Математическое обоснование влияния агротехнических приёмов на урожайность масличного льна в условиях Северного Казахстана
DOI:
https://doi.org/10.51452/kazatu.2025.3(127).1939Ключевые слова:
лен масличный; срок посева; минеральные удобрения; математическое моделирование; статистическая обработкаАннотация
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. Математическое обоснование, отражающее влияние этих факторов на урожайность, позволит оптимизировать технологию возделывания культуры и повысить продуктивность агроценоза в конкретных агроклиматических условиях. Целью исследования является математический и статистический анализ, описывающий зависимость урожайности масличного льна от ключевых агротехнологических параметров.
Материалы и методы. Исследование проводилось на базе ТОО «Северо-Казахстанская сельскохозяйственная опытная станция» (далее - СК СХОС) в 2023-2024 гг. 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 тепловой карты корреляции позволит наиболее точно указать, какие элементы структуры вносят наибольший вклад в формирование конечного урожая.
Результаты. Оптимальный уровень питания в сочетании с ранним посевом обеспечил наибольшую урожайность до 16,2 ц/га. Математический анализ позволил с высокой точностью показать зависимость урожайности от условий выращивания, коэффициент детерминации R2=0,692 показал, что модель объясняет около 69% изменчивости урожайности от применения удобрений. Наибольшую связь с урожайностью имеют масса семян с 1 м2 (r=0,76) и масса 1000 семян (r=0,72).
Заключение. Математическое обоснование опытов может быть использовано для выявления связей влияния конкретных агротехнических прёмов на урожайность при возделывании масличного льна в Северном Казахстане. Полученные результаты способствуют повышению эффективности возделывания культуры и позволяют рекомендовать фермерам наиболее продуктивные стратегии ведения хозяйства.