1. Бонитировка почв
Оценка земель по плодородию включает в себя бонитировку почв и экономическую оценку земель.
Бонитировка почв устанавливает их относительную пригодность по основным факторам естественного плодородия, степени загрязненности опасными веществами. Она является логическим продолжением комплексных обследований земель и предшествует экономической оценке.
Объектом бонитировки являются группы генетически близких почв, предметом – естественное (природное) плодородие.
При проведении бонитировки почв тщательно анализируются диагностические признаки, влияющие на урожайность сельскохозяйственных культур (мощность гумусового горизонта, его содержание; механический состав; наличие азота, фосфора, калия; кислотность) и определяют количественные характеристики такого влияния.
Бонитировка почв осуществляется в несколько этапов:
- Определение средних значений природно-диагностических признаков (свойств) почв.
- Определение средней урожайности на каждой почвенной разновидности.
- Определение влияния признаков почв на урожайность и выбор наиболее существенных из них.
- Построение оценочной шкалы бонитировки почв.
Для проведения бонитировки пригодны наиболее устойчивые признаки почв, коррелиурющие с многолетней урожайностью сельскохозяйственных культур.
1.1. Отбор показателей естественных свойств для бонитировки почв
Для проведения бонитировки пригодны наиболее устойчивые признаки почв, коррелирующие с многолетней урожайностью сельскохозяйственных культур.
Сведения о естественных свойствах почв даны в Таблице 1.
Таблица 1
Показатели естественных свойств почв Уинского района
№№ групп |
Содержание гумуса, % |
Мощность гумусового слоя, см |
Запасы гумуса, т/га |
Содержание фракций, % |
Сумма поглощения оснований в почвах, мг/экв.100г |
Кислотность pH |
Сдержание К2О мг/100г.почвы |
Содержание Р2О3 мг/100г. почвы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
81 |
3,6 |
47,0 |
238,0 |
45,4 |
20,9 |
5,4 |
26,0 |
25,4 |
103 |
2,5 |
35,6 |
208,0 |
40,0 |
16,4 |
5,1 |
25,4 |
19,2 |
97 |
2,3 |
30,4 |
77,9 |
32,0 |
10,8 |
5,0 |
15,5 |
14,5 |
95 |
1,6 |
29,0 |
72,0 |
30,0 |
9,0 |
4,9 |
14,4 |
13,6 |
44 |
1,5 |
22,9 |
68,1 |
28,0 |
8,5 |
4,8 |
13,8 |
8,6 |
45 |
1,4 |
21,8 |
48,5 |
20,0 |
5,9 |
4,8 |
12,2 |
8,3 |
47 |
1,2 |
21,8 |
41,0 |
17,6 |
5,4 |
4,7 |
6,2 |
5,5 |
48 |
1,1 |
21,4 |
33,0 |
16,4 |
4,9 |
4,7 |
5,9 |
3,7 |
72 |
1,1 |
21,2 |
32,0 |
15,6 |
4,8 |
4,7 |
5,7 |
2,8 |
73 |
1,1 |
20,8 |
27,9 |
15,2 |
4,8 |
4,6 |
4,2 |
2,2 |
Всего |
17,4 |
271,9 |
846,4 |
260,2 |
91,4 |
48,7 |
129,3 |
103,8 |
Коэффициент
парной корреляции определяется по
формуле:
Где Х- величина признака, влияющего на У;
n- число пар переменных (Х и У)
Значение коэффициента корреляции определяется с точностью до 0,001, обязательно указать его знак (+ или -), характеризующий прямую или обратную зависимость.
Если значение коэффициента корреляции находится в перделах до 0,500, то связь следует считать слабой, от 0,501 до 0,700 – средней. Если же величина коэффициента более 0,701, то связь можно считать тесной.
Для оценки достоверности коэффициента корреляции необходимо вычислить отношение этого коэффициента и его среднеквадратической ошибки, которая определяется по формуле:
Где
mr
– среднеквадратическая ошибка
коэффициента корреляции
Достоверность коэффициента корреляции по критерию Стьюдента определяется по формуле:
Проверка этих свойств показана в таблицах 2-7
Таблица 2
Определение коэффициента корреляции урожайности картофеля и содержания гумуса в почве.
№№ п/п |
Группы почв |
Y |
X |
Y×Х |
Y2 |
X2 |
1 |
81 |
178 |
3,6 |
640,8 |
31684 |
12,96 |
2 |
103 |
168 |
2,5 |
420 |
28224 |
6,25 |
3 |
97 |
149 |
2,3 |
342,7 |
22201 |
5,29 |
4 |
95 |
141 |
1,6 |
225,6 |
19881 |
2,56 |
5 |
44 |
135 |
1,5 |
202,5 |
18225 |
2,25 |
6 |
45 |
129 |
1,4 |
180,6 |
16641 |
1,96 |
7 |
47 |
112 |
1,2 |
134,4 |
12544 |
1,44 |
8 |
48 |
98 |
1,1 |
107,8 |
9604 |
1,21 |
9 |
72 |
89 |
1,1 |
97,9 |
7921 |
1,21 |
10 |
73 |
80 |
1,1 |
88 |
6400 |
1,21 |
Σ |
705 |
1279 |
17,4 |
2440,3 |
173325 |
36,34 |
Расчет
коэффициента корреляции по Таблице
№2:
Вывод: Т.к. фактическое значение критерия Стьюдента (5,67) превышает его теоретическую величину , то связь содержания гумуса в почве с урожайностью достоверна.
Таблица 3
Определение коэффициента корреляции урожайности картофеля и мощности гумусового слоя.
№№ п/п |
Группы почв |
Y |
X |
Y×Х |
Y2 |
X2 |
1 |
81 |
178 |
47,0 |
8366 |
31684 |
2209 |
2 |
103 |
168 |
35,6 |
5980,8 |
28224 |
1267,36 |
3 |
97 |
149 |
30,4 |
4529,6 |
22201 |
924,16 |
4 |
95 |
141 |
29,0 |
4089 |
19881 |
841 |
5 |
44 |
135 |
22,9 |
3091,5 |
18225 |
524,41 |
6 |
45 |
129 |
21,8 |
2812,2 |
16641 |
475,24 |
7 |
47 |
112 |
21,8 |
2441,6 |
12544 |
475,24 |
8 |
48 |
98 |
21,4 |
2097,2 |
9604 |
457,96 |
9 |
72 |
89 |
21,2 |
1886,8 |
7921 |
449,44 |
10 |
73 |
80 |
20,8 |
1664 |
6400 |
432,64 |
Σ |
x |
1279 |
271,9 |
36958,7 |
173325 |
8056,45 |
Расчет
коэффициента корреляции по Таблице
№3:
Вывод:
Мощность гумусового слоя достоверно
коррелируется с урожайностью.
Таблица 4
Определение коэффициента корреляции урожайности картофеля и запасы гумуса в гумусовом слое.
№№ п/п |
Группы почв |
Y |
X |
Y×Х |
Y2 |
X2 |
1 |
81 |
178 |
238,0 |
42364 |
31684 |
56644 |
2 |
103 |
168 |
208,0 |
34944 |
28224 |
43264 |
3 |
97 |
149 |
77,9 |
11607,1 |
22201 |
6068,41 |
4 |
95 |
141 |
72,0 |
10152 |
19881 |
5184 |
5 |
44 |
135 |
68,1 |
9193,5 |
18225 |
4637,61 |
6 |
45 |
129 |
48,5 |
6256,5 |
16641 |
2352,25 |
7 |
47 |
112 |
41,0 |
4592 |
12544 |
1681 |
8 |
48 |
98 |
33,0 |
3234 |
9604 |
1089 |
9 |
72 |
89 |
32,0 |
2848 |
7921 |
1024 |
10 |
73 |
80 |
27,9 |
2232 |
6400 |
778,41 |
Σ |
x |
1279 |
816,4 |
127423,1 |
173325 |
122722,68 |
Расчет
коэффициента корреляции по Таблице
№4:
Вывод:
Запасы гумуса в гумусовом слое достоверно
связаны с урожайностью.
Таблица.5
Определение коэффициента корреляции урожайности картофеля и содержание фракции глины.
№№ п/п |
Группы почв |
Y |
X |
Y×Х |
Y2 |
X2 |
1 |
81 |
178 |
45,4 |
8081,2 |
31684 |
2061,16 |
2 |
103 |
168 |
40,0 |
6720 |
28224 |
1600 |
3 |
97 |
149 |
32,0 |
4768 |
22201 |
1024 |
4 |
95 |
141 |
30,0 |
4230 |
19881 |
900 |
5 |
44 |
135 |
28,0 |
3780 |
18225 |
784 |
6 |
45 |
129 |
20,0 |
2580 |
16641 |
400 |
7 |
47 |
112 |
17,6 |
1971,2 |
12544 |
309,76 |
8 |
48 |
98 |
16,4 |
1607,2 |
9604 |
268,96 |
9 |
72 |
89 |
15,6 |
1388,4 |
7921 |
243,36 |
10 |
73 |
80 |
15,2 |
1216 |
6400 |
231,04 |
Σ |
x |
1279 |
260,2 |
36342 |
173325 |
7822,28 |
Расчет
коэффициента корреляции по Таблице
№5:
Вывод:
Т.к. tф>tсм
, то
коэффициент корреляций достоверен и
содержание фракций физической глины
пригодно к использованию в бонитировке
почв.
Если
t более или равен 2,5, то коэффициент
корреляции считается достоверным и
линейная связь между урожайностью и
выбранным признаком считается доказанной.
Таблица.6
Определение коэффициента корреляции урожайности картофеля и суммы поглощенных оснований в почвах.
№№ п/п |
Группы почв |
Y |
X |
Y×Х |
Y2 |
X2 |
1 |
81 |
178 |
20,9 |
3720,2 |
31684 |
436,81 |
2 |
103 |
168 |
16,4 |
2755,2 |
28224 |
268,96 |
3 |
97 |
149 |
10,8 |
1609,2 |
22201 |
116,64 |
4 |
95 |
141 |
9,0 |
1269 |
19881 |
81 |
5 |
44 |
135 |
8,5 |
1147,5 |
18225 |
72,25 |
6 |
45 |
129 |
5,9 |
761,1 |
16641 |
34,81 |
7 |
47 |
112 |
5,4 |
604,8 |
12544 |
29,16 |
8 |
48 |
98 |
4,9 |
480,2 |
9604 |
24,01 |
9 |
72 |
89 |
4,8 |
427,2 |
7921 |
23,04 |
10 |
73 |
80 |
4,8 |
384 |
6400 |
23,04 |
Σ |
x |
1279 |
91,4 |
13158,2 |
173325 |
1109,72 |
Расчет
коэффициента корреляции по Таблице
№6:
Вывод:
Сумма поглощенных оснований достоверно
связана с урожайностью и пригодна для
бонитировки почв.
Таблица.7