Математична модель продуктивності сорго зернового на півдні України залежно від умов зволоження та сорту

Анотація

У статті викладено результати математичного моделювання продуктивності зернового сорго, що вирощується на півдні України, за різних вхідних параметрів зволоження і тривалості вегетації сорту.
Метою дослідження є встановлення закономірностей формування врожаю сорго зернового за різного впливу досліджуваних факторів і ваги кожного з них у визначенні продуктивності культури.
Матеріали та методи. Математичні розрахунки виконували на основі дослідних даних, одержаних у рамках польових досліджень, виконаних у 2020 р. на базі Інституту кліматично орієнтованого сільського господарства НААН (колишній Інститут зрошуваного землеробства НААН). Польові дослідження проводили відповідно до вимог загальноприйнятих методик наукової роботи в агрономії. Схема двофакторного досліду передбачала оцінку продуктивності сорго сортів Генічеський 209, Дніпровський 39, Вінець, Гранд, Ерітрея, Колор, Одеський 205, а також режимів зволоження – без зрошення (природне) та зі зрошенням дощуванням нормою 120 мм. Урожайність сорго зернового встановлювали за стандартною методикою з перерахунком залікової маси на вологість 14%. Статистичні розрахунки за узагальненими результатами польових дослідів, які включали в себе такі процедури, як розгорнутий регресійний аналіз, аналіз мультиколінеарності, похибки апроксимації, якості апроксимації, критерій Фішера; графічна оцінка якості моделі виконана в табличному процесорі Microsoft Excel 2019. Штучна нейронна мережа для оцінки важливості кожного фактора й продуктивності зернового сорго була створена, навчена, валідована та протестована в програмному комплексі JustNN.
Результати. За результатами математичного аналізу даних розроблено модель прогнозу врожайності сорго зернового виду Y=9,6654–0,05648X1+0,02029X2, де Х1 – тривалість вегетації від сходів до повної стиглості (діб), Х2 – зрошувальна норма (мм), множинний коефіцієнт детермінації – 0,6731, нормований коефіцієнт детермінації – 0,6136, стандартна похибка моделі – 0,989 т/га,
похибка апроксимації (середня абсолютна похибка у відсотках) – 13,72%. Оцінка значення вхідних параметрів моделі в штучній нейронній мережі вказує на значно вищу силу впливу тривалості вегетації культури (сортова особливість) порівняно зі зрошенням: 7,7084 проти 2,3774 в абсолютних одиницях сили впливу фактора.
Висновки. Розроблена математична модель із достатньою точністю здатна прогнозувати врожайність зернового сорго на півдні України за параметрами тривалості вегетації культури та рівнем подачі штучної вологи, похибка апроксимації моделі становила 13,72 %. Сорт є більш вагомим фактором продуктивності культури порівняно зі зрошенням.
Ключові слова: зрошення, програмування врожаю, регресійний аналіз, сила впливу, штучна нейронна мережа.