Минимальное количество деревьев на пробной площади, необходимое для получения достоверных таксационных показателей древостоя

Средний диаметр древостоя, см	Минимальное количество деревьев на пробе, шт.
4	550
6	500
8-10	400
12-14	300
16-20	200
22 и >	150

При решении некоторых лесохозяйственных задач применяют так называемые однофакторные и многофакторные эксперименты. Такими задачами могут являться исследования влияния отдельных экологических факторов и различных доз удобрений на выращивание посадочного материала в питомниках.

Самый простой по подготовке - однофакторный эксперимент, в котором изучаемый фактор изменяется под воздействием одного переменного фактора. Примером такого эксперимента может быть исследование изменения выхода стандартного посадочного материала в лесном питомнике при различных дозах удобрения. Основными параметрами стандартности посадочного материала являются высота сеянца и длина его корневой системы, поэтому главным в изучении будут именно эти показатели.

В общем виде влияние любого удобрения с увеличивающейся дозой на рост посадочного материала выглядит как выпуклая кривая со своим максимумом и двумя минимумами.

На лимитирующей области кривой удобрение способствует росту в высоту, тогда как дальнейшее увеличение дозы удобрения не увеличивает существенно рост. Еще большее увеличение дозы приводит к подавлению роста (ингибирующая область кривой). Если же экспериментатор пропустит градации доз в отрезке максимума, получится неверное представление о влиянии доз удобрений на рост сеянцев.

Таким образом, успешное решение поставленной перед экспериментатором задачи зависит от удачного выбора основной градации (центра эксперимента) и единицы варьирования (шага) изучаемого фактора.

Если неправильно установлен центр эксперимента и приняты незначительные различия в градациях, то экспериментальные точки могут охватить только лимитирующую или стационарную область. Следовательно, на основании такой информации нельзя установить оптимальный уровень для изучаемого в опыте фактора.

Другая опасность возникает в том случае, если шаг варьирования выбран слишком большим и можно «проскочить» точку максимума.

Точные рекомендации по выбору величины шага дать невозможно, и многое здесь зависит от квалификации и интуиции исследователя.

В общем виде схему однофакторного опыта по изучению градаций фактора А можно представить так: А0, А1, А2, ... , Аk. Индексами 0, 1, 2, …k обозначены градации фактора А в условных единицах, где 0 - наименьшее значение фактора А, k - наибольшее.

Например, при изучении влияния доз азотного удобрения на выход посадочного материала взяты пять градаций: 0 - без удобрения, 1 - N 120 кг/га, 2 - N 140 кг/га, 3 - N 160 кг/га, 4 - N 180 кг/га. В общем виде схема опыта будет такой: А0, А1, А2, А3, А4. Конкретная схема выглядит несколько по-иному:

1.Сосна об. Без удобрений (контроль-А0).

2.-«- -«- + N 120 кг/га (А1).

3.-«- -«- + N 140 кг/га (А2).

4.-«- -«- + N 160 кг/га (А3).

5.-«- -«- + N 180 кг/га (А4).

В отличие от однофакторных, многофакторные опыты дают возможность установить действие изучаемых факторов, характер и величину их взаимодействия при совместном применении.

Чтобы на основе данных многофакторного эксперимента можно было вычислить эффект действия и взаимодействия факторов, при планировании его схемы необходимо выдержать принцип факториальности.

Суть принципа факториальности заключается в том, что схема должна предусмотреть испытание всех возможных сочетаний намеченных к изучению факторов и их градаций. Здесь нулевая градация фактора обозначает его отсутствие.

В качестве примера наиболее простой факториальной схемой может служить опыт с использованием двух факторов А и В, каждый из которых испытывается в двух градациях - 0 и 1.Такой факториальный опыт обозначается 2х2. Количество вариантов в схеме этого опыта определяется произведением 2х2=4, где число сомножителей - это число градаций данного фактора.

При изучении влияния доз двух видов удобрений (N и P) в двух градациях на высоту сеянцев схема факториального опыта будет: O, N, P, NP. Этот опыт позволяет определить эффекты N, P, NP. Если в схему опыта включить третий фактор, допустим K, и тоже в двух градациях, то получим факториальную схему 2х2х2. В этом опыте будет уже восемь вариантов (2х2х2=8): O, N, P, K, NP, NP, NK, PK, NPK. Такие схемы называются полными факторными, так как в них есть все возможные сочетания из трех видов удобрений. Эта схема позволяет определить эффект от каждого удобрения в отдельности, их парные и тройные взаимодействия.

Полная многофакторная схема дает возможность получить из эксперимента максимум информации. Поэтому там, где нет особых препятствий к проведению опыта по факториальной схеме, ей нужно отдать предпочтение.

В лесоводстве могут возникать такие явления, когда факторы, действующие по отдельности на результат положительно, в сочетании приводят к отрицательному результату, а значит, при планировании многофакторных экспериментов в комплекс надо включать разноименные факторы.

Планирование полного факторного плана (ПФП) облегчается использованием специальной символики вариантов. Изучаемые факторы обычно обозначаются заглавными буквами латинского алфавита: А, В, С, Д и т. д. , а их градации - цифрами 0, 1, 2, 3 ... .

Кодирование позволяет все разнообразие схем многофакторных опытов свести к ряду стандартных таблиц, получивших название матриц планирования. Число столбцов в таблице соответствует числу факторов, а число строк - числу вариантов (табл. 4.1, 4.2).

Таблица 4.1

Матрица ПФП 2х2

N варианта	Факторы		Варианты
	А	В
1	0	0	А0 В0
2	0	1	А0 В1
3	1	0	А1 В0
4	1	1	А1 В1

Таблица 4.2

Матрица ПФП 2х2х2

N варианта	Факторы			Варианты
	А	В	С
1	0	0	0	А0 В0 С0
2	0	0	1	А0 В0 С1
3	0	1	0	А0 В1 С0
4	1	0	0	А1 В0 С0
5	0	1	1	А0 В1 С1
6	1	1	0	А1 В1 С0
7	1	0	1	А1 В0 С1
8	1	1	1	А1 В1 С1

Существенный недостаток полных факторных планов при изучении влияний трех и более факторов в 4, 5 и более градациях - их многовариантность и связанная с этим трудность практического осуществления опытов. В трехфакторных опытах, например, увеличение количества градаций с двух до пяти увеличивает число вариантов с восьми (2х2х2) до 125 (5х5х5).

Тем не менее ПФП обладают рядом важных преимуществ перед однофакторными:

а) опытные данные показывают влияние каждого фактора в различных условиях, создаваемых изменением других факторов;

б) испытание различных сочетаний факторов позволяет получить более надежные основания для практических рекомендаций, остающихся пригодными и при изменяющихся условиях;

в) при независимом действии факторов один многофакторный опыт дает столько же информации о каждом из них, как если бы весь эксперимент был посвящен исследованию только одного фактора. Если же факторы взаимодействуют, то мы получаем большую дополнительную информацию о величине и характере их взаимодействия.

В области лесного хозяйства в настоящее время используются самые разнообразные методики исследований. Среди них имеются и общепризнанные, известные из курсов почвоведения, физиологии растений, лесоводства, таксации. Для поиска существующих методик по тем или иным вопросам научных исследований можно воспользоваться методическими рекомендациями, которые издаются всеми НИИ лесного хозяйства и системы АН. Отдельные методики и методические приемы публикуются в периодической литературе.