DSpace Регистрация
 

Institutional Repository of Polissia National University >
Періодичні видання >
Наукові горизонти >
2020, № 01 (86) >

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ir.polissiauniver.edu.ua/handle/123456789/10201

Название: Оцінка залежності між параметрами врожайності кукурудзи та показниками ландшафтного різноманіття
Другие названия: Evaluation of correlation between maize yield parameters and landscape diversity indicators
Оценка зависимости между параметрами урожайности кукурузы и показателями ландшафтного разнообразия
Авторы: Зимароєва, А. А.
Zymaroieva, A.
Зимароева, А. А.
Пінкіна, Т. В.
Pinkina, T.
Пинкина, Т. В.
Іванюк, Т. М.
Ivanyuk, T.
Иванюк, Т. Н.
Тишковський, В. В.
Tyshkovskyy, V.
Тишковский, В. В.
Ключевые слова: урожайність
yield
урожайность
параметри
parameters
параметры
модель
model
кукурудза
maize
кукуруза
біорізноманіття
biodiversity
биоразнообразие
ландшафтне різноманіття
landscape diversity
ландшафтное разнообразие
індекс Шеннона
Shannon index
индекс Шеннона
Дата публикации: 2020
Издатель: Житомирський національний агроекологічний університет
Библиографическое описание: Оцінка залежності між параметрами врожайності кукурудзи та показниками ландшафтного різноманіття / А. А. Зимароєва, Т. В. Пінкіна, Т. М. Іванюк, В. В. Тишковський // Наукові горизонти. – 2020. – № 1 (86). – С. 29–38.
Аннотация: Робота присвячена дослідженню параметрів тренду урожайності кукурудзи на території 10 областей Поліської та Лісостепової зон України та з’ясуванню впливу факторів різноманіття ландшафтного покриву на них. Дані з урожайності кукурудзи по районах брали в Державній службі статистики України. Всі обрахунки параметрів моделі урожайності виконували в середовищі статистичних калькуляцій R. Оцінку різноманіття ландшафтного покриву проведено на основі індексу Шеннона. Просторові зображення виконані за допомогою ArcGIS 10.1. Встановили, що упродовж досліджуваного періоду врожайність кукурудзи може бути описана сигмоїдною кривою (лог-логістична модель). Параметрами моделі урожайності виступають наступні показники: мінімальний рівень урожайності; максимальний рівень урожайності; ухил моделі, що показує швидкість змін урожайності в часі; ED50 – час, який потрібний для досягнення половинного, від максимального рівня, зростання урожайності. Найменший рівень врожайності за період досліджень спостерігався на початку та у середині 90-х років минулого століття. Для територій з більшими показниками «мінімальної урожайності» характерне і більш стрімке нарощення урожайності з часом. Просторова карта варіювання показника ED50, в свою чергу, є повним віддзеркаленням карти показника швидкості зростання урожайності. Найвищий рівень врожайності, за якого, при даному рівні агротехнологій, врожайність визначається саме біотичним потенціалом території, припадає на поточний часовий період. Аналізуючи карту розміщення природоохоронних об’єктів різного рівня та середню відстань до них, прийшли до висновку, що найбільшою щільністю об’єктів природо-заповідного фонду (ПЗФ) характеризуються північні області України. За допомогою регресійного аналізу виявлено статистично значиму кореляцію між верхньою границею урожайності кукурудзи (максимальною урожайністю) та індексом Шеннона. Між відстанню до природоохоронних об’єктів та верхньою границею урожайності є також регресійна залежність, що описується рівнянням другого порядку. Тобто, існує оптимальне значення ландшафтно-екологічного різноманіття, за умов якого продукційний потенціал кукурудзи сягає найбільшого рівня.
The paper aims to study of the parameters of the maize yield trend parameters in the territory of 10 administrative regions of Polissya and Forest-steppe zones of Ukraine and to find out the influence of landscape diversity factors on them. State Statistics Service of Ukraine provided the maize yields data by the administrative districts. The calculations of the yield model parameters were performed in R Project for Statistical Computing. Landscape diversity was estimated based on the Shannon index. Spatial images are made using ArcGIS 10.1. It was found that during the study period maize yield dynamics described by a sigmoid curve (log-logistic model). The parameters of the yield model are the following indicators: lower limit of yield; upper limit of yield; slope that showing the rate of change in yield over time and ED50 – the time it takes to achieve half of the maximum yield level. The lowest yields during the study period were observed in the early and mid-1990s. Areas with higher value of minimum yields are characterized by a more rapid increase in yield over time. The spatial variation map of the ED50 is, in turn, a complete reflection of the yield rate map. The upper limit of productivity, at which at a given level of agrotechnology, the yield is determined precisely by the biotic potential of the territory occur in the current time period. Analyzing the map of the location of different environmental protected objects and the average distance to them, we concluded that the northern regions of Ukraine is characterized by the highest density of the Nature Preserve Fund (NPF) objects. Regression analysis revealed a statistically significant correlation between the upper limit of maize yield (maximum productivity) and the Shannon index. There is also a correlation between the distance to the environmental objects and the upper yield limit, which is described by the second-order equation. Therefore, there is an optimum value of landscape and ecological diversity, under which the maize production potential reaches the highest level.
Работа посвящена исследованию параметров тренда урожайности кукурузы на территории 10 областей Полесской и Лесостепной зон Украины и выяснению влияния факторов многообразия ландшафтного покрова на них. Данные по урожайности кукурузы по районам принимали в Государственной службе статистики Украины. Все расчеты параметров модели урожайности выполняли в среде статистических калькуляций R. Оценку многообразия ландшафтного покрова проведено на основе индекса Шеннона. Пространственные изображения выполнены с помощью ArcGIS 10.1. Установили, что на протяжении исследуемого периода урожайность кукурузы может быть описана сигмоидной кривой (лог-логистическая модель). Параметрами модели урожайности выступают следующие показатели: минимальный уровень урожайности; максимальный уровень урожайности; уклон модели, показывает скорость изменений урожайности во времени; ED50 - время, необходимое для достижения половинного от максимального уровня, рост урожайности. Наименьший уровень урожайности за период исследований наблюдался в начале и в середине 90-х годов прошлого века. Для территорий с большими показателями «минимальной урожайности» характерно и более стремительное наращивание урожайности со временем. Пространственная карта варьирования показателя ED50, в свою очередь, является полным отражением карты показателя скорости роста урожайности. Самый высокий уровень урожайности, при котором, при данном уровне агротехнологий, урожайность определяется именно биотическим потенциалом территории, приходится на текущий временной период. Анализируя карту размещения природоохранных объектов разного уровня и среднее расстояние к ним, пришли к выводу, что наибольшей плотностью объектов природно-заповедного фонда (ПЗФ) характеризуются северные области Украины. С помощью регрессионного анализа выявлено статистически значимую корреляцию между верхней границей урожайности кукурузы (максимальной урожайностью) и индексом Шеннона. Между расстоянием к природоохранным объектам и верхней границей урожайности также является регрессионная зависимость, описывается уравнением второго порядка. То есть, существует оптимальное значение ландшафтно-экологического разнообразия, в условиях которого продукционный потенциал кукурузы достигает наибольшего уровня.
URI: http://ir.znau.edu.ua/handle/123456789/10201
ISSN: 2663-2144
Располагается в коллекциях:2020, № 01 (86)

Файлы этого ресурса:

Файл Описание РазмерФормат
SH_2020_1_29-38.pdf2,29 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
View Statistics

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.

 

ISSN 2414-519X © 2014-2024 Полесский университет