СПОСІБ ПЕРЕВІРКИ УЗГОДЖЕНОСТІ КЛАСИФІКОВАНИХ ДАНИХ ПІД ЧАС ОЦІНЮВАННЯ ПОКАЗНИКІВ ЯКОСТІ ГРУНТУ

Автор(и)

Ключові слова:

Шкала класифікації, Міра узгодженості, Клас еквівалентності

Анотація

Мета роботи - розглянути спосіб побудови шкали класифікації показників якості ґрунту з
урахуванням невизначеності аналізу проб ґрунту. Як характеристику якості класифікації обрано матрицю відповідності шкали. Запропонувати спосіб перевірки узгодженості класифікованих вибіркових даних за інформаційною мірою узгодженості з застосуванням граничної міри узгодженості, яку отримують на основі матриці відповідності шкали класифікації.
Методи досліджень: теоретичні – аналіз і синтез інформаційних ресурсів та аналітичні – побудова математичної моделі способів перевірки узгодженості класифікованих даних під час оцінювання показників якості ґрунту.
Результати. Для оцінювання якості ґрунтів за окремими показниками родючості використовується впорядкована шкала класифікації, тобто впорядкований ряд рівнів якості, які можуть бути використані під час моніторингу земельних ресурсів, для поліпшенні якості ґрунтів внесенням добрив, у визначенні придатності земель для певних потреб.
Першим етапом визначення якості ґрунтів є отримання проб ґрунту за прийнятою програмою, другим – визначення показників якості, третім – прийняття відповідних рішень. Для реалізації
другого етапу необхідна шкала класифікації, яка заснована на процедурі аналізу проб і тому є індивідуальною для кожного способу аналізу і, крім того, повинна враховувати невизначеність вимірювання показників якості, що є досить значною для всіх способів аналізу. Тому в роботі використано, як важливу характеристику шкали, матрицю відповідності між сферами визначення окремих класів еквівалентності шкали і отриманими результатами класифікації, в комірках якої знаходяться ймовірності правильного і неправильного віднесення до певних класів еквівалентності.
Висновки. Отримані вибірки класифікованих даних підлягають подальшому опрацюванню. Як показав аналіз літературних джерел, вибірки аналізують для визначення кореляції або узгодженості з опорними даними, перевірки розсіювання, збіжності вибіркових даних або їх узгодженості. Наявність такої перевірки сприяє впевненості у прийнятті подальших рішень. Тому в роботі запропоновано спосіб перевірки вибірки класифікованих даних із використанням міри узгодженості або збіжності класифікованих даних із застосуванням прийнятої шкали класифікації. Оскільки невизначеність вимірювання приводить до розсіювання даних відносно центру вибірки, то для визначення границі можливої неузгодженості використовується матриця відповідності шкали класифікації.

Біографія автора

Н. Яремчук, НТУУ «КПІ ім. І.Сікорського»

д-р. техн. наук, проф.

Посилання

ДСТУ 4362:2004. Якість ґрунту. Показники родючості ґрунтів. Чинний від 2006-01-01. Київ: Держспоживстандарт України, 2005, 20 с.

Гусар І., Любченко С., Купчик В. Визначення строкатості показників родючості та оптимізація розмірів елементарних ділянок для відбору зразків ґрунту в технологіях керованого землеробства: зб. наук. пр. / УкрНДІПВТ ім. Л.Погорілого. Випуск 18(32). – Дослідницьке, книга 2, 2014 с.102-104.

Мірошниченко М.М., Гладкіх Є.Ю., Ревтьє А.В. Особливості відбору проб ґрунту за локального внесення мінеральних добрив // Агроекологічний журнал, №4, 2016 с. 75-80.

JCGM 200: 2008. International vocabulary of metrology – Basic and general concepts and associated terms (VIM). JCGM 2008 – 88p.

ДСТУ 4114-2002. Ґрунти. Визначення рухомих сполук фосфору і калію за модифікованим методом Мачигіна. Київ. Держстандарт України, 2002, 10с.

Семенюк Р.С. Способы определения терм-множества лингвистической переменной с неопределенностью измерения // 15-й Міжнародний науково-технічний семінар «Неопределенность измерений: научные, нормативные и методические аспекты», UM-2018, Созополь, 10 сентября 2018.

Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат; с англ. – М.: Бином. Лаборатория знаний. 2009 – 798с.

Tastee W.J., Wierman M.J. An information theoretic measure for the evaluation of ordinal scale data // Behavior Research Methods, 2006, 38(3), 487-494.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-12-20

Номер

Розділ

Новітні технології в АПК: дослідження та управління