Интеграция мировых научных процессов как основа общественного прогресса. Выпуск №7. Ч 1

* Источник: «Хозяйственно-отраслевая специализация растениеводства и животноводства Красноярского края»

* Согласно Стратегии социально-экономического развития Красноярского края на период до 2020 года

Для роста и развития зерновых культур, также как и для любых других растений, требуются определённые сочетания основных четырёх климатических факторов: тепла, света, влаги и питательных веществ, содержащихся в почве. Избыточное или недостаточное присутствие указанных факторов снижает вероятность нормального развития растений.

Основная черта климата края – его резкая континентальность. Осадки по территории края Красноярского края уменьшаются с запада на восток в связи с ослаблением циклонической деятельности.

Для успешного выращивания зерновых культур необходима обеспеченность

А А

Стр. 44

теплом как минимум на 80 % от средней обеспеченности. При таком уровне условия вегетационного периода являются хорошими. Зная потребность культур в тепле за период вегетации и сумму температур выше 10°, можно судить об обеспеченности её теплом.

Основная земледельческая территория края характеризуется умеренным увлажнением за время вегетации, т. к. гидрографическая сеть здесь хорошо развита. Наименьшее количество осадков на земледельческой территории края выпадает в мае (10-20 мм); хорошо увлажнены два летних месяца (июль и август), в каждый из которых выпадает от 50 до 80 мм. Такое распределение осадков наиболее хорошо обеспечивает условия развития зерновых культур.

Для зернового хозяйства края и страны наиболее важными характеристиками тепло- и влагообеспеченности посевов являются не средние величины соответствующих агрометеорологических показателей, а вероятности возникновения экстремально низких или высоких значений.

С целью определения степени влияния природных условий на урожайность зерновых культур в Красноярском крае – был проведён корреляционнорегрессионный анализ.

В качестве результативного фактора выступала средняя урожайность зерновых культур в каждом из макрорайонов, где производство зерна является традиционным видом деятельности. Урожайность определялась как отношение валового сбора зерна к посевной площади зерновых:

Независимыми факторами были выбраны: 1) Теплообеспеченность, 2) Влагообеспеченность и 3) Удельный вес чернозёмов в структуре пашни (табл. 3).

Таблица 3. Влияние природных условий Красноярского края на урожайность зерновых культур

А А

Стр. 45

*Согласно Стратегии социально-экономического развития Красноярского края на период до 2020 года;

**Урожайность зерновых культур;

***Источник: Агроклиматический справочник по Красноярскому краю и Тувинской автономной области, Гидрометеоиздат, Ленинград, 1961 г. и Агрохимическая характеристика почв СССР: Средняя Сибирь, Изд-во Наука, Моск-

ва, 1971 г.

****Танделов Ю.П. Плодородие кислых почв земледельческой территории Красноярского края – Красноярск, 2012. – 161 с.

При помощи графического метода была представлена в виде кривой зависимость между независимыми и результативным факторами (Рис. 2, 3, 4).

Рис. 2. Зависимость между теплообеспеченностью и урожайностью зерновых культур

Данная кривая, описывающая вышеупомянутую зависимость, по форме – очень близка прямой. Поэтому, будет актуальным при построении регрессии сделать выбор в пользу парной, задаваемой в общем виде следующим образом:

При помощи системы нормальных уравнений, получаемой дифференцированием вышеприведённой формулы по каждому из параметров (нахождение частных производных) – выражается зависимость между независимой и результативной переменными. В общем виде такая система для парной регрессии имеет следующий вид [1, С. 393]:

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

Стр. 46

При помощи метода наименьших квадратов (МНК) находятся значения пара-

метров и . Для определения влияния 1 фактора – теплообеспеченности на урожайность зерновых культур, используем систему с уже известными величинами:

Учитывая, что матрица, составленная из коэффициентов при переменных, является квадратной (т.е., имеет равное число строк и столбцов) – можем данную систему решить любым из 3 известных способов решения систем линейных алгебраических уравнений: методом Гаусса, методом Крамера или методом обратной матрицы.

В результате осуществления корреляционно-регрессионного анализа была получена следующая модель:

где (5)

– урожайность зерновых культур с 1 га, ц;

– теплообеспеченность.

Параметр не несёт в себе экономического смысла, его значение выступает либо как начальное значение, на основе которого формируется результативное значение, либо как корректирующая величина значения независимого фактора. Ввиду

положительности параметра , делаем вывод, что связь является прямой, т. е. увеличение показателя теплообеспеченности способствует увеличению урожайности

зерновых культур; параметринтерпретируется следующим образом: при увеличении значения теплообеспеченности на 1 день – урожайность зерновых культур увеличивается на 0,17 ц с 1 га.

Для определения тесноты связи между факторами используется коэффициент

корреляции , рассчитываемый по формуле:

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

Стр. 47

где (6)

и – среднеквадратические отклонения независимого и результативного факторов, определяемые по формулам:

и – дисперсии независимого и результативного факторов;

– среднее значение независимого фактора;

– среднее значение результативного фактора;

– среднее от произведений независимого и результативного факторов. Для определения доли дисперсии результативного фактора, объясняемой зна-

Связь является сильной, т. к. коэффициент корреляции в процентном выражении равен 78,9 %, а коэффициент детерминации равен 0,62. Это означает, что изменение урожайности зерновых культур на 62 % объясняется изменением значения теплообеспеченности.

Рис. 3. Зависимость между влагообеспеченностью и урожайность зерновых культур

График имеет зигзагообразную форму, но, учитывая, что имеется возможность подбора прямой, удовлетворяющей МНК – по-прежнему актуальна линейная рег-

ИНТЕГРАЦИЯ МИРОВЫХ НАУЧНЫХ ПРОЦЕССОВ КАК ОСНОВА ОБЩЕСТВЕННОГО ПРОГРЕССА

Стр. 48

рессия.

На этот раз система нормальных уравнений выглядит следующим образом:

В результате осуществления корреляционно-регрессионного анализа была получена следующая модель:

– урожайность зерновых культур с 1 га, ц;

– влагообеспеченность.

Параметр – положительный, значит связь прямая, т. е. увеличение показателя влагообеспеченности способствует увеличению урожайности зерновых культур;

параметр интерпретируется следующим образом: при увеличении значения теплообеспеченности на 1 день – урожайность зерновых культур увеличивается на 0,03 ц.

Связь является слабой, т. к. коэффициент корреляции в процентном выражении равен 21 %, а коэффициент детерминации равен 0,04. Это означает, что изменения урожайности зерновых культур практически не объясняются изменениями значения влагообеспеченности. Учитывая, что и северные, и центральные, и южные земли края относительно в равной степени обеспечены влагой, данный результат является вполне логическим.

Рис. 4. Зависимость между удельным весом чернозёмов в структуре пашни и урожайностью зерновых культур

А А

Стр. 49

Для этой кривой при построении модели, также будет актуально использование парной линейной регрессии.

Система нормальных уравнений выглядит следующим образом:

В результате осуществления корреляционно-регрессионного анализа была получена следующая модель:

– урожайность зерновых культур с 1 га, ц;

– удельный вес чернозёмов в структуре пашни, %

Параметр – положительный, значит связь прямая, т. е. чем выше удельный вес чернозёмов в структуре пашни – тем выше урожайность зерновых культур; па-

раметр интерпретируется следующим образом: при увеличении удельного веса чернозёмов в структуре пашни на 1 % – урожайность зерновых культур увеличивается на 0,27 ц.

Связь является близкой к функциональной т. к. коэффициент корреляции в процентном выражении равен 91,6 %, а коэффициент детерминации равен 0,84. Это означает, что изменение урожайности зерновых культур на 84 % объясняется изменением удельного веса чернозёмов в структуре пашни.

Красноярский край – один из крупнейших производителей продовольствия на Востоке России: он занимает 2 место в СФО по производству продукции сельского хозяйства. На долю агропромышленного комплекса (АПК) края, включающего сельское хозяйство и перерабатывающий сектор, приходится 8,9 % валового регионального продукта, удельный вес занятых составляет 5,2 % в общей численности занятых в экономике региона.

Учитывая масштаб территории, своеобразие природно-климатических условий, особенности минерально-сырьевого потенциала, исторически сложившуюся специализацию отдельных территорий, наличие внутрирайонных устойчивых и интенсивных хозяйственных и социальных связей на территории края Стратегия считает целесообразным выделение шести крупных макрорайонов: Центрального, Западного, Восточного, Приангарского, Южного и Северного. При этом мы считаем актуальным сравнить зональную административно-территориальную структуру с

А А

Стр. 50

макрорегиональной (Табл. 4).

Таблица 4. Сравнительная характеристика природно-экономических зон и вновь образованных макрорайонов Красноярского края

*Согласно Стратегии социально-экономического развития Красноярского края на период до 2020 года

**Источник: «Хозяйственно-отраслевая специализация растениеводства и животноводства Красноярского края»