Статистическая интерпретация показателей роста и плодоношения малины

Для правильного решения многих теоретических вопросов и практических задач растениеводства большое значение имеет выяснение закономерностей варьирования различных количественных признаков растений.

Известно, что в агрономических опытах статистические методы обработки экспериментальных данных впервые в России применил крупнейший ученый Д. И. Менделеев еще в 60-х годах XIX в. (Потапов, 1999).

В настоящее время уже нет исследований без применения методов математической статистики по всем сельскохозяйственным, биологическим и другим наукам.

В научном плодоводстве в бывшем СССР отдельные случаи применения методов и алгоритмов математической статистики начали появляться только в 60-х годах. За короткое время (всего 3 десятилетия) рядом ученых (Перфильев, 1994; Потапов, 1977; Волков, 1998; Драгавцев, 2000 и др.) показано, что вариационная статистика как наука может выполнять в научном плодоводстве, как и в других сельскохозяйственных науках, важные задачи — по планированию экспериментов на максимальное получение информации при минимальных затратах, использованию методов и алгоритмов оценки результатов исследований, установлению различных корреляционно-регрессионных и других связей и зависимостей между показателями роста и плодоношения плодовых и ягодных растений, прогнозированию и моделированию признаков, сортов, технологий, урожайности насаждений и культур.

В то же время существует ряд проблемных вопросов для дальнейшего понимания, разработки и развития этой науки. «Методика исследований является основой основ, фундаментом любой науки, в т. ч. садоводческой, как в широком — проблемном, так и узком — технико-технологическом и аналитическом понимании» (Потапов, 1999).

Закономерности фенотипической изменчивости количественных признаков, а также ее зависимость от действия различных факторов становятся более понятными, если рассматривать их в свете представления о многовариантности развития, суть которого заключается в том,. что потенциально онтогенез каждого живого организма в зависимости от условий окружающей среды может осуществляться по-разному. Онтогенез не является процессом, строго предопределенным заранее во всех деталях, а представляет собой лишь реализацию какого-то одного варианта развития из множества возможных, которая в значительной мере определяется внешними условиями. Разумеется, множество возможных вариантов развития ограничено некоторыми пределами, зависящими от наследственности организма, а также свойственной генотипу нормы реакции.

Представление об онтогенезе растений как о вероятностном процессе, создает теоретические предпосылки для использования идей и методов теории вероятности и математической статистики при изучении различных биологических вопросов. Это способствует выбору более корректных и, следовательно, более эффективных способов решения поставленных задач (Перфильев, 1994).

Изучение модификационной изменчивости количественных признаков и выявление закономерностей их варьирования у растений имеет первостепенное значение для селекции, так как этот тип изменчивости является главным препятствием на пути повышения эффективности идентификации по фенотипу нужных селекционеру генотипов и их отбора. В этой связи ряд исследователей изучали влияние на уровень модификационной изменчивости различных факторов среды, в частности площади питания растений, применения орошения и внесения различных доз удобрений. Однако таких работ очень мало. Гораздо большее внимание уделяется изучению изменчивости абсолютных значений признака в зависимости от меняющихся условий среды, например при разном загущении посевов. Что же касается сравнительного изучения для целей селекции уровней варьирования хозяйственно-важных количественных признаков, обусловленного модификациями и их генотипическими различиями на основе использования метода модельных популяций и математической обработки данных на ЭВМ, то оно началось сравнительно недавно и затронуло / лишь отдельные культуры.

Плодовые деревья и ягодные кустарники подвергаются воздействию неблагоприятных климатических и метеорологических факторов в значительно большей мере, чем посевы полевых культур, и в этом — одна из основных причин вариабельности величин урожаев плодов. На повышение их стабильности больше влияют правильный подбор видов и сортов, чем оптимизация системы возделывания (Кешпап, 1984). Это особенно важно, потому что для садоводства характерна высокая временная инерционность видового и сортового состава насаждений (Жученко, 1980). Поэтому необходимо использовать эффективные методы изучения особенностей плодовых культур и сортов для их рационального размещения в таких природных зонах, условия которых наиболее полно соответствуют адаптивному потенциалу соответствующих генотипов.

При изучении агроэкологической адаптивности сортов полевых культур широко используются методы биометрического анализа результатов экологических сортоиспытаний, проведенных в разные годы, в различных природных зонах. К сожалению, эти методы редко применяют при обработке данных сортоиспытаний плодовых культур. Поэтому обычно при более высокой стоимости этих испытаний остается не выявленной значительная часть важной информации об особенностях экологической адаптивности испытанных генотипов и стабильности их урожаев. В то же время именно в плодоводстве максимален ущерб от ошибок в выборе культур, сортов и неоптимального их размещения (РеЬгшапп, 1984).

Большое внимание ученые уделяют изучению исходного материала, как при создании новых сортов, так и при улучшении уже существующих. Для выявления лучших доноров и перспективных кандидатов в новые сорта может быть полезен статистический анализ возможно большего количества признаков.

Целью настоящей работы является оценка степени варьирования показателей роста и плодоношения различных сортов малинывыявление корреляционных связей между отдельными показателями роста, а также между показателями роста и урожайностью сортов малины на основе предварительного анализа выборокразработка методики прогнозирования урожайности сортов малины по характеру корреляций между параметрами листьев и урожайностипроверка проведенных оценок и методики на сортах малины районированных в отличной от ЦЧР географической зоне.

выводы.

1. Количественные признаки малины характеризуются высокими коэффициентами вариации: по высоте ветвей V = 21,73.29,09%- по количеству листьев на 1 ветви V = 19,13.27,62%- по диаметру стволика V = 19,06.31,75%- по длине междоузлий V = 13,76.24,02%- по количеству ягод на 1 ветви V = 11,17.22,56%- по площади листьев V = 10,75.20,52%- по периметру листьев V = 5,53. 12,43%.

Различия между сортами по высоте у двулетних ветвей гораздо более выражены, чем у однолетних (за исключением сортов Журавлик и Гусар).

2. Использование методики оценки минимального количества повторностей.

2сг2 (! + ?,) и интервала объемов выборки по формуле пцт —-^- позволяет подготовить выборки, обеспечивающие достоверный статистический анализ показателей.

3. У однолетних растений выявлены корреляционные связи между высотой и диаметром ветви (г = 0,79.0,9), количеством листьев и высотой (г = 0,79.0,89- кроме Вольницы: г = 0,34). Между высотой побега и длиной междоузлий корреляции не прослеживаются ни у одного сорта (г = 0,17.0,77).

У двулетних ветвей корреляционная зависимость (г = 0,8.0,91) установлена между высотой ветви и количеством листьев, высотой и количеством ягод, количеством листьев и количеством ягод.

Достаточно высокая корреляционная связь между количеством листьев и количеством ягод на одной ветви (г = 0,59.0,87) указывает на зависимость урожайности от фотосинтетической деятельности растений малины.

4. В исследованиях, связанных с малиной, использование закономерностей нормального распределения правомерно, так как сопоставление кривой эмпирического распределения четырех показателей роста побегов с кривой нормального распределения (с помощью критериев г|2 и А,), выявило их близкое соответствие.

5. Из изученных сортов наибольшей урожайностью отличались сорта Бальзам (60,07 ц/га), Рубин брянский (38,9 — 53,5 ц/га), Вольница (37,4 — 48,8 ц/га), Метеор (31,6 — 49,3 ц/га) по сравнению с сортами Росяница (37,68 ц/га), Журавлик (29,7 — 48,1 ц/га) и Гусар (23,0 — 35,4 ц/га).

6. Периметр листьев малины варьирует значительно меньше (V = 5,53 — 12,43%), по сравнению с площадью (V = 10,75 — 20,52%). Достоверность и точность измерения периметра значительно выше измерений площади листьев, что характеризует величину периметра как более постоянный, надежный показатель по сравнению с площадью листьев.

7. Предложенные методы оценки площади листьев малины с использованием коэффициента формы, калибровочных кривых и коэффициентов сравнения с геометрическими фигурами, дают наибольшую точность определения при высокой производительности по сравнению с известными методами.

8. Среди изученных коэффициентов расчета фактической площади листьев по площади геометрических фигур, описываемых вокруг листа (ромба, прямоугольника и окружности), ближе всех к величине площади центрального листа является величина площади круга. Наиболее сортоспецифичным является коэффициент, который позволяет оценить площадь листа по длине центральной жилки.

9. Наибольшая средняя площадь отдельных листьев отмечена у сортов.

2 2 2 Метеор — 94 см, Рубин брянский и Вольница — 86 см, Росяница — 80 см .

Достоверно большая площадь на одном стебле сформировалась по сортам.

2 2 Метеор -17,9 дм и Рубин брянский — 17,6 дм. Площадь листьев, приходящаяся на 1 ягоду, у сортов отличается незначительно.

10. Наиболее высокую удельную продуктивность работы листьев имеют сорта Журавлик (0,30), Рубин брянский (0,31), Пересвет (0,39) — при большей урожайности имеют меньшую площадь листьев.

11. Полученные нами уравнения регрессии позволяют прогнозировать урожайность малины будущего года по общей площади листьев ветви, высоте ветви, количеству листьев и количеству ветвей на 1 п.м. Для сорта л.

Журавлик коэффициент детерминации равен Я =0,75, для сорта Метеор л л л.

Я =0,79, сорта Рубин брянский — Я =0,97, сорта Вольница — Я =0,90 и сорта Гусар — Я2=0,92.

12. Наиболее высокой экономической эффективностью отличаются сорта Бальзам и Рубин брянский (уровень рентабельности — 203%). Несколько меньшей эффективностью отличаются сорта Метеор, Вольница, Журавлик, уровень рентабельности которых составляет 179%, 176%, 172% соответственно.

Научная новизна.

1. Впервые дана сравнительная оценка величин варьирования показателей роста и плодоношения различных сортов малины, количественное определение сортоспецифичных признаков.

2. Разработан новый рациональный метод нахождения необходимого количества повторностей и его интервальной оценки.

3. Впервые получены коэффициенты формы листьев малины для десяти сортов.

4. Получены коэффициенты для оценки площади листьев малины разными способами с использованием периметра, калибровочных кривых, коэффициентов пересчета из площади простых фигур, суммарной длины и ширины листа, дающие наибольшую точность определения при высокой производительности.

5. Получены линейные уравнения регрессии, позволяющие с заданной доверительной вероятностью оценить урожайность малины будущего года (по каждому сорту), на основе измерения площади листьев и некоторых других показателей однолетних ветвей.

Практические рекомендации.

1. В научно-исследовательской работе с малиной целесообразно использовать следующее количество учетных единиц, обеспечивающих наибольшую точность измерений:

• 27−31 измерений по показателю «высота побега» .

• 19−21 измерений по показателю «количество листьев» .

• 22−25 измерений по показателю «диаметр стволика» .

• 10−11 измерений по показателю «количество ягод» .

2. В селекционном отборе необходимо учитывать следующие корреляции, имеющие хозяйственное и практическое значение: между количеством ягод и площадью листьев на 1 стебле (г = 0,89) между площадью листьев на 1 стебле и урожаем с 1 стебля (г = 0,69) между площадью 1 листа и урожаем с 1 га (г = 0,76) между площадью листьев на 1 га и урожаем с 1 га (г = 0,78).

3. Оценивать площадь, периметр листовых пластин растений следует с использованием программы Leaf, разработанной на кафедре информатики МичГАУ с участием автора и позволяющей достигать 99% точности получаемых результатов.

4. Прогнозировать урожайность малины будущего года рекомендуется с использованием следующих уравнений:

Сорт Журавлик: у = 207,86 + 0,25xi — 0,82×2 + 9,59×3 — 6,69×4. Сорт Метеор: у = 56,75 + 0,04xi — 0,24×2 + 5,49×3 + 13,26×4. Сорт Рубин брянский: у = 1169,01 + 0,03xi — 5,1×2 + 8,57×3 + 0,02×4. Сорт Вольница: у = 18,27 + 0,19х! — 1,51×2 + 7,44×3 + 12,77×4. Сорт Гусар: у = -317,66 + 0,06х! + 5,57×2 + 11,19×3 — 33,24×4. где: у — урожай с 1 ветви, г;

Xi — общая площадь листьев побега, см — х2 — высота побега, смх3 — количество листьев побега, штх4 — количество побегов на 1 п.м., шт.