№ 159(5), Май, 2020
Дата выпуска: 29.05.2020
Архив журнала: Статей 23, 89 kb
-
Оценка биологической эффективности агрохимиката Л-экспресс-Питание
06.01.01 Общее земледелие, растениеводство (сельскохозяйственные науки)
Краткое описаниеВ работе дана оценка биологической эффективности агрохимиката Л-экспресс-Питание марки: Л-экспресс-Мангамино на гречихе. В результате проведенных исследований было установлено, что некорневые подкормки растений гречихи: первая - в фазе ветвления, вторая - в фазе бутонизации способствовали иммунномодуляции и повышению адаптивности растений к стрессовым факторам абиотической и биотической природы. Мучнистая роса, аскохитоз, ложная мучнистая роса, серая гниль распространение на опытных вариантах не получили. Применение органоминерального удобрения Л-экспресс-Питание марка: Л-экспресс-Мангамино оказало существенное влияние и на сохранность растений. Сохранность растений при применении удобрения в дозе 1 л/га составляла 72%, 1,5 л/га - 74,3%, 2 л/га - 75,2%, что выше в сравнении с контролем на 0,9%, 3,2% и 4,1% соответственно. Сбалансированное питание растений гречихи в период вегетации способствовало увеличению количества стеблей, соцветий, количества семян на одном растении гречихи, массы 1000 семян, повышению урожайности в 1,1-1,2 раза. Установлено положительное влияние агрохимиката на показатели качества зерна гречихи. Крупность увеличивалась при применении возрастающих доз агрохимиката на 1,0%, 3,1% и 5,2% соответственно по отношению к контролю
-
Влияние биологического азотопонижения на физико-химические показатели природно-полусладкого вина
06.01.01 Общее земледелие, растениеводство (сельскохозяйственные науки)
Краткое описаниеНа примере двух сортов винограда – классического европейского Шардоне и межвидового гибрида Екатеринодарский – исследование влияние биологического азотопонижения на физико-химические показатели природно-полусладкого вина, в том числе аминокислоты и ароматобразующие компоненты. Установлено, что применение предлагаемой технологии способствует активному потреблению аминокислот дрожжами в стадии брожения. При этом дрожжевыми клетками наиболее активно потреблялись аланин, валин, фенилаланин, гистидин, аспарагиновая, аминомасляная, глютаминовая кислоты, лейцин, лизин, сирин, тирозин, треонин. Незначительное увеличение концентрации аминокислот отмечено по завершению брожения, когда клетки дрожжей перешли в стационарную фазу развития. Однако содержание всех аминокислот, за исключением пролина, в виноматериале было меньше, чем в винограде и бродящем сусле. В результате биологического азотопонижения, в экспериментальных вариантах концентрация азотистых соединений (общего и аминного азота) была в три раза меньше, чем в контрольных. Установлено различие в концентрации ароматобразующих компонентов в винах, приготовленных из обоих сортов винограда по различным технологиям. В экспериментальных вариантах отмечено большее накопление практически всех компонентов ароматобразующего комплекса (особенно эфиров, терпеновых соединений, фенилэтанола, ионона) за исключением высших спиртов. Экспериментальные образцы природно-полусладких вин из сортов винограда Шардоне и Екатеринодарский характеризовались ярким цветочно-плодовым ароматом и имели более высокую дегустационную оценку в сравнении с классической технологией
-
Основные требования к методам анализа данных (на примере задач классификации)
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеНазрела необходимость навести порядок в методах классификации. Это повысит их роль в решении прикладных задач, в частности, при диагностике материалов. Для этого прежде всего следует выработать требования, которым должны удовлетворять методы классификации. Первоначальная формулировка таких требований - основное содержание настоящей работы. Математические методы классификации рассматриваются как часть методов прикладной статистики. Обсуждаются естественные требования к рассматриваемым методам анализа данных и представлению результатов расчетов, вытекающие из накопленных отечественной вероятностно-статистической научной школой достижений и идей. Даются конкретные рекомендации по ряду вопросов, а также критика отдельных ошибок. В частности, методы анализа данных должны быть инвариантны относительно допустимых преобразований шкал, в которых измерены данные, т.е. методы должны быть адекватны в смысле теории измерений. Основой конкретного статистического метода анализа данных всегда является та или иная вероятностная модель. Она должна быть явно описана, ее предпосылки обоснованы - либо из теоретических соображений, либо экспериментально. Методы обработки данных, предназначенные для использования в реальных задачах, должны быть исследованы на устойчивость относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок модели. Должна указываться точность решений, даваемых с помощью используемого метода. При публикации результатов статистического анализа реальных данных необходимо указывать их точность (доверительные интервалы). В качестве оценки прогностической силы алгоритма классификации вместо доли правильных прогнозов рекомендуется использовать прогностическую силу. Математические методы исследования делятся на "разведочный анализ" и "доказательную статистику". Специфические требования к методам обработки данных возникают в связи с их "стыковкой" при последовательном выполнении. Обсуждаются границы применимости вероятностно-статистических методов. Рассматриваются также конкретные постановки задач классификации и типовые ошибки при применении различных методов их решения