string(28) "10.25680/2585.2018.56.76.086" ПРИМЕНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР ПРИ АНАЛИЗЕ РЕЗУЛЬТАТОВ МОНИТОРИНГА УРОЖАЙНОСТИ ТРАВ В ПРЕДЕЛАХ АГРОЛАНДШАФТА -

Keywords

многолетние травы, агроландшафт, пространственные ряды урожайности, энтропия, фрактал, регрессия, мониторинг, perennial grasses, agricultural landscape, spatial yield ranks, entropy, fractal, regression, monitoring

ПРИМЕНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР ПРИ АНАЛИЗЕ РЕЗУЛЬТАТОВ МОНИТОРИНГА УРОЖАЙНОСТИ ТРАВ В ПРЕДЕЛАХ АГРОЛАНДШАФТА
(The Use of Different Statistical Procedures for the Analysis of Monitoring Data of Field Grass Yields within the Agricultural Landscape )

Abstract:

В работе описана методика мониторинга урожайности многолетних трав в пределах мелиорированного агроландшафта в режиме ландшафтно-полевого опыта и анализа его результатов. Применены различные статистические и информационные методы исследования данных пространственных рядов урожайности сена. Сделаны также расчеты их фрактальной размерности. Выявлено, что особенности временной (за 19 лет) изменчивости величин разнообразных статистических показателей пространственной вариабельности урожайности, а также ее информационных и фрактальных оценок зависят от разных факторов ландшафтной среды и агроклимата. Расчет разнообразных параметров структуры пространственной вариабельности урожая в пределах агроландшафта позволяет полнее раскрыть природу адаптивных реакций растений на ландшафтные условия в различных агроклиматических обстановках и поэтому он должен быть неотъемлемой частью анализа мониторинговой информации.


The paper describes a method of monitoring the yield of perennial grasses within the ameliorated agricultural landscape based on landscape mode-field experiments and analysis of their results. Various statistical and information methods of research of spatial data series of hay yields were applied. Calculations of the fractal dimension were made. It is revealed that the specific temporal (over 19 years) variability of the values of the various statistical indicators of spatial yield variability, as well as its informational and fractal estimates depend on various factors of landscape environment and agroclimate. Considering various structural parameters of the spatial variability of the crop within the agricultural landscape, we can better assess the nature of the adaptive reactions of plants on the landscape conditions in various agro-climatic conditions. Statistics needs to be an integral part of the analysis of the monitoring information.