломощные – 10 см.

      Гранулометрический  состав почв среднесуглинистый, с содержанием  «физической глины» в верхнем  горизонте 37,8%.

      Содержание  ила в этом же горизонте 21,09%.

      Распределение его по профилю неравномерное  и максимальное его количество отмечается в иллювиальном горизонте В.

      Преобладающая фракция в верхнем горизонте  крупнопылеватая.

      Гумуса  в верхнем горизонте содержится 4,24% и с глубиной его содержание постепенно убывает. Содержание валового азота зависит от гумусности и  составляет 0,30%. Сумма поглощенных оснований коррелирует с содержанием гумуса и гранулометрическим составом и составляет 20,5 м-экв.

      В составе поглощенных оснований  преобладает кальций, в верхнем  горизонте его содержится 91,7% от суммы поглощенных оснований. На втором месте стоит магний, его содержание в этом же горизонте 6,3% от суммы поглощенных оснований.

      Степень насыщенности почв основаниями 85,4%, то есть почвы в известковании не нуждаются.

      Реакция почвенного раствора верхнего горизонта  нейтральная рН = 6,5.

     Содержание  подвижного фосфора среднее (18,1 мг на 100 г почвы), обменного калия – очень высокое (29,8 мг на 100 г почвы по Чирикову).

     Водно-физические свойства темно-серых лесных почв удовлетворительные. 

8. Программа исследований и наблюдений

      Для оценки изменения свойств почв приводятся сравнение результатов анализа почв по содержанию гумуса гор. А и мощности гумусового горизонта двух туров почвенного обследования 1970 и 1999 годов.

      Таблица 5

Изменение содержания гумуса за период между  обследованиями 1970 и 1999 годов по почвенным разностям 

 

    По  большинству почвенных разновидностей, приведенных в таблице, наблюдается  снижение содержания гумуса в гор. А  на 0,24-0,58% за период между обследованиями, что подтверждает развитие негативных процессов в почвах (ветровая, водная эрозия). Это же подтверждает и меньшее содержание гумуса и ила в слое 0-5 см по сравнению с нижележащим горизонтом соответственно на 0,02-0,58% и на 0,10-2,0%.

    За  период со времени предыдущего почвенного обследования произошло уменьшение мощности гумусового горизонта на 1-3 см, увеличение площадей слабосмытых почв на 2950 га и появление 1985 га слабодефлированных почв (табл. 6,7)

    Таблица 6

    Изменение мощности гумусового горизонта за период между обследованиями 1970 и 1999 годов

 

    Таблица 7

    Изменение площадей эродированных почв за период между обследованиями 1970 и 1999 годов

 

    Все это связано с рельефом, развитием  ветровой и водной эрозии, хозяйственной  деятельностью человека, а значит, в технологию обработки почв должны быть включены мероприятия, способствующие прекращению распространения ветровой и водной эрозии почв.

9. Методика наблюдений и метод учета урожая

      Учет  урожая проводился сопряжено с закладкой  почвенных разрезов, согласно методике полевого опыта с делянок площадью 1 м². Для этого в производственных посевах зерновых культур в четырехкратной повторности отобраны снопы, которые доставлялись в лабораторию и в лаборатории проводился разбор снопа.

    Такой спряженный учет урожая позволяет определить зависимость эффективного плодородия от потенциального, т.е. как зависит определяемая урожайность от изученных  свойств почв. 

10. Статистические методы обработки полученных результатов

      Для статистической обработки таких  параметров почв, как мощность гумусового горизонта, содержание гумуса, подвижных форм азота, фосфора и обменного калия, поглощенных оснований, содержания физической глины и ила, а так же выявления тенденций их изменения были использованы следующие алгоритмы:

1. Средняя арифметическая – х = åX/n ,

     где n – число значений Х

2. Дисперсия S² = å(Х – )²/n-1
3. Стандартное отклонение – S = ;
4. Коэффициент вариации – V = S*100/X;
5. Ошибка средней  - S_x = S/ ; (Доспехов, 1979).

      Для установления связей между большим разнообразием показателей (экспозицией, крутизной, длинной склонов, видовым разнообразием почв, морфологическими, физическими, физико-химическими свойствами почв и урожайностью зерновых культур) использован информационно-логический анализ в модификации Ю.Т. Пузаченко, Л.О. Корпачевского, Н.А. Взнуздаева (1970). Помимо этих авторов этот анализ использовался в работах Л.М. Бурлаковой (1973). В основу данного анализа положены представления об измеримости информации, передаваемой изучаемому явлению, как от одного параметра, так и от их совокупности.

       Если  обозначить изучаемое явление через  А, то каждое его значение можно выразить через а₁, а₂, …, а_k или в общей форме через а_i. Таким образом, если А обозначает весь набор возможных параметров, то а_i обозначает отдельный ранг параметра. Не зная закономерностей изменения А, мы можем принять, что появление а_i – есть случайное событие, тогда частота появления каждого ранга А= а_i – есть оценка условной вероятности р(а₁), р(а₂)., р(а_k). Вероятность а_i находится по формуле р(а_i)=Na_i/N, где Na_i – число случаев появления а_i, N – общее число наблюдений. Наше суждение о появлении того или иного параметра явления в какой-то мере неопределенно. Величину этой неопределенности можно оценить количественно. Она обозначается как Н(А) = ∑р(а_i)Log₂р(а_i), т.е. неопределенность появления разных значений А равна сумме произведений вероятности появления каждого ранга р(а_i) на двоичный логарифм этой же вероятности. Если изучается зависимость явления А от фактора В мы составляем свое распределение явления А. В этом случае вероятность  рангов  а₁, а₂ ., а_к в каждом ранге В обозначается через р(а_i/b_j). Для каждого в_j можно рассчитать неопределенность Н(А/в_j), которая равна ∑р(а_i/b_j)Log₂р(а_i/b_j). Если между А и В есть зависимость, то Н(А) = Н(А/b_j). Разность этих величин служит мерой того, насколько наше суждение об А при b_j становится более определенным, чем при значении только распределения А. Эта мера обозначается как I(А/b_j) и называется  информацией об А, содержащейся в b_j. Количество информации поступающей от В к А оценивается как ∑р(b_j)I(А/b_j), т.е. сумма произведения вероятности ранга b_j Т(А,В). Значение Т(А,В) зависит не только от связи между А и В, но и от величины их неопределенностей. Чем больше неопределенность В, тем больше информации передается к явлению А. Для устранения влияния величины неопределенности вводится коэффициент эффективности передачи информации от фактора В к явлению А – К(А,В), который равен К(А,В)=Т(АВ)/Н(В). Наибольшее значение имеет фактор с наибольшим коэффициентом К. Таким образом, при помощи К можно установить степень влияния каждого параметра на изучаемое явление и расположить их по мере убывания коэффициента эффективности канала связи (К). 

11. Сопоставление задач и программы  наблюдений

    Поставленные задачи решались следующим способом, который представлен в табл. 8

Таблица 8

Задачи  и способы их решения

 

Литература:

     1. Бурлакова Л.М., Рассыпнов В.А.  Плодородие почв Алтайского края /Учебное пособие. – Барнаул, 1990. – 81 с.

     2. Доспехов  Б.А. Методы полевого  опыты. – М.: Агропромиздат, 1979. –  352 с.

     2. Кауричев И.С., Панов Н.П., Розов  Н.Н. и др. Почвоведение: уч. пособие.  – изд.4-е, перераб. и доп.  – М.: Агропромиздат, 1989. – 719 с.

     3. Почвенный очерк округа ОПХ им. В.В. Докучаева г. Барнаула (сельские земли) Алтайского края

     4. Пивоварова Е.Г. Статистические  методы в агрохимических исследованиях.  – Барнаул, АГАУ, 2001. – 56 с.

     5. Методичка АО выполнению курсовой  работы по теме «Планирование  полевого опыта».

     6. Яшутин Н.В. Система земледелия  в Алтайском крае. – Барнаул, 1989.