- •5.1. Особливості росту рослин соняшнику протягом вегетаційного періоду 46
- •5.2. Вивчення особливостей розвитку рослин соняшнику 48
- •5.3. Вивчення рослин в період дозрівання 52
- •Розділ 1. Огляд літератури
- •1.1 Народногосподарське значення культури
- •1.2 Ботанічні та біологічні особливості соняшнику
- •1.3 Вимоги соняшнику до умов вирощування
- •1.4 Агротехніка вирощування соняшника
- •1.4.1 Місце соняшника в сівозміні
- •1.4.2 Обробіток ґрунту
- •1.4.3 Особливості мінерального живлення
- •1.4.4 Сівба та догляд за посівами
- •1.4.5 Збирання
- •Розділ 2. Об’єкт, предмет та умови проведення досліджень
- •Розділ 3. Методика проведення досліджень
- •Розділ 4. Використання комп’ютерних методик обробки інформації
- •Р озділ 5. Результати дослідження та їх аналіз
- •5.1.Особливості росту рослин соняшника протягом
- •Вегетаційного періоду.
- •Фенологічні спостереження за колекцією соняшника
- •В інших зразків вегетаційний період коливався в межах від 102 до 103 днів. Всі ці сорти можна вирощуватися в зоні Лісостепу та використовувати для подальшої селекційної роботи, як вихідний матеріал.
- •2.2. Вивчення особливостей розвитку соняшника
- •Основні морфопараметри соняшника в період масової бутонізації
- •Основні морфопараметри соняшника в період дозрівання
- •2.3. Формування врожаю соняшника в залежності від сортових особливостей
- •Основні показники продуктивності та урожайності сортів соняшнику
- •Розділ 6. Економічна оцінка результатів досліджень
- •Економічна ефективність вирощування соняшнику
- •Розділ 7. Екологічна експертиза
- •Розділ 8. Охорона праці
- •Аналіз небезпечних та шкідливих виробничих факторів
- •Висновки
- •Список використаних джерел
Розділ 4. Використання комп’ютерних методик обробки інформації
Математичне оброблення результатів польових дослідів, обліків і спостережень на базі сучасної комп’ютерної техніки є необхідною складовою будь-якого сільськогосподарського та біологічного дослідження. Вимоги до сучасних дипломних і дисперсійних робіт, досліджень, публікацій в журналах, а тим більше до книг і брошур неодмінно передбачають комп’ютерне опрацювання кількісних показників. На сьогодні така обробка здійснюється за допомогою комп’ютерів на основі спеціальних пакетів, які звичайно мають досить широкий набір методів математичної статистики.
У сучасному сільському господарстві та біології рідко можна зіткнутися з дослідженням, результати якого мали б суто якісний характер. У переважній більшості випадків результатом праці є кількісні показники: величини врожаїв, продуктивність тварин, результати вимірів розмірів рослин, параметри, які характеризують властивості ґрунту, і т. п. Їх оцінка, згортка, комплектування та інтерпретація проводиться на основі методів математичної статистики.
Не випадково більшість методів математичної статистики є ідеально пристосованими для аналізу економічних і агрономічних проблем та проблем тваринництва. В сучасних умовах на шляху математизації й комп’ютеризації стоїть немало перешкод. Та все ж, не зважаючи на комплекс цих труднощів, математизація й комп’ютеризація всіх галузей сільського господарства – процес неминучий.
Біометричні методи досліджень допомагають досліднику встановити закономірності та тенденції в своїх дослідженнях. Обробіток результатів наших досліджень виконувався методом однофакторного дисперсійного аналізу з використанням персонального комп’ютера. За допомогою однофакторного дисперсійного аналізу був проведений аналіз формування сортами соняшника висоти рослин, діаметра стебла, кількості листків, діаметра кошика, маси насіння 1 кошика, маси 1000 шт насінин, урожайності. Розрахунки дисперсійного аналізу проводилось із використанням програми "Statistica".
Для розрахунку безпосередньо НІР були використані додаткові розрахунки, згідно до рекомендацій.
При оформлені роботи використовувалась програма "MS Word". Було використано: набір тексту, оформлення табличного матеріалу, вставка об'єктів "Statistica", та "Змістів і заголовків" та перевірка орфографії.
Результати обробки наводяться в додатках.
Аналіз розвитку практично всіх наук показує, що вони проходять три етапи: емпіричний, теоретичний і математико-статистичний, на рівні якого досліджуються кількісні закономірності й створюються точні математичні моделі структур і процесів, що є об’єктом даної науки.
Застосування математичної статистики вносить у сільське господарство і біологію:
точність і однозначність матеріалів і висновків;
дає можливість оцінювати ступінь вірогідності й надійності всіх висновків і пропонувань;
дозволяє глибше проникати в сутність науково-виробничих завдань, виявляти раніше невідомі закономірності і ставити нові проблеми, які раніше не стояли перед сільським господарством.
Математична статистика і комп’ютерні технології у XXI сторіччі є неодмінною умовою прогресу сільського господарства, але тільки за умови їх умілого застосування.