Методика проведения агрохимического обследования почв и составления картограмм

Агрохимическое обследование почв — это основа для расчета окупаемости минерального питания. Без точных данных о кислотности и содержании подвижных элементов на каждом поле невозможно составить эффективную систему удобрения. Периодическое обследование позволяет агроному точно дозировать элементы питания, избегая лишних затрат и защищая культуру от дефицита элементов.

Подготовка к обследованию и разбивка полей

Перед началом полевых работ соберите архивные данные хозяйства. Вам понадобятся план землепользования с границами полей, почвенная карта, книга истории полей, а также сведения о внесенных удобрениях и урожайности за последние 3 года. Подготовьте 4–5 рабочих копий плана землепользования. Совместно с представителем агрохимической лаборатории осмотрите все угодья и нанесите на карты сетку элементарных участков.

Размер элементарного участка зависит от пестроты почвенного покрова. Чем выше неоднородность почвы, тем чаще придется отбирать пробы для получения достоверных результатов анализа. Границы участков наносят на план в виде прямоугольников или квадратов и нумеруют сквозным порядком в правом верхнем углу каждого четырехугольника.

• Удобрения для отбора проб весь сезон — до 45–60 кг/га д. в.
• Срок ожидания после высоких доз удобрений — 1,5–2 месяца
• Доля подпахотных образцов на орошении — не более 15%

Отбор смешанных проб и составление картограмм

Разметку сетки на местности начинают с установки вех по границам поля. Первую веху на поперечных линиях ставят на расстоянии половины ширины элементарного участка, а все последующие — на расстоянии его полной ширины. Для продольных границ вехи выставляют на расстоянии, равном полной длине элементарного участка.

1. Выделите на элементарном участке зону с преобладающей почвенной разновидностью для взятия проб.
2. Разделите длину участка в шагах на 10, чтобы определить расстояние между точками отбора.
3. Пройдите по оси участка и отберите индивидуальные пробы с 10 площадок — по 2 пробы с каждой.
4. Тщательно смешайте все 20 индивидуальных проб в чистом ведре и отберите из них средний образец.
5. Поместите образец в мешочек и вложите этикетку с указанием хозяйства, севооборота, поля, культуры, номера пробы, глубины, даты и фамилии отборщика.
6. Высушите почву на листах бумаги до воздушно-сухого состояния в проветриваемом помещении, избегая прямых солнечных лучей.

В лаборатории доставленные образцы размалывают, просеивают и анализируют на pH солевой вытяжки, содержание подвижного фосфора и обменного калия. Полученные результаты заносят в ведомость, а затем переносят простым карандашом в центр каждого участка на копии плана. В соответствии с классами обеспеченности элементарные участки раскрашивают в определенные цвета.

При составлении картограммы соседние участки одного класса объединяют в общий контур, если их не менее двух. Одиночные участки иного класса закрашивают цветом ближайших соседей. На основе картограмм и истории поля составляют агрохимический очерк с практическими рекомендациями по применению удобрений.

В исследованиях по агрохимии часто используют такую важную описательную статистическую характеристику как среднее значение любого признака. Среднее – очень информативная мера "центрального положения" наблюдаемой переменной, особенно если сообщается ее доверительный интервал. Доверительный интервал для среднего представляет интервал значений вокруг оценки, где с данным уровнем доверия находится "истинное" (неизвестное) среднее популяции, признака или варианта опыта.

Для определения значения среднего арифметического любого признака (х), например, высоты стеблей сорта риса Лиман, мы проводим необходимое количество измерений (от 10 до 200 растений в зависимости от цели и характера опыта). Составляется вариационный ряд значений высоты растений (10, 20, 50 случаев): 95, 85, 87, 91, 79, 83, 86, 82, 78, 89 см. Затем все значения вариационного ряда суммируются: 95+85+87+91+79+ +83+86+82+78 +89 = 855. Сумму делим на количество слагаемых, получим среднее арифметическое значение – 855:10 = 85,5 см. Эти результаты можно получить на ПЭВМ по программе 6.0 и др. После введения десяти значений измерений высоты растений по программе – статистическая обработка, мы получаем следующие статистические значения: средняя арифметическая высоты растений (х); ошибка средней арифметической (Sx), коэффициент варьирования признака (V), среднее квадратичное отклонение () и ошибку (точность) опыта (m). Составляется таблица статистической характеристики сорта Лиман по высоте растений.

Таблица 230 – Характеристика растений риса по высоте Ошибка Среднее Средняя Коэффи- арифме- средней циент ва- квадра- Ошибка Признак арифме- тичное (точность) тическая (тической (риации отклоне см ние, ()

 Высота расте- 85,5 1,67 6,2 5,3 1,96 ний, см

Для оценки того факта, насколько рассчитанная величина средней арифметической отражает генеральную совокупность, служит значение ошибки средней арифметической (Sx), показывающая, в каких пределах может варьировать значение средней для разных выборок из генеральной совокупности. На практике это обозначается 85,5 ± 1,67 см. Это значит, что высота растений сорта Лиман варьирует от средней всей генеральной совокупности от 85,5+1,67 = 87,17 до 85,5–1,67 = 83,83 см. Наша выборка из 10 растений варьирует от 83,83 до 87,17 см. Следует заметить, если среднее арифметическое мы определили 85,5 см, то ошибка среднего должна быть 1,67 см (но не 1,6 – это не корректно!).

Коэффициент вариации, варьирования, изменчивости, вариабельности, вариабелитета и др. указывает на изменчивость высоты растений в зависимости от среднего значения (6,2 %). В статистической литературе его обозначают вариация). Он является относительной величиной изменчивости, выраженный в процентах, и имеет всегда положительное значение. Изменчивость принято считать незначительной или слабой, если коэффициент вариации не превышает 10 %; средней, если его значение выше 10, но менее 20%; и значительной или высокой, если он составляет более 20%. Чем больше выборка (измерений) в опыте, тем меньше коэффициент вариации. Иногда в практической работе коэффициент варьирования бывает 50-80-90-100-110 %. Такой опыт нужно браковать.

Среднее квадратичное отклонение характеризует ошибку, которая в среднем допускается, когда рассматривают среднее в ее генеральной совокупности (σ). Его еще иногда называют стандартной ошибкой среднего значения признака, имеет всегда положительное значение. Значение среднего квадратичного отклонения, возведенное в квадрат (σ2), показывает дисперсию. Дисперсия и стандартное отклонение служат основными мерами вариации, рассеивания значений изучаемого признака.

Значение ошибки опыта показывает, с какой точностью был проведен эксперимент. Для полевого опыта обычно принято считать, если ошибка равна не более 5 %, значит эксперимент проведен правильно, корректно.

Для оформления научного отчета после проведения статистической обработки можно составить таблицу признаков с соответствующей статистической характеристикой.

Таблица 231 – Характеристика растений риса количественным признакам Признак

 Высота растений, см 70,7±1,51 6,1 4,8 1,9 Длина главной метелки, см 13,4±0,31 7,2 1,0 2,3 Число зерен с главной метелки, шт. 99,3±5.40 17,2 17,1 5,4 Число пустых колосков в метелке, шт. 31,8±3,75 37,3 11,9 11,8 Число колосков (всего) в метелке, шт. 131,3±5,64 13,6 17,8 4,3 Масса зерна с главной метелки, г 2,3±0,19 25,9 0,6 8,2 Масса зерна с растения, г 4,3±0,79 37,9 2,5 18,3 Масса 1000 зерен, г 23,1±0,88 12,3 2,8 3,9

Аналогичные итоговые таблицы можно составлять по любым сельскохозяйственным культурам, для любых признаков, по любому полевому, вегетационному или лабораторному опыту, при определении количества питательных элементов в различных почвах, разным предшественникам, вариантам опыта.