Лесных древесных пород (при измерении высот)

(по А.П.Цареву, 1985)

Расчетный размер выборки (табл.6.3) совпадает с необходимым только в том случае, если коэффициент вариации высоты исследуе­мого объекта близок к коэффициентам А. В. Тюрина (1961) и О.А. Трул-ля (1966), т.е. находится в пределах 8-13 %.

На втором этапе, когда требуется оценка запаса, должны приме­няться другие подходы. Для оценок запаса также пока нет обще­принятого размера выборки как для делянки, так и для варианта опыта. Как известно, при лесоустройстве для закладки пробной площади требуется наличие не менее 200 деревьев. B.C. Чуенков (1964) показал, что для оценки запаса достаточна выборка из 81 де­рева. В США при закладке полевых опытов с тополем используют делянки площадью 0,04 га (A.R. Gilmore,1976). Применение в сор­тоиспытании делянок размером 0,09 га, рекомендованное С.А. Ро­стовцевым (1961), показало удовлетворительные результаты. Поэто­му этот размер делянки можно пока взять за основу, пока не будут проведены более обстоятельные исследования.

Для достоверной оценки запаса насаждений следует установить необходимое число повторений опытов, использовав формулу (6.6), предлагаемую А.К. Митропольским (1969), В.Ю. Урбахом (1964):

где t — аргумент нормального распределения (показатель досто­верности, критерий Стьюдента для принятого уровня вероятнос­ти); V— коэффициент изменчивости, %; Р — точность результатов исследования (относительная неточность), %; для лесных исследо­ваний точность обычно принимается равной 5%.

Учитывая, что коэффициент варьирования общего запаса на отдельных пробных площадях (делянках) колеблется от 3 до 10% (А.В. Тюрин, 1961), находим минимальное и максимальное число повторений:

Следовательно, для достоверной оценки запаса необходимо от 2 до 16 повторений в зависимости от разнообразия исследуемого ма­териала.

При сравнительном испытании сортов число повторений в за­висимости от заданного значения 8 и числа исследуемых вариантов может быть найдено из табл. 6.4. Исходные данные для расчетов взяты в 10-летних насаждениях тополя поймы Центральной лесо­степи. Их средний запас составил около 150 м³/га. Результаты, при­веденные в табл. 6.4, могут быть использованы и для других лесных древесных пород.

Таким образом, пользуясь табл. 6.3 и 6.4, можно определить раз­мер выборки, состоящей как из отдельных деревьев при сортоис­пытании первого этапа, так и из отдельных пробных площадей при сравнении запасов древесины у разных сортов при сортоиспытании второго этапа.

Размещение опытов на площади. Прогресс в планировании и повышение объективности результатов опытов по сортоиспытанию снизывают с переходом от систематических схем размещения вариантов и делянок опытов к рендомизированным, при этом имеются некоторые различия между размещением опытных делянок сельскохозяйственных травянистых и многолетних лесных древес­ных растений, которые связаны с длительностью испытаний, раз­мером опытных растений, расстояниями между ними в рядах и между рядами, подверженности воздействиям случайных факто­ров и т.п.

Таблица. 6.4

Планируемое число повторений делянок в зависимости от количества вариантов и значения заданной разности 5 между сравниваемыми вариантами (при оценке запаса)

(по А. П. Царёву, 1985)

При испытании многолетних плодовых растений применяют ряд методов ортогонального (пропорционального) и неортогонального размещения опытов: полных случайных блоков, латинских квадра­тов, греко-латинских квадратов, расщепленных делянок, перекре­стной схемы Кокрана и Кокс, сбалансированных неполных блоков, переплетенных блоков и т.п. (W. G. Cochran, G. М. Сох, 1957; С. Пирс, 1969). Чем более сложная схема используется, тем меньше может потребоваться затрат на данный опыт, с другой стороны, более слож­ные схемы являются менее устойчивыми, что связано с риском по­тери какой-то части или всех результатов опыта. При сортоиспыта­нии лесных пород из рендомизированных схем размещения опытов наибольший интерес представляют три: метод полных случайных блоков; латинский квадрат; греко-латинский квадрат. Данные, полу­ченные при использовании этих схем, обрабатываются методом дисперсионного анализа и дают объективное представление о раз­личиях между вариантами (Дж. У. Снедекор, 1962; С. Пирс, 1963; Б.А. Доспехов, 1979). Остановимся более подробно на каждой из этих схем.

Метод полных случайных блоков. Это наиболее распространенный способ размещения вариантов опыта. При этом общую площадь делят на блоки (повторения), а каждый блок — на делянки по числу вариантов опыта. Делянки в пределах блоков размещают случайным образом. Каждый вариант в блоке встречается один раз (за исклю­чением контрольного). Число контрольных делянок зависит от общего числа вариантов опыта. Обычно рекомендуется на каждые 10 (иногда на 5) полных или неполных делянок с вариантами опыта одна контрольная делянка. Блоки могут примыкать и не примы­кать друг к другу. Преимущества такой схемы заключаются в ор­тогональности (делянки каждого варианта опыта представлены в каждом блоке и притом одинаковым числом), устойчивости (при случайном нарушении опыта из анализа можно исключить целые блоки и целые варианты, без нарушения ортогональности), гиб­кости (возможность введения добавочного числа вариантов). На рис. 6.1 приводятся несколько примеров рендомизированной зак­ладки опытов по сортоиспытанию для четырех блоков и разного набора вариантов опыта. Как видно из приведенных схем, метод полных случайных блоков имеет еще и то преимущество, что один и тот же сорт соседствует в разных блоках с разными (случайно попавшими) сортами. Это важно, если между сортами существует взаимовлияние.

Латинский квадрат. При этой схеме опыта делянки располага­ются по рядам и столбцам, а сорта (варианты опыта) — так, что каж­дый встречается только один раз в каждом ряду и в каждом столбце. Число рядов, столбцов и сортов должно быть одинаковым. Пре­имущество латинских квадратов перед случайными блоками зак­лючается в том, что латинские квадраты позволяют использовать деревья как с внешней стороны опытного участка, так и внутри и его, так как опушечный эффект влияет на все делянки одного блока или на одну из делянок каждого из вариантов. Это позволяет обой­тись без защитных рядов. Наиболее распространены латинские квадраты 4 х 4 и 5 х 5, менее распространены квадраты 7 х 7, 8 х 8 и 9 х 9 и не рекомендуются квадраты 6 х 6 (С. Пирс, 1969). На рис. 6.2 приведены некоторые примеры латинских квадратов (С. Пирс, 1969; I». Л. Доспехов, 1979).

Греко-латинский квадрат. Этот способ размещения удобен, если необходимо совместить несколько опытов на одной площади. До

Рис. 6.1. Примеры рендомизированного размещения испытуемых сортов (генотипов) (к — контрольный вариант)

пустим, испытываются четыре сорта (А, В, С, D) и четыре варианта обрезки ветвей (а, в, с, d). Если воспользоваться методом латинского квадрата, то необходимо 4x4= 16 делянок в одном опыте и 4 х 4 = 16 делянок в другом, т.е. для получения данных о влиянии на рост ра­стений сорта и варианта обрезки потребовалось бы 32 делянки. В греко-латинском квадрате достаточно иметь 16 делянок. Построим латинские квадраты этих двух опытов и наложим их друг на друга, получим квадрат, помещенный с правой стороны рис. 6.3.

Таким образом, каждый вариант обрезки встречается один раз в каждом ряду, в каждом столбце и у каждого первоначального вари­анта. Весь опыт с испытанием как сортов, так и вариантов обрезки

Рис. 6.2. Примеры размещения испытуемых сортов (генотипов) по методу латинского квадрата (А-Н — варианты опыта)

занял только 25 делянок, т.е. в два раза меньше, чем при латинском квадрате. Число различных опытов, которые могут быть располо­жены на одной площади равно п-1, где п — число строк или столбцов в первоначальном латинском квадрате.

Рис. 6.3. Пример построения греко-латинского квадрата 5x5 (А-Е и а-е — варианты опыта)

Наиболее распростра­ненные греко-латинские квадраты 4 х 4, 5 х 5; менее распростране­ны квадраты 7х7,8х8и9х9. Математическая обработка опытов или их серий, заложенных по схеме случайных блоков, латинских пли греко-латинских квадратов, проводится методом дисперсион­ного анализа (Дж. У. Снедекор,1962; Д. Дюге, 1972 и др.).

После сравнительной оценки сортов по различным хозяйствен­но важным показателям в разных условиях лучшие из них райони­руются.