2. Метод экстраполяции
Экстраполяция и интерполяция представляют собой большой класс методов П. у., основанный на изучении динамики фактической урожайности за ряд предшествующих лет (не менее 5, обычно 10—20), динамики изменения плодородия почвы под влиянием естественных процессов, системы удобрения или мелиоративных работ; по прогнозам погоды и др. Для П. у. этими методами используют различные математического модели.
Формула определения темпа роста урожайности методом экстрополяции сложившихся закономерностей.
где: Х1 – урожайность начального года
Хп – урожай конечного года
п – количество лет изучаемого периода
Пример. Нахождение среднегодового темпа роста урожая за 5 лет.
Х = 4/18,4
16,9 (величина под корнем логарифмуется)
Lg х = Lg 18,4 – Lg 16,9 = 1,2648 – 1,2279 = 0,0369 = 0,0092
4 4 4
Lg х = 0,092 или Х = 1,021
Темп роста урожая составляет 102,1%. Умножая базисную урожайность на 102,1% получаем плановую урожайность в примере 18,4х108,1 = 18,9ц/га
6.Прогнозирование по анатомическому состоянию побегов.Сядят о развитости побегов по чередованию мягкого и твердого луба. Вторичное анатомическое строение стебля появляется после образования камбия между первичной флоэмой и ксилемой. При этом образуется. вторичная флоэма с характерным слоистым строением, где и чередуются несколько слоев клеток мягкого и твердого луба, состоящего из ситовидных трубок — клеток — спутников, лубяных волокон и лубяной паренхимы. Волокна твердого луба выполняют роль механической ткани, которая придает прочность тонкостенной ткани мягкого луба. Если соотношение черед -10/4=2,5-то значит хорошо развитый побег.Если значение соотношение больше 2,можно судить о хорошей развитости попега.
ч |
у |
2,5 |
80 |
2 |
65 |
2,1 |
70 |
2,4 |
82 |
1,5 |
|
7. Прогнозирование урожая винограда по метеорологическим данным.
П. у. по метеорологическим данным широко используется для прогноза наступления фаз вегетации (цветение, созревание, качество урожая и др.). П. у., основанное на связи урожая прогнозируемого периода с урожаями в предшествующие годы, а также с процессами, происходящими в почве, количеством применяемых удобрений, метеорологич. условиями и др., выполняется по уравнениям регрессии и предполагает, что изучаемые условия и тенденции сохранятся. Для улучшения регрессионных моделей П. у., особенно по данным урожая за прошлые годы, надо увеличивать удельный вес коэффициентов последних лет (метод гармонических весов, предложенный А. М. Френкелем).
8.Прогнозирование урожая винограда по экспертным оценкам.
Экспертное оценивание — процедура получения оценки проблемы на основе мнения специалистов (экспертов) с целью последующего принятия решения (выбора). Экспертные оценки базируются на опыте, знаниях и интуиции высококвалифицированных специалистов. Метод экспертных оценок заключается в том, что из высококвалифицированных специалистов составляется экспертная комиссия (20—25 человек), каждый член которой делает прогноз и заносит его в спец. анкету. Эти сведения обрабатываются и выводится средний прогноз и его статистическая оценка. Недостатком метода является невозможность избежания субъективного подхода в прогнозе. Для того чтобы прогноз любым методом был надежным и правильным, он должен выполняться в рамках однородных условий. Все прогнозы сравниваются с фактическими результатами и оцениваются статистическими методами. П. у. с каждым годом приобретают все более важное значение в планировании, составлении планов уборки, заготовки тары, организации работы транспортных средств, заключении договоров на сбыт урожая и т. д.
9.Прогнозирование урожая по тенденциям изменения уровня плодородия почвы зависит от возникновения нескольких ситуаций. Когда на старых виноградниках урожай снижается в результате накопления в почве ингибиторов фенольной группы, т.е. усиления процессов почвоутомления, прогнозируется не увеличение, а снижение урожая. Когда в результате многолетнего содержания почвы под черным паром и многочисленных обработок в почве снижается содержание органических веществ, элементов питания и ухудшаются физич. свойства почвы, составляются корреляционно-регрессионные пары данных и прогнозируется снижение урожая. В случае, если известны несколько параметров свойств почвы, лучше провести множественный корреляционно-регрессионный анализ. Это позволит не только более надежно прогнозировать повышение или снижение урожая, но и определить удельный вес каждого взятого фактора. При П. у. по почвенным факторам чаще применяется степенная множественная регрессионная модель вида: у = axjB .x2 с .x3d .х4к и т.д., где у — урожай, в ц/га; Xj — содержание гумуса, в %; х2— рН; х3 — содержание подвижного фосфора; х4 — содержание обменного калия в почве, в мг/100г сухой почвы; а, в, с и к — коэффициенты регрессии. Показатели уравнения рассчитываются для каждого массива и сорта в отдельности. Можно не прибегать к составлению уравнения, если известен бонитет почвы и цена балла. В этом случае П. у. производят путем умножения балла почвы на его цену. Обычно цена балла дается отдельно для высококачественных сортов, для сортов, идущих на приготовление ординарных вин, и для столовых сортов. Если в результате известных мелиоративных работ, оптимальных норм орошения или удобрения повышается плодородие почвы, то это соответственно способствует росту урожая.