WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 |

Между резкими изменениями солнечной активности и вызываемыми ими солнечнообусловленными переломами хода процессов на Земле может существовать некий временной интервал. Однако отличительным свойст вом многолетних колебаний валового сбора и урожайности культур в Ставропольском крае является то, что всем без исключения солнечным переломам совершенно точно соответствуют переломы и перерывы (нулевые переломы, когда приращение равно нулю) многолетнего хода развития процесса. Данный факт дает основание утверждать, что временной сдвиг между причиной и следствием составляет менее года, поскольку рассматриваются годовые дискретные отрезки времени.

Этот же вывод может быть получен и в результате проверки предположения, что проявление солнечных воздействий должно отразиться на относительной частоте переломов многолетней динамики валового сбора и урожайности сельскохозяйственных культур (табл. 3.9).

Сравнение частот переломов в годы резких изменений солнечной активности и в другие годы может дать ответ, что переломы действительно концентрируются в отмеченные нами периоды, причем относительная частота изменения динамики валового сбора и урожайности не опускается ниже 63%, то есть две трети из рассмотренных данных подвержены описанной закономерности, а по валовому сбору подсолнечника вообще отмечена 100%-ная частота переломов.

Таким образом, можно сделать заключение, что воздействие резких изменений солнечной активности на многолетний ход развития сельского хозяйства проявляется в большинстве случаев именно во время их наступления.

Для проверки случайности (или неслучайности) выявленного совпадения возможно использование так называемой нулевой гипотезы, то есть оценка вероятности того, что сопоставляемые качественные признаки независимы (рассматриваемая связь отсутствует). Если эта вероятность менее 1%, то обычно названная гипотеза отвергается и связь признается значимой (реальной), то есть вероятность того, что нулевая гипотеза верна, меньше 1%, а вероятность того, что не верна - больше 99%; если она более 5%, то нулевая гипотеза не отвергается и связь признается не доказанной;

если она находится в пределах от 1 до 5%, то имеющихся данных недостаточно для принятия решения.

Б.Л. Ван дер Варден [13, с. 275] так сформулировал задачу. Пусть переломы многолетнего хода природных процессов из n1, ожидаемых в годы резких переломов солнечной активности, наступили х1 раз и не наступили у1 раз и пусть в другие годы (их количество n2 = N – n1, где N – общее число лет ряда, уменьшенное на единицу) переломы наступили х2 раз и не наступили у2 раз. Нужно проверить, одинаковы ли вероятности переломов в этих двух сериях. Так как значение этой вероятности неизвестно, можно использовать критерий различия вероятностей (2):

(х1n2 – x2n1)2 (n1 + n2 – 1) 2 = ------------------------------- (7) n1n2 (x1 + x2) (y1 + y2) Так, для урожайности зерна имеем х1=21; у1=4; n1=25; N=60; n2=35;

х2=6; у2=(21*35 – 6*25) 2 * 2 = ---------------------------- = 25,25*35*(21+6) (4+29) Критерий оказался больше величины 6,63 [13], соответствующей 1%-ому уровню значимости при одной степени свободы.

Следовательно, вероятности переломов хода процесса в годы солнечных переломов и в другие годы отличаются друг от друга в результате влияния случайных факторов меньше 1%, а значит, можно с вероятностью более 99% отвергнуть нулевую гипотезу о равенстве изменений во все годы наблюдаемого периода.

Составим таблицу для расчета вероятности переломов динамики валового сбора и урожайности сельскохозяйственных культур (табл. 3.10).

Таблица 3.10 - Расчет вероятности переломов динамики валового сбора и урожайности сельскохозяйственных культур в Ставропольском крае СельскохозяйстN n1 n2 x1 y1 x2 y2 венная культура Валовой сбор Зерно 87 36 51 33 3 13 38 36,Подсолнечник 60 25 35 25 0 8 27 34,Свекла 55 24 33 21 3 4 29 30,Картофель 60 25 35 18 7 5 30 20,Овощи 60 25 35 16 9 6 29 13,Урожайность Зерно 60 25 35 21 4 6 29 25,Подсолнечник 60 25 35 18 7 8 27 14,Свекла 43 18 25 14 4 4 21 16,Картофель 60 25 35 18 7 6 29 18,Овощи 60 25 35 19 6 7 28 18,Итак, нулевая гипотеза в результате расчетов может быть опровергнута, и, значит, имеет место колебание хода процессов в годы солнечных переломов.

Критерий различия вероятностей переломов во всех случаях достаточно велик, а вероятность случайности ее, как правило, мала, что свидетельствует о реальности анализируемой связи резких изменений солнечной активности и переломов многолетнего хода динамики валового сбора и урожайности сельскохозяйственных культур.

Следует отметить, что при вычислении критериев значимости по вышеприведенной методике учитываются лишь переломы, точно совпадающие с солнечной активностью, а имеющиеся сдвиги, как в сторону за паздывания, так и в сторону опережения, не принимаются во внимание.

Последнее занижает их, но получающиеся оценки достаточно надежны.

После доказательства неслучайности рассматриваемой связи резких изменений солнечной активности и переломов многолетнего хода земных процессов следует сделать более оптимистичную и более реальную оценку тесноты связи с учетом запаздываний и опережений. Для этих целей может быть использован показатель в виде степени совпадения ожидаемых и наблюдавшихся солнечнообусловленных переломов. Другим приемом оценки может быть расчет показателя тесноты связи ():

х1у2 – у1х = ------------------- (8) х1у2 + у1хДля исследуемой урожайности зерна:

21*29 – 4* = ------------------ = 0,924, 21*29 + 4*что показывает наличие достаточно тесной связи.

Теснота связи исследуемых явлений высока (табл. 3.11), а по урожайности подсолнечника наблюдается даже функциональная зависимость между солнечной активностью и величиной урожайности.

Таблица 3.11 - Расчет тесноты связи резких изменений солнечной активности и переломов многолетней динамики валового сбора и урожайности сельскохозяйственных культур Сельскохозяйственные По валовому сбору По урожайности культуры Зерно 0,940 0,Подсолнечник 1,0 0,Свекла 0,963 0,Картофель 0,878 0,Овощи 0,792 0, Итак, изучение соотношения различных видов воздействий солнечной активности на земные процессы, в том числе циклического фона изменений солнечной активности, способствующего образованию аналогичных составляющих хода земных процессов и искажающего его влияние в годы резких изменений, подтверждает гипотезу о существовании отмеченных связей.

Однако важно отметить, что солнечная активность не является решающим фактором, определяющим урожайность.

Следующая группа изучаемых нами методов – гео-статистические – используют гипотезу взаимосвязи колебаний метеопроцессов с факторами земного происхождения. Имеют место теории о связи урожайности с колебаниями магнитного полюса Земли, частотой извержения вулканов. Однако наиболее популярно мнение Е.С. Улановой, Е.Е. Жуковского, И.В. Свисюка о расчетах по фазам вегетации сельскохозяйственных культур. Полную характеристику данных процессов дал В.С. Немчинов [55, c. 128], назвав такие факторы, как удельный вес весновспашки, качество семян, запас продуктивной влаги и элементов питания, позднее состояние посевов и др.

Абстрактно-статистические методы основываются на возможности проявления закономерностей изменения межгодовых колебаний в форме различного рода причинно-независимых симптомов и периодичностей.

Ярким примером таких исследований может случить теория А.В. Дьякова, согласно которой для Европейской территории СССР характерна повторяемость условий увлажнения со строгой 12-летней периодичностью. Анализу влияния температурного режима и увлажнения посвящены дальнейшие исследования.

Системно-статистические методы изучают совместное использование всех названных методов.

Иными словами, существует идея взаимосвязи периодичности колебаний урожаев, засух, осадков, температурного режима, природных ано мальных явлений. Найти такую периодичность – значит, иметь возможность предсказать природные процессы, подготовиться к их наступлению с наименьшими затратами и потерями.

Итак, существенной особенностью погодного фактора является случайный, но в то же время периодичный характер его влияния на условия и результаты сельскохозяйственного производства в определенной экономической зоне.

Метеорологические условия оказывают наибольшее воздействие на сельское хозяйство, причем удельный вес потерь от неблагоприятных погодных условий в России достигает 65% [88, с.138], ежегодные убытки национальной экономики США по тем же причинам составляют около млрд. долларов, причем примерно 8 млрд. долларов (62%) приходится на сельское хозяйство. От засухи 1972-1973 гг. в Нигерии пало около 400 тыс.

голов скота, потери сельскохозяйственной продукции составили 50% среднегодового производтва [34, с. 40], в США из-за засухи 1983 года средняя урожайность зерновых понизилась на 19%, кукурузы – на 28%, общие потери в результате недостатка влаги составили 10 млрд. долларов.

Тем не менее, по словам П.И. Броунова [12, с. 217], высокоразвитые страны могут научиться предсказывать погодные явления и приспосабливаться к ним. Необходимости учета погодно-климатических условий посвятили свои работы А.П. Задков, Р.А Исанчурин, И.Ф. Пискуненко, А.Г.

Пузановский и др.; вместе с тем на случайный характер погодного риска указывают и В.А. Кардаш, и И.П. Колосков, и И. Устиян [31].

Основополагающими факторами, влияющими на урожайность, являются осадки, температура и их распределение за период вегетации. Исследование названных аспектов позволило Б.К. Маркину найти взаимосвязь урожайности с гидротермическим коэффициентом, коэффициент корреляции которых по результатам наблюдений 1971 – 1995 гг. равен 0,[49, с. 7]. К сожалению, погодные условия прогнозируются наукой на короткий срок.

Самым распространенным оценочным показателем влаго- и теплообеспеченности растений является гидротермический коэффициент (ГТК), вычисляемый по данным агрометеорологических наблюдений как отношение суммы осадков к сумме температур, уменьшенной в 10 раз:

ос, мм ГТК = --------------- (9) (tоС / 10) Еще одним показателем погодных условий является влажность воздуха. Чем больше дефицит влажности, тем интенсивнее испарение воды с поверхности почвы. По интенсивности атмосферной засухи и суховеев можно выделить четыре группы: слабая, средней интенсивности, интенсивная и очень интенсивная. Для оценки влагообеспеченности растений можно использовать ряд показателей:

гидротермический коэффициент, показатель увлажнения (отношение осадков к испаряемости), радиационный индекс сухости, показатель увлажнения (отношение осадков к дефициту влажности воздуха).

По мнению ученых, наиболее удобен в практике именно ГТК, поскольку статистика по осадкам и температуре за период вегетации позволяет существенно увеличить точность этого показателя по сравнению с другими. При этом желательно иметь подекадный расчет ГТК за период вегетации, так как растения в период роста испытывают различную потребность во влагообеспеченности. Укрупненно период вегетации растений оценен с помощью следующей шкалы ГТК:

ГТК < 0,4 – незначительное увлажнение, ГТК = 0,4 – 0,7 – очень засушливое увлажнение, ГТК = 0,7 – 1,0 – засушливое увлажнение, ГТК = 1,0 – 1,2 – недостаточное увлажнение (слабозасушливое), ГТК = 1,2 – 1,6 – достаточное увлажнение, ГТК > 1,6 – избыточное увлажнение.

При этом достаточное увлажнение гарантирует в 85-95% случаев успешное развитие большинства культур. Если дополнительно учесть запасы продуктивной влаги в почве на начало посевных работ, за период вегетации, а также даты первых и последних заморозков, то условия гарантированности возделывания тех или иных культур в каждом конкретном районе могут возрасти. Кроме того, можно остановиться на возделывании преимущественно определенного набора культур, наиболее благоприятного в данных природно-климатических условиях.

Анализ индексов ГТК (прил. 10) позволяет сгруппировать календарные годы в зависимости от степени увлажнения и температурного режима следующим образом (табл. 3.12).

Таблица 3.12 – Группировка периодов по уровню ГТК ГТК Период 1,15 – 1,20 1,20 – 1,25 - 1,25 – 1,30 1954, 1969, 1,30 – 1,35 1971, 1974, 1,35 – 1,40 1957, 1976, 1,40 – 1,45 1,45 – 1,50 1951, 1956, 1959, 1965, 1978, 1980, 1984, 1988, 1989, 1,50 – 1,55 1966, 1991, 1,55 – 1,60 1950, 1961, 1,60 – 1,65 1968, 1972, 1973, 1975, 1981, 1,65 – 1,70 1,70 – 1,75 1,75 – 1,80 1955, 1962, 1964, 1977, 1985, 1,80 – 1,85 1,85 – 1,90 1960, 1,90 – 1,95 1952, 1953, 1958, 1,95 – 2,0 - Свыше 2,0 Итак, по степени увлажнения Ставропольский край можно охарактеризовать как регион с достаточным увлажнением. Недостаточное увлажнение отмечено за последние 50 лет единожды – в 1998 году, так же, как и избыточное – в 1982. Вместе с тем, отмечая нижний уровень оснащенности влагой, следует выделить неблагоприятные годы – 1954, 1957, 1969, 1971, 1974, 1976, 1979, 1983, 1992, 1998. Кроме того, исследуя взаимосвязь волновых процессов во всех явлениях, а также выявляя природу их периодичности, отметим наличие явно выраженных трехлетних колебаний в динамике ГТК (рис. 3.3). Значит, периодичность повторения лет по уровню ГТК и его влияние на урожайность сельскохозяйственных культур можно описывать с достаточной степенью достоверности, используя метод генетического анализа, рассмотренный во второй главе работы, путем экстраполяции тенденций на перспективу, основанной на логико-вероятностном подходе.

В табл. 3.13 сведены данные по урожайности сельскохозяйственных культур в годы с равным уровнем ГТК. Несмотря на закономерность, выявленную в динамике гидротермического коэффициента, отмечены значительные колебания в урожайности при его одинаковом значении, о чем свидетельствует рассчитанный размах вариации признаков по каждому показателю в каждом интервале.

Характеристике взаимосвязи метеоусловий с урожайностью большое внимание уделил И.Б. Загайтов [23]. Для анализа колебаний природных условий сельскохозяйственного производства им был предложен механизм расчета мажорантных отношений (М):

М = (Yi : Ymax (i1 : i-1)) * 100, (10) где Yi – урожайность в i-м году, Ymax (i1 : i-1)) – мажорантная (максимальная) урожайность за предшествующий период в изучаемом регионе.

1958 16,2 12,2 187 79 1993 29,0 12,2 272 90 1970 19,9 8,3 166 110 1,50 – 1,55 1966 17,2 8,3 172 110 Свыше 2,0 1982 19,2 0 16,3 0 273 0 105 0 110 Динамика гидротермического коэффициента в Ставропольском крае 2,1,0,ГТК 3 линейный фильтр (ГТК) Индекс метеоусловий (Im) при этом определяется соотношением:

Im = Xp / Xср, (11) где Хр – расчетные значения мажорантных отношений, исходя из статистической информации по стране или природно-климатической зоне, Хср – среднее значение мажорантных отношений.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.