![]() Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
![]() Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
![]() |
Изменчивость сроков технологических операций
Согласно разделу 1.3 среди всех дат технологических операций количественным критерием (прогрев почвы до определенной температуры td) обладают только даты начала посева. Даты остальных операций связаны с этой датой. Колебание рекомендуемых дат посевов Ti для предприятий АПК региона за многолетний период может быть значительным, начиная от 2-3 декады апреля и заканчивая 1-2 декадой июня. По данным температур почвы в Иркутске максимальный разброс рекомендуемых дат за 1989–2011 гг. составляет от 17 до 20 дней, в зависимости от температуры td (таблица 2.1).
Таблица 2.1 – Даты прогрева почвы на глубине 5 см в г. Иркутск за 1989 - 2011 гг.
На рисунке 2.1 приведено колебание дат прогрева почвы на глубине 5 см до различных td для этого пункта наблюдений.
Рисунок 2.1 – Колебание дат прогрева почвы на глубине 5 см до различных td в г. Иркутск за 1989 – 2011 гг.
Для оценки закономерности изменчивости дат прогрева почвы приведен статистический анализ ряда их значений. В расчетах использовались относительный показатель даты прогрева:
где Согласно значениям первых коэффициентов автокорреляции можно сделать вывод, что ряды относительных дат прогрева почвы случайны. Помимо оценки на случайность построены различные тренды для исходных рядов y1 и y2. Все они обладают очень низкой точностью аппроксимации, коэффициент детерминации R2 близок к нулю. В связи с этим можно сделать вывод об отсутствии тренда для yi.
Таблица 2.2 – Основные статистические показатели рядов дат прогрева почвы по Иркутску за 1987-2011 гг.
Так как ряды относительных дат прогрева почвы являются случайными, для оценки их изменчивости определяют закон распределения вероятности. Для оценки соответствия закона распределения эмпирическим данным в практике используются различные критерии согласия, такие как критерий Колмогорова, ХИ-квадрат и другие. На основе данных по Иркутску за 1989-2011 гг. построены эмпирические функции распределения дат прогрева почвы до 10°C и 12°C (рисунок 2.2).
а) прогрев до 10°C б) прогрев до 12°C Рисунок 2.2 - Эмпирическая функция и закон гамма-распределения рядов относительных дат прогрева почвы по Иркутску за 1989-2011 гг.
На основе критерия согласия Колмогорова выявлено соответствие исходных рядов закону гамма-распределения (Cv1 =0,48, Cv2 =0,49, Cs1 =-0,52, Cs2 =-0,77). Рассмотрим колебание температуры почвы на глубине 5 см, непосредственно влияющей на даты посева. Динамика прогрева почвы весной (апрель - май) для некоторой зоны региона по разным годам неодинакова (рисунок 2.3).
Рисунок 2.3 – Тенденции прогрева почвы по данным Иркутска
На рисунке 2.3 показаны две ситуации прогрева почвы: с наличием значимого однонаправленного тренда (устойчивый прогрев) и его отсутствием (резкие колебания ts). В первом случае определение даты прогрева не вызывает таких затруднений как во втором. Между тем следует помнить, что в реальных условиях неизвестно изменение температуры почвы в будущем. Здесь можно ориентироваться на прогностические значения, реализация которых отличается невысокой точностью [4]. Одним из способов прогнозирования температуры почвы является использование автокорреляционных связей, имеющих место в рядах ежедневной температуры почв. На рисунке 2.4 показаны различные коррелограммы по данным Иркутска за многолетний период: усредненная, убывающая и волнообразная. Рисунок 2.4 – Коррелограммы рядов температур прогрева почвы по Иркутску за 1989-2011 гг.
Наибольшими значениями обладают первые коэффициенты автокорреляционной функции, однако, их точность не всегда позволяет создавать качественные авторегрессионные модели для прогнозирования температуры почвы даже с упреждением в одни сутки. Тем не менее, такой подход применим для уточнения прогноза осуществляемого с помощью других методов. Таким образом, все даты операций по технологической карте можно привязать к трём ключевым датам: закрытие влаги, посев и уборка. Количественным критерием, который можно оценить обладают только даты начала посевов - прогрев почвы на глубине заделки до некоторой необходимой температуры td. По дате посева можно определить даты последующих операций, связанных с обработкой посевов, а также оценить дату уборки культуры, исходя из средней продолжительности вегетационного периода сорта культуры. Анализ рядов дат прогрева почв показал, что эти ряды являются случайными и их распределение соответствует закону гамма распределения. На основе анализа динамики прогрева почвы весной выявлены различные виды прогрева: с наличием тренда и без него. Отсутствие высоких значимых внутрирядных связей в рядах температур почвы свидетельствует о неэффективности автокорреляционных методов для прогнозирования этих рядов. Date: 2015-11-14; view: 422; Нарушение авторских прав |