Кореляційний аналіз залежності продуктивності сівозміни від фізико-хімічних, агрохімічних показників ясно-сірого лісового поверхнево оглеєного ґрунту за тривалого сільськогосподарського впливу
DOI:
https://doi.org/10.32636/01308521.2020-(68)-1-5Ключові слова:
ясно-сірий лісовий поверхнево оглеєний ґрунт, горизонт, кореляція, сівозміна, кислотність, гумусАнотація
Рівень родючості ґрунту визначається комплексом властивостей, серед яких агрофізичні, фізико-хімічні, агрохімічні та ін. Показники, які характеризують агрохімічну складову ґрунту, змінюються під дією органічних і мінеральних добрив. Взаємодіючи з ґрунтом, добрива трансформуються, істотно впливаючи на умови живлення рослин і, як наслідок, на продуктивність сільськогосподарських культур.
Результатами досліджень встановлено, що в ясно-сірому лісовому поверхнево оглеєному ґрунті за умов періодично промивного типу водного режиму найбільшою мірою поліпшуються фізико-хімічні властивості за органо-мінерального удобрення на фоні вапнування. Показник рНKCl підвищився до 5,25, Нг знизилася до 2,30 мг-екв/100 г ґрунту, а сума увібраних основ зросла до 10,7 мг-екв/100 г ґрунту. Вміст рухомого алюмінію становить 4,15 мг/кг ґрунту.
За таких умов вміст N в HEglорн. і HEglп/орн. шарах становить 96,6–102,9 мг/кг ґрунту, P2O5 – 204,7–184,5 мг/кг ґрунту, K2O – 159,4–182,5 мг/кг ґрунту проти, відповідно, 86,8; 37,2 та 45,0 мг/кг варіанта без внесення добрив.
В багатьох агрономічних дослідженнях важливо з’ясувати залежність між двома або декількома ознаками, виявити їх взаємний зв’язок. Частіше трапляються такі співвідношення між змінними, коли кожному значенню ознаки X відповідає не одне, а безліч можливих значень ознаки Y. Такі зв’язки з’являються лише при масовому вивченні ознак і, на відміну від функціональних, називаються вірогідними, або кореляційними.
Проведений кореляційний аналіз дав змогу виявити певні тенденції зв’язку між фізико-хімічними, агрохімічними показниками ґрунту та продуктивністю сівозміни. Простежується тенденція тісного зв’язку продуктивності сівозміни з фізико-хімічними та агрохімічними показниками, окрім азоту, де рівень зв’язку був середнім (r = 0,571−0,661).
Виявлено обернену залежність продуктивності від гідролітичної кислотності та рухомого алюмінію, що призводить до зниження продуктивності на дослідному ґрунті.
Коефіцієнти кореляції свідчать, що pH, гідролітична кислотність та рухомий алюміній істотно впливають на збільшення вмісту гумусу (r = 0,771) та фосфору (r = 0,629) у шарі ґрунту 0–20 см, проте тіснота зв’язку залежності між вказаними показниками була оберненою.
Посилання
1. Аринушкина Е. В. Руководство по химическому анализу почв. Москва : Изд-во МГУ, 1970. 488 с.
2. Бережная Е. В., Бережной В. И. Математические методы моделирования экономических систем : учеб. пособ. Москва : Финансы и статистика, 2001. 368 с.
3. Бородін А. Л. Агрофізичні властивості посівного шару ґрунту перед сівбою ярих культур. Агрохімія і ґрунтознавство. 2016. Вип. 85. С. 96–99.
4. Вергунова І. М. Основи математичного моделювання для аналізу та прогнозу агрономічних процесів. Київ : Нора-прінт, 2000. 146 с.
5. Веремеенко С. И., Фурманец О. А. Изменение агрохимических свойств темно-серой почвы Западной Лесостепи Украины под влиянием длительного сельскохозяйственного использования. Почвоведение. 2014. № 5. С. 602–610.
6. Вплив добрив у сівозміні на родючість ґрунту і продуктивність культур / С. Е. Дегодюк та ін. Зб. наук. праць Нац. наук. центру «Ін-т землеробства НААН». 2010. Вип. 4. С. 3–10.
7. Гізбуллін Н. Г. Удосконалення методики проведення польових досліджень. Наук. праці Ін-ту біоенергетичних культур і цукрових буряків. 2007. Вип. 9. С. 79–87.
8. Господаренко Г. М. Агрохімія : підручник. Київ : Аграрна освіта, 2013. 406 с.
9. Господаренко Г. М., Прокопчук І. В. Трансформація кислотно-основних властивостей ґрунту за тривалого застосування добрив у польовій сівозміні. Вісник Уман. нац. ун-ту садівництва. 2014. № 1. С. 8–12.
10. Ґрунти Львівської області : монографія / за ред. С. П. Позняка. Львів : ЛНУ імені Івана Франка, 2020. 424 с.
11. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). Изд. 5-е, доп. и перераб. Москва, 1985. 351 с.
12. Єщенко В. О. Основи наукових досліджень в агрономії. Вінниця : Едельвейс і К, 2014. 332 с.
13. Кирильчук А. А., Бонішко О. С. Хімія ґрунтів. Основи теорії і практикум. Львів : ЛНУ імені Івана Франка, 2011. 354 с.
14. Львівська область: природні умови та ресурси: монографія / за заг. ред. М. М. Назарука. Львів : Видавництво Старого Лева, 2018. 592 с.
15. Малієнко А. М., Борис Н. Є., Буслаєва Н. Г. Питання методики польових дослідів у землеробстві та рослинництві Землеробство. 2018. Вип. 1. С. 38–44.
16. Мешалкина Ю. Л., Самсонова В. П. Математическая статистика в почвоведении. Москва : МАКС Пресс, 2008. 84 с.
17. Статистичний щорічник України – 2003. Київ : Консультант, 2004. 632 с.
18. Ушкаренко В. А. Дисперсионный и корреляционный анализ в растениеводстве и луговодстве. Москва : РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева, 2011. 336 с.
19. Царенко О. М. Комп’ютерні методи в сільському господарстві та біології. Суми : Університетська книга, 2000. 203 с.
20. Чичуліна К. В. Кореляційний зв’язок в економіко-математичних моделях. Наук. праці Полтав. держ. аграрної акад. 2012. Вип. 1(4). Т. 3. С. 250–255.
21. Effects of slope position, aspect and cropping system on soil nutrient variability in hilly areas / Y. Gou, H. Chen, W. Wu, H. B. Liu Soil Res. 2015. Vol. 53. P. 338–348. DOI: 10.1071/SR14113.
22. Effect of slope position on physico-chemical properties of eroded soil / F. Khan, Z. Hayat, W. Ahmad et al. Soil Environ. 2013. Vol. 32. P. 22–28.
23. El Shafee O., Abdoun T., Zeghal M. Centrifuge modeling and analysis of soil structure interaction under biaxial dynamic excitations. Geotechnical Special Publication. 2017. Vol. 281. P. 37–47. DOI: 10.1088/1748-9326/10/2/024019.
24. Hallett P., Mooney S., Whalley R. Soil physics: New approaches and emerging challenges. European Journal of Soil Science. 2013. Vol. 64 (3). P. 277–278.
25. Johnson R. M., Richard E. P. Variable rate lime application in Louisiana sugarcane production systems. Precision Agriculture. 2010. Vol. 11. P. 464–474. DOI: 10.1007/s11119-009-9140-2.
26. Ma Q., Zhao G. X. Effects of different land use types on soil nutrients in intensive agricultural region. J. Nat. Res. 2010. Vol. 25. P. 1834–1844.
27. Nichols K. A., Samson-Liebig S. An inexpensive and simple method to demonstrate soil quality parameters. Journal of Natural Resources and Life Sciences Education. 2011. Vol. 40. P. 51–57. DOI: 10.1071/SR14113.
28. Nichols K. A., Toro M. A new index for measuring whole soil stability. Soil and Tillage Research. 2010. Vol. 111(2). P. 99–104. DOI: 10.1007/s11119-009-9140-2.
29. Shake table test of soil-pile groups-bridge structure interaction in liquefiable ground / Tang L. et al. Earthquake Engineering and Engineering Vibration. 2010. Vol. 9. № 1. P. 39–50. DOI: 10.1016/e2012.01.010.
30. Variation in soil physical and chemical properties as affected by three slope positions and their management implications in Ganye, North-Eastern Nigeria / S. A. Gisilanbe, H. J. Philip, R. I. Solomon, E. E. Okorie Asian. J. Soil Sci. Plant Nutr. 2017. Vol. 2. P. 1–13. DOI: 10.9734/AJSSPN/2017/39047.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 О. С. ГАВРИШКО, Ю. М. ОЛІФІР, Т. В. ПАРТИКА, Н. Г. БУСЛАЄВА (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
