СПОСОБ ОТБОРА ПРОБ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОЧВЫ ЛУГА
METHOD OF SAMPLING FOR ANALYSIS OF SOIL OF MEADOW

Изобретение относится к ландшафтам малых рек с естественной прибрежной луговой растительностью со сложным неровным рельефом, имеющим ложбины и бугры, и может быть использовано при оценке качества поверхностного слоя почвенного покрова на прибрежных луговинах, в частности в пределах водоохранной зоны малой реки, а также на неровной поверхности сенокосов и пастбищ с ложбинами и буграми на прирусловых, центральных и притеррасных речных поймах.
Известен способ отбора проб анализа травяного покрова на биоразнообразие травяных растений (Борисова И.В. Сезонная динамика растительного сообщества // В кн.: Полевая геоботаника. Т.IV. Л.: 1972. С.5-94), включающий закладку пробной площадки размерами 2×2 м.
Недостатком является отсутствие отбора проб почвы с площадки. В итоге нет увязки между собой свойств почвы и видов травяных растений.
Известен также способ отбора проб почвы для агрохимического или иного анализа по международным стандартам (Фомин Г.С., Фомин А.Г. ПОЧВА. Контроль качества и экологической безопасности по международным стандартам. Справочник. - М., Издательство «Протектор», 2001. -304 с., с.57-58), включающий определение места, частоты, длительности отбора проб почвы на исследуемой территории, а для этого намечают площадки отбора по координатной сетке, указывая их номера и координаты.
Причем на почвах, загрязненных равномерно, места отбора намечают по координатной сетке с равными расстояниями. При необходимости проводят полевое описание проб, места отбора проб.
Отбор проводят с учетом вертикальной структуры, неоднородности покрова почвы, рельефа и климата местности, а также с учетом особенностей загрязняющих веществ или организмов. Пробы отбирают по профилю из почвенных горизонтов или слоев с таким расчетом, чтобы в каждом случае проба являлась типичной для данной точки отбора.
При исследовании загрязнений почв сельскохозяйственных угодий патогенными организмами и вирусами пробы отбирают с пахотного горизонта с глубины от 0 до 5 см и от 5 до 20 см.
Недостатком является также несогласованность взятия проб растений на видовое разнообразие и проб почвы под площадкой размерами 2,00×2,00 м. Из-за привязки способа отбора пробы почвы только к пашне с тремя слоями взятия проб координатная сетка принимается равномерной и плоской. На неровностях пойменного луга теряется функциональный смысл прототипа. Из-за этого теряется точность измерений свойств почвы на прирусловых, центральных и притеррасных лугов сенокосных и пастбищных лугов.
Известен также способ отбора проб для анализа почвы по заявке №2010132816/15, включающий определение места, частоты, длительности отбора проб почвы на исследуемой территории, а для этого намечают площадки отбора проб почвы по координатной сетке, указывая их номера и координаты, причем в каждом узле всей координатной сетки или ее части закладывают временную площадку отбора проб почвы симметричной формы с симметрично расположенными относительно границ этой площадки рядами точек взятия проб почвы, а после анализа почвы по всем пробам выполняют оценку погрешности усреднения концентрации химических веществ и иных показателей почвы по всем пробам на одной площадке отбора, затем выполняют оценку добротности измеренных значений каждого показателя почвы по рядам проб почвы, а в дальнейшем при значимой средней квадратичной погрешности всех проб на одной площадке отбора проводят полный факторный анализ учтенных показателей почвы с получением биотехнических закономерностей связей между учтенными показателями структурно-параметрической идентификацией устойчивых законов распределения.
Недостатком здесь является также наличие прямоугольной плоской координатной сетки, которую удобно прокладывать системы на культурных лугах под пахоту. Не учитываются следующие факторы рельефа и почвенного покрова луга: а) наличие неровностей в виде ложбин и бугров; б) почвенный покров очень неравномерный по толщине и во многих местах намного тонкий по сравнению с пашней, поэтому слои отбора проб 5-20 и более 40 см на пойменных лугах недействительны. В связи с этими факторами нужна сложная координатная сетка с неравномерными ячейками при неявных высотах бугров и глубинах ложбин луга. Кроме того, для луга остается поверхностный слой 0-5 см для взятия проб почвы при отсутствии данных о переменных толщинах почвенного покрова.
Технический результат - расширение функциональных возможностей и повышение точности соотнесения биохимических свойств у проб почвы от поверхностного слоя 0-5 см со сложной координатной сеткой, построенной по центрам ложбин и бугров на изучаемой территории луга.
Этот технический результат достигается тем, что способ отбора проб для анализа почвы луга, включающий определение места, частоты, длительности отбора проб почвы на площадках по координатной сетке, указывая их номера и координаты, отличающийся тем, что места отбора проб почвы располагают по центрам ложбин и бугров с формированием относительно сложного рельефа неравномерной координатной сетки, в каждом узле координатной сетки или ее части по центру ложбины или бугра закладывают площадку отбора проб почвы симметричной формы с симметрично расположенными относительно границ этой площадки рядами точек взятия проб почвы, причем пробные площадки располагают в нижней части ложбины или в верхней части бугра по центрам с совмещением центра площадки с центром ложбины или бугра.
Площадку отбора проб почвы симметричной формы с симметрично расположенными относительно границ этой площадки рядами точек взятия проб почвы закладывают размерами 2,00×2,00 м для проведения геоботанических измерений разнообразия видового состава растений травяного покрова, причем минимальное количество проб почвы берут в девяти точках на одной площадке отбора проб почвы.
Девять проб почвы берут на площадке в 2,00×2,00 м по три в каждом ряду с образованием симметричной фигуры, при этом точки взятия проб почвы располагают на расстоянии 30 см от краев по границам площадки отбора проб почвы, а между рядами точек взятия проб почвы принимают расстояния в 70 см.
На каждой площадке отбора проб почвы одни ряды точек взятия проб располагают вдоль границы природного, природно-техногенного или техногенного объекта, которые становятся полосами взятия проб почвы, а другие ряды располагают перпендикулярно границе этого объекта, например, водотока малой реки, и такие ряды становятся створами наблюдений.
Сущность технического решения заключается в том, что предлагаемая площадка отбора проб почвы согласуется с размерами пробной площадки 2,00x2,00 м для геоботанического изучения видового разнообразия травяных и травянистых растений, а количество проб почвы в девяти точках на одной площадке отбора проб почвы является минимальным для статистического моделирования концентрации химических веществ в почве идентификацией устойчивых законов распределения в виде нелинейных математических зависимостей.
Сущность технического решения заключается также в том, что пробные площадки располагают в нижней части ложбины или в верхней части бугра по центрам с совмещением центра площадки с центром ложбины или бугра. При этом координатная сетка образуется по центрам этих пробных площадок и тем самым повторяет своими узлами, с расположенными в них пробными площадками для отбора проб почвы, сложный рельеф луга.
Сущность технического решения заключается также в том, что девять проб почвы берут на площадке в 2,00×2,00 м по три в каждом ряду с образованием симметричной фигуры. При этом точки взятия проб почвы располагают на площадке отбора проб на расстоянии 30 см от краев по границам площадки отбора проб почвы, а между рядами точек взятия проб почвы принимают расстояния в 70 см.
Сущность технического решения заключается также в том, что по изменчивости концентрации химических веществ по створам и полосам на площадке отбора проб почвы судят о погрешности измерений свойств почвенного покрова на данной территории, а по факторному анализу судят о характере взаимодействий между изучаемыми химическими соединениями почвы в данном узле координатной сетки территории.
Положительный эффект достигается тем, что предлагаемый способ позволяет значительно расширить функциональные возможности существующих способов агрохимического анализа почвы на поверхностном слое в 0-5 см применительно к неравномерной координатной сетке поймы.
Новизна технического решения заключается в том, что впервые использована координатная сетка территории луга через универсальную площадку отбора проб почвы, расположенную в ложбине или на вершине бугра и унифицированную с пробной площадкой размерами 2,00x2,00 м геоботанических измерений, применительно к комплексному изучению сложного по рельефу травяного покрова совместно с почвенным покровом по его поверхностному слою 0-5 см.
При этом принятие минимального количества из девяти проб почвы на одной такой геоботанической пробной площадке позволяет моделировать точечное распределение химических веществ в каждом узле пространственной координатной сетки для получения в последующем динамично уточняющейся электронной карты почв на данной территории.
Предлагаемое техническое решение обладает существенными признаками, новизной и значительным положительным эффектом. Материалов, порочащих новизну технического решения, не обнаружено.
На фиг.1 дана схема расположения площадки отбора в ложбина луга; на фиг.2 - то же на фиг.1 на вершине бугра луга; на фиг.3 приведена схема расположения точек на площадке отбора проб почвы размерами 2,00×2,00 м; на фиг.4 показано пространственное распределение оксида фосфора на площадке отбора проб; на фиг.5 - пространственное распределение оксида калия на площадке отбора проб; на фиг.6 - пространственное распределение нитратов на площадке отбора проб; на фиг.7 - пространственное распределение водной кислотности на площадке отбора проб; на фиг.8 показан график и точки измеренных значений влияния подвижного калия на изменение концентрации оксида фосфора; на фиг.9 показан график влияния кислотности луговой почвы на содержание в ней оксида калия; на фиг.10 - график влияния кислотности почвы на содержание в ней подвижного фосфора на фиг.9
Способ отбора проб для анализа почвы луга в общем случае испытания загрязнения воды по росту корней растения включает, например, для речной воды, следующие действия.
Места отбора проб почвы располагают по центрам ложбин и бугров с формированием относительно сложного рельефа неравномерной координатной сетки. Затем в каждом узле координатной сетки или ее части по центру ложбины или бугра закладывают площадку отбора проб почвы симметричной формы с симметрично расположенными относительно границ этой площадки рядами точек взятия проб почвы. Причем пробные площадки располагают в нижней части ложбины или в верхней части бугра по центрам с совмещением центра площадки с центром ложбины или бугра.
Площадку отбора проб почвы симметричной формы с симметрично расположенными относительно границ этой площадки рядами точек взятия проб почвы закладывают размерами 2,00×2,00 м для проведения геоботанических измерений разнообразия видового состава растений травяного покрова, причем минимальное количество проб почвы берут в девяти точках на одной площадке отбора проб почвы.
Девять проб почвы берут на площадке в 2,00×2,00 м по три в каждом ряду с образованием симметричной фигуры, при этом точки взятия проб почвы располагают на расстоянии 30 см от краев по границам площадки отбора проб почвы, а между рядами точек взятия проб почвы принимают расстояния в 70 см.
На каждой площадке отбора проб почвы одни ряды точек взятия проб располагают вдоль границы природного, природно-техногенного или техногенного объекта, которые становятся полосами взятия проб почвы, а другие ряды располагают перпендикулярно границе этого объекта.
В центре ложбины или бугра в каждом узле всей координатной сетки или ее части закладывают временную площадку отбора проб почвы симметричной формы 2,00×2,00 м с границами 1 и с точками 2 взятия проб почвы, а также с симметрично расположенными относительно границ этой площадки рядами 3 и 4 точек взятия проб почвы.
После проведения анализа почвы в лабораторных условиях по всем пробам выполняют оценку погрешности усреднения концентрации химических веществ и иных показателей почвы по всем пробам на одной площадке отбора. Затем выполняют оценку добротности измеренных значений каждого показателя почвы по рядам проб почвы. В дальнейшем, при значимой средней квадратичной погрешности всех проб на одной площадке отбора более 1%, проводят полный факторный анализ учтенных показателей почвы с получением биотехнических закономерностей связей между учтенными показателями структурно-параметрической идентификацией устойчивых законов распределения.
Все измеренные пробы на одной площадке отбора проб почвы не подвергают усреднению, а учитывают как частные статистические выборки с взаимно зависимыми значениями для дальнейшего моделирования по всей координатной сетке территории.
Способ лугаиспытания загрязнения воды по росту корней растения, например, на постоянном створе малой реки перед городским водозабором, реализуется следующим образом.
Места отбора проб почвы располагают по центрам ложбин и бугров с формированием относительно сложного рельефа неравномерной координатной сетки, полученной по ложбинам и буграм 2,00×2,00 м.
Пример. Поисковые эксперименты по изучению почвы прируслового пойменного луга были проведены на правой стороне реки Немда в Сернурском районе Республики Марий Эл в 2009 году. На расстоянии 25 м от уреза воды реки и 35 м от грунтовой дороги закладывалась временная пробная площадка размерами 2,00×2,00 м в ложбине луга (фиг.1).
2
5
2
3
На этой пробной площадке (фиг.3) пойменного луга были выбраны девять проб почвы, расстояние между которыми было равно 0,70 м, причем по три ряда вдоль и поперек реки. Пробы почвы не менее 100 г брались на глубине 5-10 см для агрохимического анализа на кислотность рН и содержание (мг/кг) трех питательных веществ - подвижный фосфор PO, подвижный калий KO и азот нитратный HNO.
Данные агрохимического анализа проб приведены в таблице 1.
Таблица 1
Результаты агрохимического анализа проб почвы
№ пробы
Код ряда проб
Химические показатели
створ
полоса
Р<sub>2</sub>О<sub>5</sub>
К<sub>2</sub>О
HNO<sub>3</sub>
pH
1
1
1
142
180
1,4
6,8
2
2
1
168
198
1,6
6,8
3
3
1
124
120
2,6
6,9
4
1
2
124
96
1,6
7,0
5
2
2
138
73
1,8
7,0
6
3
2
128
72
1,3
7,0
7
3
3
124
47
1,6
7,1
8
2
3
128
150
1,7
7,1
9
1
3
128
66
1,8
7,1
Результаты опыта моделировали в программной среде Curve Expert-1.3 8. Агрохимический анализ был проведен сотрудниками ФГУ Станция агрохимической службы «Марийская».
Далее рассмотрим изменчивость на площадке отбора всех девяти проб по требованиям классической статистики.
2
Средняя квадратичная погрешность. Чтобы исключить влияние знаков, придумано возвести в квадрат остатки, т.е. получить выборку ряд ε.
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>y</mi><mo>¯</mo></mover><mi>ϕ</mi></msub></mrow>
Но вначале придется определить среднее арифметическое
от всех значений изучаемого показателя, то есть применить формулу, общеизвестную для нормального распределения случайных событий вида
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>y</mi><mo>¯</mo></mover><mi>φ</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>n</mi></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mrow><msub><mi>y</mi><mrow><mi>φ</mi><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mstyle><mo>.</mo><mtext>                                                                                           (1)</mtext></mrow>
max
min
Среднеарифметического объекта в природе физически не существует. Поэтому эта физическая величина весьма условная, придуманная математиками для сравнения статистических выборок друг с другом. Однако много существует однородных выборок с членами, равными по сущности неотличительных признаков, у которых с различным размахом у -y может оказаться одинаковое значение среднего арифметического.
Таким образом, уже изначально ясно, что метод среднеквадратичного отклонения (погрешности) не приемлем для выявления адекватности идентификации закономерностей. Однако до сих пор применяют для выявления адекватности аппроксимированных уравнений, не имеющих содержательного смысла по параметрам и отдельным составляющим, формулу (при этом к методу наименьших квадратов не относится)
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>Δ</mi><mo>¯</mo></mover><mrow><mi>к</mi><mi>в</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn>100</mn></mrow><mrow><msub><mover accent="true"><mi>y</mi><mo>¯</mo></mover><mi>ϕ</mi></msub></mrow></mfrac><msqrt><mrow><mfrac><mn>1</mn><mi>n</mi></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mrow><msup><mrow><mo stretchy="false">(</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>ϕ</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>−</mo><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mstyle></mrow></msqrt><mo>.</mo><mtext>                                                                      </mtext><mo stretchy="false">(</mo><mn>2</mn><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
i
где y - расчетное по выявленной закономерности значение показателя.
Если предположить, что нет связи между отдельными событиями, то формула (2) приобретает вид математического выражения (табл.2)
<mrow><msub><mover accent="true"><mi>Δ</mi><mo>¯</mo></mover><mrow><mi>к</mi><mi>в</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn>100</mn></mrow><mrow><msub><mover accent="true"><mi>y</mi><mo>¯</mo></mover><mi>φ</mi></msub></mrow></mfrac><msqrt><mrow><mfrac><mn>1</mn><mi>n</mi></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mrow><msup><mrow><mo stretchy="false">(</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>φ</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>−</mo><msub><mover accent="true"><mi>y</mi><mo>¯</mo></mover><mi>i</mi></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mstyle></mrow></msqrt><mo>.</mo><mtext>                                                                   (2а)</mtext></mrow>
<mrow><msup><mi>ε</mi><mn>2</mn></msup><mo>=</mo><msup><mrow><mo stretchy="false">(</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>ϕ</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>−</mo><msub><mover accent="true"><mi>y</mi><mo>¯</mo></mover><mi>ϕ</mi></msub><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow>
где
- квадрат остатков от среднеарифметического значения.
Таблица 2
Результаты расчета среднеквадратической погрешности агрохимического анализа почвы на одной площадке отбора проб
№ пробы
Код ряда проб
Химические показатели проб почвы на одной площадке отбора
створ
полоса
P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>
ε<sup>2</sup>
К<sub>2</sub>О
ε<sup>2</sup>
HNO<sub>3</sub>
ε<sup>2</sup>
pH
ε<sup>2</sup>
1
1
1
142
67,57
180
4715,57
1,4
0,0967
6,8
0,0324
2
2
1
168
1171,01
198
7511,69
1,6
0,0123
6,8
0,0324
3
3
1
124
95,65
120
75,17
2,6
0,7903
6,9
0,0064
4
1
2
124
95,65
96
235,01
1,6
0,0123
7,0
0,0004
5
2
2
138
17,81
73
1469,19
1,8
0,0079
7,0
0,0004
6
3
2
128
33,41
72
1546,85
1,3
0,1689
7,0
0,0004
7
3
3
124
95,65
47
4138,35
1,6
0,0123
7,1
0,0144
8
2
3
128
33,41
150
1495,37
1,7
0,0001
7,1
0,0144
9
1
3
128
33,41
66
2054,81
1,8
0,0079
7,1
0,0144
Сумма
1204
1643,56
1002
2324 2,0
15,4
1,1089
62,8
0,1156
Среднее
133,78
182,62
111,33
2582,4
1,711
0,1232
6,98
0,0128
<maths num="6"><math display="block"><mrow><msqrt><mrow /></msqrt></mrow></math><img file="00000006.tif" he="8" wi="7" img-content="undefined" img-format="tif" /></maths>
-
13,514
-
50,82
-
0,351
-
0,1133
<maths num="7"><math display="block"><mrow><msub><mover accent="true"><mi>Δ</mi><mo>¯</mo></mover><mrow><mi>к</mi><mi>в</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi>%</mi></mrow></math><img file="00000007.tif" he="7" wi="13" img-content="undefined" img-format="tif" /></maths>
<b>-</b>
<b>10,1</b>
<b>-</b>
<b>45,65</b>
<b>-</b>
<b>20,51</b>
<b>-</b>
<b>1,62</b>
Расчеты показали, что наименьшую погрешность имеет показатель водной кислотности (средняя квадратичная погрешность равна 1,62%), затем по росту погрешности (или снижению точности распределения из девяти наблюдений) располагаются подвижный фосфор (10.10%), азот нитратный (20,51%) и подвижной калий (45,65%).
Таким образом, три показателя имеют погрешности более 5%, поэтому вполне возможна статистическая изменчивость значений показателей, водородный показатель также рассмотрим вместе с другими.
Вначале проверим добротность исходных данных, то есть достаточно ли количество взятых проб почвы. Для этого проводим ранговый анализ по рядам проб в трех створах и в трех полосах по формуле
<mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>max</mi></mrow></msub><mi>exp</mi><mo stretchy="false">(</mo><mo>−</mo><msub><mi>а</mi><mn>1</mn></msub><msup><mi>r</mi><mrow><msub><mi>a</mi><mn>2</mn></msub></mrow></msup><mo stretchy="false">)</mo><mtext>                                                                        (3)</mtext></mrow>
max
где y - показатель из данных таблицы 1; y - максимальное значение показателя при нулевом ранге; r - ранг значений показателя.
Таблица 2
Корреляционная матрица факторных связей
Влияющие факторы
Зависимые факторы
P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>
К<sub>2</sub>О
HNO<sub>3</sub>
pH
Фосфор P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>
0,9959
0,7026
0,2620
0,7003
Калий K<sub>2</sub>O
0,9724
0,9932
0,4623
0,7591
Нитраты HNO<sub>3</sub>
0,2652
0,0398
0,9891
0,4865
Кислотность pH
0,8001
0,8473
0,0300
1,0000
Высокие коэффициенты корреляции монарных отношений, приведенных по диагональным клеткам корреляционной матрицы в таблице 2, показали хорошую добротность проведенного эксперимента.
Влияние кода ряда точек отбора проб. Затем были промоделированы изменение химических показателей в зависимости от кода ряда (створа или полосы). При этом створ располагается, как правило, перпендикулярно линии границы водного или иного объекта (например, места сильного загрязнения). Полоса становится рядом точек отбора проб почвы и/или травы, параллельного изучаемому объекту. При этом объект может быть природным, природно-техногенным (в частности, природно-антропогенным) или техногенным (в частности, антропогенным). Здесь слово «техническое» означает присущее всему живому, например, бобры строят плотину, муравьи - муравейники, птицы - гнезда, пчелы - ульи, деревья - место произрастания и др.
Общее уравнение для выявленных восьми уравнений было идентичным по конструкции формулам бинарных факторных связей.
Если принять коды рядов за управляемые переменные, то получим пространственную картину распределения химических показателей по площадке отбора проб почвы (фиг.4-7).
Из этих пространственных картин, построенных в программной среде 45673р.
Факторный анализ. В дальнейшем по кислотности и трем химическим веществам моделирование выполнялось с использованием общей формулы двухчленной биотехнической закономерности
<mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><msub><mi>a</mi><mn>1</mn></msub><msup><mi>x</mi><mrow><msub><mi>a</mi><mn>2</mn></msub></mrow></msup><mi>exp</mi><mo stretchy="false">(</mo><mo>−</mo><msub><mi>a</mi><mn>3</mn></msub><msup><mi>x</mi><mrow><msub><mi>a</mi><mn>4</mn></msub></mrow></msup><mo stretchy="false">)</mo><mo>+</mo><msub><mi>a</mi><mn>5</mn></msub><msup><mi>x</mi><mrow><msub><mi>a</mi><mn>6</mn></msub></mrow></msup><mi>exp</mi><mo stretchy="false">(</mo><mo>−</mo><msub><mi>a</mi><mn>7</mn></msub><msup><mi>x</mi><mrow><msub><mi>a</mi><mn>8</mn></msub></mrow></msup><mo stretchy="false">)</mo><mtext>                                                (4)</mtext></mrow>
В таблице 2 приведена полная корреляционная матрица монарных (на основе рангового распределения) и бинарных (между парами факторов) связей между четырьмя факторами. Затем ранговые распределения можно не показывать. Если они не учитываются в принятии научно-технических решений (они учитываются для оценки добротности измеренных значений факторов), то в корреляционной матрице в клетки по диагонали ставится, как правило, в классическом факторном анализе, цифра «единица».
2
3
4
5
6
7
8
Конкретные уравнения типа (4) получают конструкции при сочетаниях условий типа a=0, a=0, a=1, a=0, a=0, a=0 и a=1. В таблице 3 приведены нормы коэффициента корреляции при разных уровнях требуемой адекватности у искомой закономерности.
Из данных таблицы 2 видно, что из 16 уравнений типа (4) не все имеют сильную факторную связь.
По существующей классификации из теории корреляционного анализа примем условие отбора уравнений, при котором будем учитывать в дальнейшем факторные связи только при значениях коэффициента корреляции более 0,7. Эта группа сильных связей может быть разделена на три подгруппы, как это показано в таблице 3. Природные объекты, в частности луга, как правило, по результатам экспериментов дают сильные факторные связи.
Итоги отбора высокоадекватных бинарных отношений сведены в таблицу 4.
Таблица 3
Характер тесноты связи между переменными факторами
Интервал коэффициента корреляции
Типы классификаций
Существующая классификация
Предлагаемая классификация
1
однозначная
0,9…1,0
сильная связь
сильнейшая
0,7…0,9
сильная
0,5…0,7
средняя
0,3…0,5
слабая связь
слабоватая
0,1…0,3
слабая
0,0…0,1
нет связи
слабейшая
0
нет связи
3
Из таблицы 4 четко видно, что фактор «Нитраты HNO» выпадет не только по строке, но и по столбцу, то есть этот показатель не попал в группу факторов с сильными связями.
Тогда, исключая строку и столбец, окончательно получаем сокращенную матрицу коэффициентов корреляции (табл.5).
Таблица 4
Матрица с коэффициентами корреляции >0,7
Влияющие Факторы
Зависимые факторы
P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>
К<sub>2</sub>О
HNO<sub>3</sub>
pH
Фосфор P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>
0,7026
0,7003
Калий K<sub>2</sub>O
0,9724
0,7591
Нитраты HNO<sub>3</sub>
Кислотность pH
0,8001
0,8473
Таким образом, из 16 зависимостей отобраны шесть, которые имеют коэффициент корреляции более 0,7. При одинаковой структуре исходного уравнения типа (4), значения его параметров могут быть различными, и они приведены в данных таблицы 6.
Эти уравнения расположим по иерархии, то есть по убыванию коэффициента корреляции. Из данных таблицы 5 видно, что влияния подвижного калия на изменение концентрации оксида фосфора наибольшее.
Таблица 5
Сильные бинарные факторные связи
Влияющие факторы
Зависимые факторы
Р<sub>2</sub>О<sub>5</sub>
К<sub>2</sub>О
pH
Фосфор P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>
0,7026
0,7003
Калий K<sub>2</sub>O
0,9724
0,7591
Кислотность pH
0,8001
0,8473
Таблица 6
Параметры сильных закономерностей, полученные после факторного анализа
№ п/п
Первая составляющая
Вторая составляющая
Коэфф. коррел.
a<sub>1</sub>
а<sub>2</sub>
a<sub>3</sub>
a<sub>4</sub>
а<sub>5</sub>
a<sub>6</sub>
a<sub>7</sub>
а<sub>8</sub>
1
13,64772
0
-0,00093680
1,46931
6,59501
0,90272
0,014788
1
0,9724
2
7808,484
0
-0,33138
1,01270
-753,7854
2,42281
0
1
0,8473
3
38121400,0
0
1,26248
1
-22281,976
4,19657
0,65480
1,37894
0,8001
4
7,10332
0
9,7724 le-6
1,57543
0
0
0
0
0,7591
5
2,6162е-15
8,47101
0.0015262
1,56049
0
0
0
0
0,7026
6
7,82877
0
0,00085753
0.99847
0
0
0
0
0,7003
Это влияние проявляется на данной пробной площадке с коэффициентом корреляции 0,9724 (фиг.6) по формуле
<mtable columnalign="left"><mtr><mtd><msub><mi>P</mi><mn>2</mn></msub><msub><mi>O</mi><mn>5</mn></msub><mo>=</mo><mn>13,64772</mn><mi>exp</mi><mo stretchy="false">(</mo><mn>0,00093680</mn><msub><mi>K</mi><mn>2</mn></msub><msup><mi>O</mi><mrow><mn>1,46931</mn></mrow></msup><mo stretchy="false">)</mo><mo>+</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>+</mo><mn>6,59501</mn><msub><mi>K</mi><mn>2</mn></msub><msup><mi>O</mi><mrow><mn>0,90272</mn></mrow></msup><mi>exp</mi><mo stretchy="false">(</mo><mo>−</mo><mn>0,014788</mn><msub><mi>K</mi><mn>2</mn></msub><mi>O</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>,</mo><mtext>  (5)</mtext></mtd></mtr></mtable>
2
8
в которой, по конструкции формулы (4), получили a=0, a=1 (табл.6).
Следующей формулой по значимости станет с коэффициентом корреляции 0,8473, влияние кислотности луговой почвы на содержание в ней оксида калия (фиг.9). На третье место по порядку выходит влияние кислотности почвы на концентрацию в ней подвижного фосфора (фиг.10).
Эксперименты показали, что пробная площадь, применяемая для изучения видового разнообразия травяных растений, после срезки пробы травы, вполне может быть использована для оценки питательных веществ в почве в данной точке прируслового пойменного луга. Это позволит в дальнейшем оценить влияние химических показателей почвы на распределение видов травяных растений, причем с учетом не только мозаичности травяного покрова луга, но и с учетом координатной сетки по центрам ложбин и бугров или части луга по центрам ложбин и бугров.