Математическое моделирование влияния агротехнических приёмов на урожай-ность масличного льна в условиях Северного Казахстана

Аннотация

Аннотация

Предпосылки и цель. В условиях Северного Казахстана эффективность возделывания масличного льна во многом зависит от агротехнологических факторов, таких как система минерального питания, сроки посева и другие. Разработка математических моделей, отражающих влияние этих факторов на урожайность, позволит оптимизировать технологии возделывания культуры и повысить продуктивность агроценоза в конкретных агроклиматических условиях. Целью исследования является математический и статистический анализ модели, описывающей зависимость урожайности масличного льна от ключевых агротехнологических параметров.

Материалы и методы. Исследование проводилось на базе СК СХОС. Эксперимент включал различные варианты минерального питания и два варианта сроков посева. В качестве метода обработки данных применялся дисперсионный анализ (ANOVA) и многомерная регрессионная модель. Построение тепловых карт корреляции позволило выявить наиболее значимые факторы, влияющие на урожайность.

Результаты. Оптимальный уровень питания в сочетании с ранним посевом обеспечил наибольшую урожайность до 16,2 ц/га. Разработанная математическая модель позволила с высокой точностью предсказать урожайность в зависимости от условий выращивания, коэффициент детерминации R²=0.692 показал, что модель объясняет около 69% изменчивости урожайности от применения удобрений. Наибольший вклад в урожайность вносит масса семян с 1 м² (p≈0.247), наибольшую связь с урожайностью имеют масса семян с 1 м^{2 (}r=0,76) и масса 1000 семян (r=0,72).

Заключение. Математическое моделирование может быть использовано для оптимизации агротехнологических приёмов при возделывании масличного льна в Северном Казахстане. Полученные результаты способствуют повышению эффективности возделывания культуры и позволяют рекомендовать фермерам наиболее продуктивные стратегии ведения хозяйство.

Ключевые слова: лен масличный; срок посева; минеральные удобрения; математическое моделирование; статистическая обработка.