Correlation analysis of crop rotation productivity depending on physicochemical, agrochemical parameters of light grey forest surface-gleyed soil under long-term agricultural impact
DOI:
https://doi.org/10.32636/01308521.2020-(68)-1-5Keywords:
light gray forest surface-gleyed soil, horizon, correlation, crop rotation, acidity, humusAbstract
The level of soil fertility is determined by a set of properties, including agrophysical, physicochemical, agrochemical, etc. Indicators that characterize the agrochemical component of the soil change under the impact of organic and mineral fertilizers. Fertilizers transform, while interacting with the soil, significantly affect conditions of plant nutrition and, as a consequence, the productivity of crops.
The results of research show that organo-mineral fertilizer with liming improve physical and chemical properties in the light gray forest surface-gleyed soil under periodically leaching water regime. The pHKCl increases to 5.25, Ah decreases to 2.30 mg-eq/100 g of soil, and the amount of absorbed bases increases to 10.7 mg-eq/100 g of soil. The content of mobile aluminum is 4.15 mg/kg of soil.
Under such conditions, the content of N in HEglarable. and HEglsub layers is 96.6–102.9 mg/kg of soil, P2O5 – 204.7–184.5 mg/kg of soil, K2O – 159.4–
182.5 mg/kg of soil against 86.8; 37.2 and 45.0 mg/kg in the variant without fertilizer application.
In many agronomic studies it is very important to find out the relationship between two or more traits, to establish their relationship. Such relations between variables are more common, when each value of the attribute X corresponds to not one, but many possible values of the attribute Y. Such connections appear only in the mass study of attributes and, unlike functional ones, are called probabilistic or correlation.
The correlation analysis revealed certain trends in the relationship between physicochemical, agrochemical parameters of the soil and crop rotation productivity. There is a tendency of close connection of crop rotation productivity with physicochemical and agrochemical indicators, except for nitrogen, where the level of connection was average (r = 0.571–0.661).
The inverse dependence of productivity on hydrolytic acidity and mobile aluminum is revealed, which leads to a decrease in productivity on the experimental soil.
Correlation coefficients indicate that pH, hydrolytic acidity and mobile aluminum significantly affect the increase in the content of humus (r = 0.771) and phosphorus (r = 0.629) in the soil layer 0-20 cm, the closeness of the relationship between these indicators was inverted.
References
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.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2020 О. С. ГАВРИШКО, Ю. М. ОЛІФІР, Т. В. ПАРТИКА, Н. Г. БУСЛАЄВА (Автор)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.




