Őszi búzák (Triticum aestivum) szemméreteinek és sűrűség értékeinek összefüggés-rendszere



Hasonló dokumentumok
DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI

3. M AGYAR SZÁRÍTÁSI SZIM PÓZIUM

SZEMKEMÉNYSÉG VIZSGÁLÓ MÓDSZEREK ÖSSZEHASONLÍTÁSA ŐSZI BÚZÁK ESETÉBEN. Véha Antal Gyimes Ernő JATE Szegedi Élelmiszeripari Főiskolai Kar, Szeged

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 6.

A vizsgálatok eredményei

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM MEZŐGAZDASÁG- ÉS ÉLELMISZERTUDOMÁNYI KAR, MOSONMAGYARÓVÁR Agrárműszaki, Élelmiszeripari és Környezettechnikai Intézet

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Al-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása

Andó Mátyás Felületi érdesség matyi.misi.eu. Felületi érdesség. 1. ábra. Felületi érdességi jelek

Rugalmas állandók mérése

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

MÓDSZEREK BÚZA SZEMKEMÉNYSÉGÉNEK MEGHATÁROZÁSÁRA. Doktori értekezés tézisei. Készítette: Szabó Pál Balázs

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Rugalmas állandók mérése

Mérési hibák

A VÁGÁSI KOR, A VÁGÁSI SÚLY ÉS A ROSTÉLYOS KERESZTMETSZET ALAKULÁSA FEHÉR KÉK BELGA ÉS CHAROLAIS KERESZTEZETT HÍZÓBIKÁK ESETÉBEN

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Az egyszerűsítés utáni alak:

A Kecskeméti Jubileum paradicsomfajta érésdinamikájának statisztikai vizsgálata

y ij = µ + α i + e ij

1. számú ábra. Kísérleti kályha járattal

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Hipotézis vizsgálatok

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Pszichometria Szemináriumi dolgozat

Folyadékok és szilárd anyagok sűrűségének meghatározása különböző módszerekkel

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

A termesztési tényezők hatása az őszi búza termésére és a terméselemekre 2000-ben

2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

A Balaton vízforgalmának a klímaváltozás hatására becsült változása

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Elemi statisztika fizikusoknak

2. Rugalmas állandók mérése

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

7.1. Al2O3 95%+MLG 5% ; 3h; 4000rpm; Etanol; ZrO2 G1 (1312 keverék)

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

3. OSZTÁLY A TANANYAG ELRENDEZÉSE

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

Víz az útpályaszerkezetben

SEGÉDANYAG az országos kompetenciamérések, érettségi és OKTV eredmények kiértékeléséhez

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

ÖDOMÉTERES VIZSGÁLAT LÉPCSŐZETES TERHELÉSSEL MSZE CEN ISO/TS BEÁLLÍTÁS ADAT. Zavartalan 4F/6,0 m Mintadarab mélysége (m)

S Z I N T V I Z S G A F E L A D A T O K

V átlag = (V 1 + V 2 +V 3 )/3. A szórás V = ((V átlag -V 1 ) 2 + ((V átlag -V 2 ) 2 ((V átlag -V 3 ) 2 ) 0,5 / 3

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Minőségirányítási rendszerek 9. előadás

Térfogati fajlagos felület és (tömegi) fajlagos felület

MEZŐGAZDASÁGI TERMELÉS A VILÁGON. Búza Ausztráliában: előrejelzett termelést csökkentették

Egy nyíllövéses feladat

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

Az állományon belüli és kívüli hőmérséklet különbség alakulása a nappali órákban a koronatér fölötti térben május és október közötti időszak során

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Korai vasbeton építmények tartószerkezeti biztonságának megítélése

A magyar leányok menarche-kora az ezredforduló időszakában (Joubert Kálmán, Gyenis Gyula, Darvay Sarolta, Ágfalvi Rózsa) ...

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

STATISZTIKAI JELENTÉSEK

Tavaszi Dél-Alföldi Fórum

HÍDTARTÓK ELLENÁLLÁSTÉNYEZŐJE

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Az értékelés a Móricz Zsigmond Gimnázium 3 gimnáziumi osztályának eredményei alapján készült, 102 tanuló adatai kerültek feldolgozásra.

III. Kvantitatív változók kapcsolata (korreláció, regresszió)

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Követelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

FORGATTYÚS HAJTÓMŰ KISFELADAT

Szövegértés. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001

DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN

Ax-DL100 - Lézeres Távolságmérő

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakiskola

Egyszerű számítási módszer bolygók és kisbolygók oályáj ának meghatározására

POROK TÖMÖRÍTETLEN ÉS TÖMÖRÍTETT SŰRŰSÉGE. Tömörítetlen sűrűség

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Rugalmas állandók mérése

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Modern Fizika Labor. 2. Az elemi töltés meghatározása. Fizika BSc. A mérés dátuma: nov. 29. A mérés száma és címe: Értékelés:

Amit a kapacitív gabona nedvességmérésről tudni kell

Matematika. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001

LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK

Matematikai geodéziai számítások 10.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Átírás:

Őszi búzák (Triticum aestivum) szemméreteinek és sűrűség értékeinek összefüggés-rendszere Gyimes Ernő 1 Véha Antal 1 Rajkó Róbert 2 1 Szegedi Tudományegyetem Szegedi Élelmiszeripari Főiskolai Kar Élelmiszertechnológia és Környezetgazdálkodás Tanszék 2 Szegedi Tudományegyetem Szegedi Élelmiszeripari Főiskolai Kar Élelmiszeripari Műveletek és Környezettechnika Tanszék Összefoglaló A búza agrofizikai jellemzőinek ismerete alapvető fontosságú a feldolgozás során, az aratástól a malmi tisztításig. A kalászban a szemek különböző méretűek, a technológiákhoz viszont azonos méretű, kiegyenlített halmaz szükséges. A szárítás során a fizikai jellemzők szerepe alapvető, a méret mellett a méret eloszlása homogenitása -, a halmazsűrűség szerepe emelhető ki. A szerzők az étkezési, őszi búzák (Tritucum aestivum) agrofizikai jellemzői közül a szemméreteket és méreteloszlásokat, a halmaz és egyedi sűrűség értékeket és a szemtömeget vizsgálták.. Becslő egyenletet alkottak, amellyel a vastagsági méretet sikerült keménységi osztályok szerint jól becsülni. Kemény szemű mintáknál V = 2,93-0,21*H + 0,029*ESZT (R 2 =0,64) Puha szemű mintáknál V = 2,59-0,17*H + 0,031*ESZT (R 2 =0,73) Ellipszoid test alapján határozták meg a számított tömeget. A mért (ESZT) és számított ezerszem tömeg kapcsolatát az évjárattól függően r=0,75..0,91 közötti korrelációs tényezővel sikerült becsülni. Az ezerszemtömeg (ESZT) becslésére kidolgozott ellipszoid modell segítségével, a szélességi méret alapján, a mért tömeg becslése r=0,81 korrelációs tényezővel becsülhető. Megállapították, hogy a térkitöltés jellemzésére számított szemtérfogat/dm 3 jellemző az évjárattól és a termőhelytől is függ. A fajták közötti különbség lényegesen kisebb volt. Bevezetés és irodalmi áttekintés A gabonaféléknél a szemméretek ismerete döntő fontosságú. A vetőmag tisztítástól a vetésen és betakarításon át egészen a késztermék gyártásig fontos ismerni a jellemző méreteket valamint a méret kapcsolatát más fizikai jellemzőkkel. A méretek ismerete hasonlóan jelentős a betakarítás utáni (post-harvest) technológiák pontos irányításához. A szárítás előtti rostálás, betárolás előtti osztályozás eredményessége, technológiai hatásfoka nagyrészt a helyesen megválasztott rostaméretnek köszönhető, amelyhez elengedhetetlen a méretek ismerete. A szárítás során a fizikai jellemzők szerepe alapvető, a méret mellett a méret eloszlása homogenitása -, a halmazsűrűség szerepe emelhető ki (BEKE, 1997). A légáramos szállításnál és tisztításnál a megfelelő és gazdaságos légsebesség megválasztása többek között a búzahalmaz szemméreteinek ismeretét igényli. RAHEMAN és JINDAL, (2001) a függőleges pneumatikus szállítást tanulmányozva alkottak meg egy tapasztalati képletet, amelynek egyik összetevője az átlagos szemméret. 46

A gabonafélék szemméretének, alakjának az egyik legtermészetesebb tulajdonság, amellyel a gabona faja, esetleg fajtája azonosítható. Ugyanakkor a kalászban fejlődés során a szemek különböző méretűek. Ez utóbbi tény miatt szükséges a méret eloszlásokat is vizsgálni, hiszen technológia igény a kiegyenlített méret tulajdonság. A szemméretet jelentőségét támasztja alá MORGAN et al. (2000) valamint TROCCOLI és di FONZO (1999) kísérleti eredményei. Sűrűség alatt a szemcsék vagy a szemcsés halmaz tömegének és térfogatának hányadosát értjük. Mértékét több tényező együttes hatása alakítja, ezért is hordoz értékes információt. A gabonafélék minőségi vizsgálatakor általában 3 sűrűség értéket különböztetünk meg. Beszélhetünk halmazsűrűségről és szemsűrűségről. A halmazsűrűség mérése a malmi gyakorlatban a hektoliter tömeg meghatározását jelenti. Értékéből a halmaz várható fizikai tulajdonságaira, légellenállás, porozitás (SITKEI,1981), ürítési idő (M.CSIZMADIA-OLDAL, 2002) éppúgy lehet következtetni, mint a kiőrölhető liszt mennyiségére (KELLY et al., 1995)és minőségére SCHULER et al. (1995). Az egyedi szemeknél is értelmezhető sűrűség értékek alakulására a minta nedvesség (víztartalma) nagyobb hatást fejtett ki, mint azt CHANG (1988) valamint FANG és CAMPBELL (2000) is megállapítja. Anyag és módszer A minták a Szegedi Gabonatermesztési Kutató Kht. tenyészkertjeiből származtak. Minden tételt kisparcellás kísérletben neveltek, a vizsgált időszak 1999-2002 között volt. A learatott búzából a nagyobb (kalászdarabok, szár) és a porszerűen kisméretű (szántóföldi por) kirostálták, a minták egyéb válogatáson nem estek keresztül. A vizsgálati minták képzése többszörös átlós mintaosztással történt. A méretek meghatározása mintánként 100 szem jellemző méreteit (szélesség, hosszúság, vastagság) digitális tolómérővel mértük. Az ezerszem mérése úgy történt, hogy a mintából kétszer 500 szemet kiszámolva a tömegét digitális mérlegen lemértük. Amennyiben az eltérés a két mérés között nagyobb volt, mint 2 %, úgy harmadik mérést is végeztünk. A halmazsűrűség érése malmi hektoliter tömeg mérlegen történt, két párhuzamos méréssel. A kapott tömegértékekből táblázat segítségével határoztuk meg a HLT értéket. Az sűrűség mérés térfogat kiszorítás elvén történt, a pontosan lemért tömegű búzát petróleummal töltött edénybe helyeztük, majd a térfogat változás mértékét lejegyeztük. A tömeg és térfogat hányadosa adta a sűrűség értéket. A valódi sűrűség mérése QUANTACHROME STEREOPYCNOMÉTERREL történt, hélium mérőgáz alkalmazásával. A pontosan lemért tömegű búza által kiszorított térfogatot a nyomásváltozás alapján lehetett kiszámítani, majd a tömeg és térfogat hányadosa szerint megkaptuk a valódi sűrűség értékét. A szemkeménység mérése Perten SKCS 4100 mérőműszerrrel történt. Az adatok kiérékelése STATISTICA (StatSoft, Inc) és STATGRAPHICS (Statistical Graphyics Corp.) programcsomaggal történt. 47

Eredmények A mérési eredményeket az 1. táblázatban mutatjuk be. Az egyes minták egyedi jellemzőinek közlésétől terjedelmi korlátok miatt eltekintünk. 1. táblázat A vizsgált fajták néhány jellemző értékének statisztikai adatai Szélesség Hosszúság Vastagság Ezerszem Sűrűség HLT Hi porozitás Átlag 3,19 6,40 2,75 40,16 1,35 82,03 57,43 0,39 Szórás 0,18 0,50 0,18 5,79 0,05 4,44 18,58 0,02 Min 2,67 5,32 2,26 27,72 1,19 70,36 6,10 0,34 Max 3,74 7,76 3,19 58,54 1,56 90,30 89,43 0,46 Mintaszám 258 258 258 260 257 247 173 244 c.v. 5,66 7,88 6,54 14,43 3,52 5,41 32,35 5,43 Az egeys geometriai jellemzők egymástól jelentős részben függetlenek, értékük alakulására a fajta genetikai sajátosságai kisebb, a termesztés körülményei nagyobb hatással vannak. A szemszerkezet jellemzésére használt hardness index, mint szemkeménységre utaló mérőszám, alapján a minták között különbséget lehet tenni. A keményebb szemű fajtáknál a hosszúsági méret mintegy 0,2 mm-el magasabb volt, mint a puha fajtáknál. Ez a megfigyelés a szélességi méretnél nem nyert igazolást, azonban a vastagsági méret esettében igen. A puha fajtáknál a búza legkisebb mérete szignifikánsan alacsonyabb volt, mint a keményebb mintáknál. Ez utóbbi eredmény alapján sikerült egy kétváltozós egyenletet megalkotni, amely segítségével a hosszúsági méret valamint az ezerszem tömeg alapján meg lehet határozni a búza vastagsági méretét. Az egyenlet kemény fajták esetében a következőképp néz ki: V = 2,93-0,21*H + 0,029*ESZT (R 2 =0,64) Puha szemű mintáknál az egyenlet leírása: V = 2,59-0,17*H + 0,031*ESZT (R 2 =0,73) A fentiekből látható, hogy a determinációs együttható a puha fajtáknál kismértékben magasabb, amelynek lehet oka, hogy a kemény szemszerkezetű minták száma magasabb, így az adatok szórása is magasabb lehet. Az ezerszem tömeg értékeit (ESZT) viszonylag széles tartományban mértük, amely összahangban áll azzal, hogy a minták több évjáratból, köztük szélsőséges is, származtak. A nagy átlagértékű fajták között kemény és puha egyaránt előfordult. A legmagasabb átlagértéke a kemény fajták közül a Jubilejnaja-50 fajtának volt 47,45 g értékkel, a puha szemű fajták közül a Mérő (44.21 g) tömege volt a legmagasabb. A legkisebb ESZT értéket a Forrás (32,72g) adta. Az évek tekintetében a legkisebb mért értékek az 1999, a legmagasabbak a 2002. évből származtak. A sűrűség közül egyet emelnénk ki, a valódi sűrűség értékeit. Ez az érték a búza belső szrekezeti üregeit, a kapillárisok térfogatást is magába foglalja, szemben a burkot sűrűséggel, amely csak a nedvesített felületen értelmezhető térfogatból származó sűrűséget jelenti. 48

Vizsgálataink szerint a valódi sűrűség értékei 1,44 g/cm 3 volt. Két év adatai szerint a 2001. évi mintáknál 1,4387 g/cm 3, a 2002. évi mintáknál 1,4475 g/cm 3 értéket kaptunk. Figyelembe véve a mérés reletív hibáját, kijelenthetjük, hogy az általunk kapott átlagérték jó. Az egyes jellemzők közötti kapcsolat bemutatását a tömeg értékekkel kezdjük. A szemek számított tömegét úgy határoztuk meg, hogy a magok alakját ellipszoidnak tételeztük fel és az így kiszámított térfogatot szoroztuk meg a burkolt sűrűség értékkel. A számított és a mért (ezerszem tömeg) értékek kapcsolatát mutatja be az 1.ábra. Burkolt sűrűség adatok alapján 1999 2000 2001 2002 1999-2002 1999 2000 2001 2002 1999-2002 70 60 y (1999-2002) = 0,8553x + 5,938 R 2 = 0,765 Mért ezerszem tömeg (g) 50 40 30 20 y (1999) = 0,7972x + 7,0088 R 2 = 0,5183 y (2001) = 0,8718x + 4,0787 R 2 = 0,8256 10 0 y (2000) = 0,7769x + 10,645 R 2 = 0,6806 y( 2002) = 0,8763x + 5,0033 R 2 = 0,7958 0 10 20 30 40 50 60 70 Számított ezerszem tömeg (g) 1. ábra A számított és mért tömegértékek a vizsgált búzafajtáknál Az egyes számításoknál gyakran alkalmazunk egyenértékű átmérőket. Egyszerűbb esetben a búza jellemző méreteként a szélességi méreteét szokás megjelölni, amely a legtöbb esetben elegendő is. Gömb, kocka és ellipszoid alakból kiindulva meghatároztuk az egyes alakokhoz tartozó térfogatot illetve tömeget. Sűrűségnek minden esetben 1,44 g/cm 3 értéket vettünk, amely vizsgálataink szerint a búza valódi sűrűségének átlagértékét jelenti. A 2.ábra az eredményeket mutatja. Látható, hogy egyszerű gömb alakot feltételezve a mért és a számított értékek között hatalmas differencia van. A számított ellipsziod értékek és a mért 49

értékek közötti eltérést az okozza, hogy a búza vastagsági mérete mellett nem veszi figyelembe a hasi barázda mélységét és emiatt a számított térfogat mindig nagyobb, mint a valóságos. A legjobb közelítést a kocka alakból való kiindulás jelentette, bár a valóságos búzaalakhoz ennek semmi köze, de a búza geomertiai arányai miatt mégis ez látszik a legpontosabbnak. Mért ezerszem tömeg Számított (gömb) Számított (elipszoid) Kocka Ezerszem tömeg 120 100 Tömeg (g) 80 60 Szélesség-ESZT y = 3,7114x 2,0457 R 2 = 0,6549 40 20 0 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 Szélesség (mm) 2. ábra A tömeg becslése a szélességi méret alapján, különböző alakzatoknál A porozitás a szemek közötti térrész arányát mutatja. A HLT értéke fordított arányban áll a porozitással, mivel a porozitást a HLT és a sűrűség hányadosaként lehet felfogni, és a sűrűség értékének varianciája lényegesen kisebb, mint a HLT-é. Az összefüggés kapcsolati szorosságát a szemszerkezet befolyásolja. A kemény szemű minták esetében az összefüggés determinációs együtthatója 0,73 volt, míg a puha mintáknál ez 0,66 volt. A porozitás értéke elsősorban az évjárat hatására módosult. A fajták között számottevő különbséget nem lehetett felfedezni. Az évjárat mögött elsősorban a csapadék és a hőmérséklet hatása mutatható ki. Értéke az aszályos 2000 és 2002 években szignifikánsan különbözött mind egymástól, mind a többi évjárattól. A legjellemzőbb geometriai adatokra, mért és számított értékre elvégzett főkomponens elemzés szerint 3 komponens alapján lehet az összefüggés rendszert megadni. A 3. komponensben a literenkénti szemtérfogat (számított érték) súlya a legnagyobb (0,91) amely azt is jelenti, hogy ez a változó jelentősen különbözik a többitől. A főkomponens elemzésben szereplő változók elhelyezkedése a 3. ábrán látható. Megállapítható, hogy az ezerszem tömeg és a szélessségi méret gyakorlatilag nem különböztethető meg. Ez másként megfogalmazva 50

azt jelenti, hogy a két változó ebben az összefüggés rendszerben azonosnak tekinthető. Hasonló tendencia figyelhető meg a HLT és a gömbalakúság között. A szemek gömbszerűsége és a térkitöltési képessége között eleve feltételezhető korreláció. Az ábra továbbá azt sugallja, hogy a geometriai méretek közül mindhárom más és más tulajdonságot fed, vagy más jellemzővel áll kapcsolatban. Plot of Component Weights Component 2 0,24 0,04-0,16-0,36-0,56 porozitás Hosszúság ESZT Gömbalak Sûrûség Szemtérfogat/liter Vastagság Szélesség HLT -0,37-0,17 0,03 0,23 0,43 0,63 Component 1 3. ábra A változók súlya az első és második komponensben Következtetések és javaslatok A vastagsági méret jól becsülhető a tömeg és a hosszúság méret alapján, így közelítő számításokra alkalmas. D mesterséges látás esetén szükségtelen a legkisebb méret mérése. A mért és számított tömeg közötti kapcsolat feltehetően a hasi barázda és a szembe zárt üregre ad pontosabb információt, amelynek további vizsgálata célszerű. A modellek közül az ellipszoid és kocka alak adta alegjobb közelítést a tömeg becsléséhez. A szemszerkezet beli különbségek olyan erős minőségjegyek, amelyek még olyan jellemzőkben is megnyílvánulnak, mint a szemméret, amely pedig nem tipikusan fajta jellemző. Köszönetnyilvánítás Köszönet illeti a szegedi Gabonatermesztési Kutató Kht. Búzaigazgatóságát a kísérleti mintákért. A szerzők hálás szívvel köszönik meg Bakos Tiborné, Bodóné Lengyel Györgyi, Mészáros Gyula segítségét. Köszönet illeti mindazon hallgatóinkat, akik tevékenyen részt vettek kutatási munkánkban. 51

Irodalomjegyzék Sitkei, Gy. (1981): Mezőgazdasági anyagok mechanikája Akadémiai Kiadó, Budapest p. 11-461 Beke, J. (1997): A szemes termények szárítása (in szerk Beke:Terményszárítás Agroinform Budapest, p.9-419 Chang, C. (1988): Measuring density and porosity of grain kernels using a gas pycnometer Cereal Chemistry, Vol. 65. No.(1), p. 13-15 Fang, C. Campbell, G. (2000): Effect of measurement method and moisture content on wheat kernel density measurement Food and Bioproducts Processing, Vol. 78, No (C4), p. 179-186 Fang, C. Campbell, G. (2002): Effect of roll fluting disposition and roll gap on breakage of wheat kernels during first-break roller milling Cereal Chemistry, Vol. 79, No (4), p. 518-522 Raheman, H. Jindal, V. (2001): Solid velocity estimation in vertical pneumatic conveying of agricultural grains Applied Engineering in Agriculture, Vol. 17. No. (2), p. 209 214 Morgan, B. Dexter, C. Preston, K. (2000): Relationship of kernel size to flour water absorption for Canada Western Red Spring wheat Cereal Chemistry, Vol. 77. No. 3 p. 286-292 Troccoli, A. di Fonzo, N. (1999): Relationship between kernel size features and test weight in triticum durum Cereal Chemistry, Vol. 76, No. 1, p. 45-49 Schuler, S. Bacon, R. Gbur, E. (1994): Kernel and spike character influence on test weight of soft red winter-wheat Crop Science, Vol. 34, No. 5, p. 1309-1313 Kelly, J. Bacon, R. Gbur, E. (1995): Relationship of grain-yield and test weight in soft red winter-wheat Cereal Research Communacation, Vol. 23, No. 1-2, p. 53-57 M. Csizmadia,B. Oldal, I. (2002): Szemcsés halmazok silóból való ürülésének problémái, Olaj-Szappan-Kozmetika, Vol. 51, No. 3, p. 89-93 52