A Kecskeméti Jubileum paradicsomfajta érésdinamikájának statisztikai vizsgálata



Hasonló dokumentumok
A paradicsom dinamikus terheléssel szembeni érzékenységének mérése

Egy ipari paradicsom érésfolyamata érésgyorsító hatására

Gazdasági mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban

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

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH

SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 2013 ÉS 2017 KÖZÖTT

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

1. ábra: Az agrárgazdaság hitelállományának megoszlása, IV. negyedévben. Agrárgazdaság hitelállománya. 1124,9 milliárd Ft

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)

1. ábra: Az agrárgazdaság hitelállományának megoszlása, III. negyedévben. Agrárgazdaság hitelállománya. 1118,6 milliárd Ft

EGER DEMOGRÁFIAI FOLYAMATAINAK ELEMZÉSE ÉS ELŐREJELZÉSE (összegzés)

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Tájékoztató a Szegedi Ítélőtábla évi tevékenységéről

Az aszály, az éghajlati változékonyság és a növények vízellátottsága (Agroklimatológiai elemzés)

Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium 1/48/ Részjelentés: November december 31.

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

Szezonális ingadozás. (Stacionárius idősoroknál, ahol nem beszélhetünk trendről, csak a véletlen hatást kell kiszűrni. Ezzel nem foglalkozunk)

A változó költségek azon folyó költségek, amelyek nagysága a termelés méretétől függ.

Recesszió Magyarországon

Kompetenciamérés eredményei a Bajai III. Béla Gimnáziumban

Matematika érettségi feladatok vizsgálata egyéni elemző dolgozat

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

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

TRENDRIPORT 2019 A HAZAI FÜRDŐÁGAZAT TELJESÍTMÉNYÉNEK VIZSGÁLATA I. FÉLÉV BUDAPEST AUGUSZTUS

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

REGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS AZ OMSZ-NÁL. Magyar Tudományos Akadémia szeptember 15. 1

STATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés

Öntözés talajszennyezı hatásának igazolása valódi ismétlést nem tartalmazó megfigyelési adatok segítségével

A mérés. A mérés célja a mérendő mennyiség valódi értékének meghatározása. Ez a valóságban azt jelenti, hogy erre kell

MEZŐGAZDASÁGI TERMELÉS A VILÁGON. Búza Ausztráliában: előrejelzett termelést csökkentették

MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

A XXI. SZÁZADRA BECSÜLT KLIMATIKUS TENDENCIÁK VÁRHATÓ HATÁSA A LEFOLYÁS SZÉLSŐSÉGEIRE A FELSŐ-TISZA VÍZGYŰJTŐJÉN

GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS II.

BKM KH NSzSz Halálozási mutatók Bács-Kiskun megyében és a megye járásaiban

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Pest megye önálló régióvá válása: a vállalkozások helyzete

Az agrárgazdaság hitelezési folyamatai I. negyedév

A GLOBÁLIS KLÍMAVÁLTOZÁS: Hazai hatások és válaszok

Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola kompetenciamérésének 2015-es évi intézményi értékelése Készítette: Knódel Éva

2017-ben Erdély hét megyéjében haladta meg a GDP növekedése az országos átlagot

Matematikai geodéziai számítások 6.

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Előadó: Dr. Kertész Krisztián

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

Termőföld forgalom, termőföldpiac Magyarországon. Előadó: Polyák László vezérigazgató helyettes

ALKALMAZOTTI LÉTSZÁM AZ ERDŐGAZDÁLKODÁSBAN, A FA- ÉS BÚ-

Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Exponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai

Székelyföldi statisztikák

Tájékoztató. a Tiszán tavaszán várható lefolyási viszonyokról

Matematikai geodéziai számítások 6.


ORSZÁGOS KÖRNYEZETEGÉSZSÉGÜGYI INTÉZET

Rariga Judit Globális külkereskedelem átmeneti lassulás vagy normalizálódás?

SAJTÓKÖZLEMÉNY. a hitelintézetekről 1 a I. negyedév végi 2 prudenciális adataik alapján

Kecskeméti Belvárosi Zrínyi Ilona Általános Iskola Városföldi Általános Iskolája 2014-es évi kompetenciamérésének értékelése Készítette: Knódel Éva

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

ELTÉRŐ TARTÁSTECHNOLÓGIÁK HATÁSA A TEJELŐ TEHÉNÁLLOMÁNYOK ÉLETTARTAMÁRA. Báder Ernő - Kertész Tamás Kertészné, Győrffy Eszter- Kovács Anita

XIV. évfolyam, 1. szám, Statisztikai Jelentések NÖVÉNYVÉDŐ SZEREK ÉRTÉKESÍTÉSE év

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

Idősorok elemzése előadás. Előadó: Dr. Balogh Péter

Szervezetfejlesztés Bugyi Nagyközség Önkormányzatánál az ÁROP 3.A számú pályázat alapján

Levélfelület-index és albedó változása légköri kadmium szennyezés hatására kukorica növényen 2010 és 2011 között

LÉGI HIPERSPEKTRÁLIS TÁVÉRZÉKELÉSI TECHNOLÓGIA FEJLESZTÉSE PARLAGFŰVEL FERTŐZÖTT TERÜLETEK MEGHATÁROZÁSÁHOZ

Agrárgazdasági Kutató Intézet Statisztikai Osztály TÁJÉKOZTATÓ JELENTÉS AZ ÖNTÖZÉSRŐL (2009. OKTÓBER 5-I JELENTÉSEK ALAPJÁN) A K I

Fizetésképtelenség 2014

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL MISKOLCI IGAZGATÓSÁGA. Szántóföldön termelt főbb növények terméseredményei Észak-Magyarországon 2006

Bevásárlóközpontok energiafogyasztási szokásai

KÖZLEKEDÉSÜZEMI ÉS KÖZLEKEDÉSGAZDASÁGI TANSZÉK. Prof. Dr. Tánczos Lászlóné 2015

Vízhasználatok gazdasági elemzése

Csapadékmaximum-függvények változása

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT

A termelés technológiai feltételei rövid és hosszú távon

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

MEZŐGAZDASÁGI ÁRAK ÉS PIACOK

Idegen nyelvi mérés 2018/19

Munkaerőpiaci mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban

2014/21 STATISZTIKAI TÜKÖR

Vizsgafeladatok. 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.)

Aszálykárok csökkentése biobázisú talajadalék felhasználásával. Záray Gyula professor emeritus

Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

A Rumi Rajki István Általános Iskola pedagógiai munkájának elemzése

STATISZTIKA I. Mintavétel fogalmai. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

MEZŐGAZDASÁGI ÁRAK ÉS PIACOK

AZ EURÓPAI UNIÓ KOHÉZIÓS POLITIKÁJÁNAK HATÁSA A REGIONÁLIS FEJLETTSÉGI KÜLÖNBSÉGEK ALAKULÁSÁRA

1 Energetikai számítások bemutatása, anyag- és energiamérlegek

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

SAJTÓANYAG. a Magyarországra érkező külföldi közvetlen tőkebefektetések nagyságáról

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

Az Országos Kompetenciamérés intézményi eredményeinek értékelése és a tanulói teljesítmények növelésének lehetőségei

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

MAGYAR ÉLELMISZERKÖNYV (Codex Alimentarius Hungaricus)

ELEMZÉS. A nyilvántartott álláskeresők létszámának trendje és összetétele január és december között. Készítette. MultiRáció Kft.

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

Kutatás-fejlesztési adatok a PTE KFI stratégiájának megalapozásához. Országos szintű mutatók (nemzetközi összehasonlításban)

Gazdálkodási modul. Gazdaságtudományi ismeretek I. Üzemtan

y ij = µ + α i + e ij

Átírás:

Borsa Béla FVM Mezőgazdasági Gépesítési Intézet 2100 Gödöllő, Tessedik S.u.4. Tel.: (28) 511 611 E.posta: borsa@fvmmi.hu A Kecskeméti Jubileum paradicsomfajta érésdinamikájának statisztikai vizsgálata Dr. Varga György SZIE MKK Kertészeti Technológai Tanszék 2100 Gödöllő, Páter K. út 1. Tel.: (28) 522-071 E.posta: varga.gyorgy@mkk.szie.hu Dr. Dimény Judit SZIE MKK Kertészeti Technológai Tanszék 2100 Gödöllő, Páter K. út 1. Tel.: (28) 522-071 E.posta: dimeny.judit@mkk.szie.hu Összefoglalás A Szent István Egyetem Kertészeti Technológiai Tanszéke 1974 és 1997 között a Kecskeméti Jubileum paradicsomfaja öntözetlen és öntözött állományával összehasonlító céllal termesztési kísérletsorozatot végzett. Az ún. termésdinamikai adatsorokból amelyeket véletlen folyamat mintafüggvényeiként értelmeztünk a statisztikai módszerek hangsúlyos alkalmazásával kerestük a szignifikáns összefüggéseket. Vizsgáltuk a szedési időpontokat, a szedéskori átlagos bogyótömegeket, a relatív és az abszolút szárazanyagtartalmat, illetve ezek keresztjellemzőit mind az idő, mind a szedés sorszáma függvényében. 1. BEVEZETÉS A Szent István Egyetem Kertészeti Technológiai Tanszéke 1974 és 1997 között a Kecskeméti Jubileum fajtájú paradicsom öntözetlen és öntözött állományával összehasonlító céllal termesztési kísérletsorozatot végzett. Az ún. termésdinamikai adatsorokból amelyeket véletlen folyamat mintafüggvényeiként értelmeztünk a statisztikai módszerek hangsúlyos alkalmazásával kerestük a szignifikáns összefüggéseket. Vizsgáltuk a szedési időpontokat, a szedéskori átlagos bogyótömegeket, a relatív és az abszolút szárazanyagtartalmat, illetve ezek keresztjellemzőit mind az idő, mind a szedés sorszáma függvényében. 2. MÓDSZER A márciusi vetésű, palántanevelésű paradicsomot május 1-10. között, 120+40cm méretű ikersorba ültették ki. Az állomány egyik felét nem, a másik felét a szükségesnek ítélt esetekben (2-5) alkalmanként 40 mm-nyi kútvízzel öntözték. Alapvetően nem a bogyótömeget tekintjük jellemzőnek, hanem a megtermett, vízben oldható szárazanyag valódi értékét. Ez az oka annak is, hogy noha a relatív mértéket jelző Brix-indexet is értékeljük, de szerepét másodlagosnak tekintjük. Az idényenkénti idősorok a mindenkori szedéskor mért át-

lagokat jelentik, tehát nem egyedjellemzőket, hanem a szedéskori átlagos jellemzőket fogjuk értékelni. A cél a véletlen folyamatok statisztikai kiértékelésében rejlő lehetőségekkel a fajta érésdinamikai jellemzőinek becslése. Ehhez közelítésképpen feltételezzük az egyes szedések között értékek függetlenségét. 3. EREDMÉNYEK A maximális szárazanyagtartalomra vonatkozó eredmények Az öntözés nincs hatással sem a várható maximális szárazanyagtartalomra, sem annak ingadozására, sem annak bekövetkezési időpontjára, sem az ezt eredményező szedés sorszámára. Az évenkénti maximális szárazanyagtartalmú állomány érésére várhatóan az alábbi terminus adódik: öntözetlen: P(VIII.3. < ξ < VIII.19.) = 0.95, átlaga: VIII.11. öntözött: P(VIII.2. < ξ < VIII.13.) = 0.95, átlaga: VIII.8. Szedés sorszámában mérve ez a 3-4. szedéskor várható. Az évenkénti maximális szárazanyagtartalom várható értékének becslése: öntözetlen: P(6.24 < ξ < 7.37) = 0.95, átlaga: 6.80 gramm. öntözött: P(6.35 < ξ < 7.57) = 0.95, átlaga: 6.95 gramm. Összefoglalóan azt mondhatjuk, hogy a maximumok alakulásában az öntözésnek nem találtuk hatását. A minimális szárazanyagtartalomra vonatkozó eredmények Nincs különbség sem a minimális szárazanyagtartalmat eredményező szedés várható időpontjában, sem a szedés várható sorszámában, de az öntözetlenek várható minimumai egy kicsit nagyobbra adódtak, míg az öntözés a minimumok nagyobb bizonytalanságához vezetett. Összevetve az utolsó szedés várható időpontjával az látszik, hogy a minimális szárazanyagtartalmat eredményező szedés általában nem az utolsó szedésnél következik be. Az évenkénti minimális szárazanyagtartalomhoz tartozó szedés várható dátuma: öntözetlen: P(VIII.31. < ξ < IX.13.) = 0.95, átlaga: IX.6-7. öntözött: P(IX.1-2. < ξ < IX.16-17.) = 0.95, átlaga: IX.8-9. Ehhez mindkét állománynál a 7-8. várható szedési sorszám tartozik. A minimális szárazanyagtartalom várható értéke: öntözetlen: P(3.78 < ξ < 4.12) = 0.95, átlaga: 3.95 gramm. öntözött: P(3.43 < ξ < 4.01) = 0.95, átlaga: 3.72 gramm. A vizsgált fajtánál ~50% eséllyel legalább ekkora szárazanyagtartalomra számíthatunk bármely szedéskor. Az idényenkénti szedésekkor mért várható értékek összehasonlítása A szárazanyagtartalom vizsgálata - az öntözött tartalmaz némileg nagyobb tömegű szárazanyagot. Ennek relatív átlagos mértéke (0.16/5.27)*100%=3% körüli és becslése:

P(1 < ξ < 5) = 0.95, átlaga: 3%; - az idény mentén mindkét állomány szárazanyagtartalma csökkenő várható értékű és az öntözés hatását ennek sebességére nem tudtuk kimutatni; - a(z átlagos) szárazanyagtartalom idénybeli változásának trendjére az öntözés hatását nem tudtuk kimutatni, statisztikailag nem bizonyítható, hogy a trendek különböznének. A Brix-index vizsgálata A Brix-index változásáról azt mondhatjuk, hogy az öntözés a szárazanyagtartalom relatív mértékének csökkenését okozza az öntözetlennel összevetve, továbbá mindkét állomány az idő függvényében egyenlő sebességű csökkenést mutat (a trend csökkenő jellegű, szignifikánsan különböző, de párhuzamosnak tekinthető). Az idő előrehaladtával a csökkenés relatív mértékben növekvő (mert a különbség állandó, de a csökkenő jellegű trend miatt egyre kisebb értékek mellett). A Brix-index összességében mintegy 25%-kal nagyobb az öntözetlen javára. Az egyedtömeg vizsgálata Az idény mentén az öntözött javára az átlagos bogyótömegek különbözők, csökkenő tendenciájúak, a csökkenés sebessége azonosnak tekinthető, vagyis az öntözés nem mérsékli a csökkenés ütemét, de abszolút értékben az egész idény mentén várhatóan egyenlő mértékben növeli a bogyók (átlagos) tömegét. Ez utóbbi azt jelenti, hogy mivel a csökkenés párhuzamos trend mentén történik, ezért az idő haladtával relatíve egyre növekvő mértékű tömegtöbblet mutatkozik az öntözött javára. Az idény elején ennek várható mértéke ~24%, ami az idény végére ~30% értékűre nő, miközben mindkét állomány várható átlagos tömege csökken. Kereszhatások vizsgálata A szedésenkénti (átlagos) bogyótömeg függvényében vizsgált (átlagos) Brix-index épp ellentétes tendenciát mutat a kezelés szerint: az öntözetlennél erőteljesen csökkenő, az öntözöttnél enyhén emelkedő jellegű. A szedésenkénti átlagos bogyótömeg és a valódi átlagos szárazanyagtartalom közötti kapcsolat alakulása mindkét állománynál, enyhe nemlineáris jelleggel, de határozottan növekvő és egymástól különböző trendet mutat. Bármekkora is az átlagos bogyótömeg, mindig az öntözetlenben várható a nagyobb átlagos szárazanyagtartalom, azaz a nagyobb átlagos szárazanyagtartalom ténye nem függ a bogyó átlagtömegétől.

Szedésenkénti szárazanyagtartalom öntözetlen, gramm öntözött, gramm átlagos szárazanyagtartalom, gramm 12 10 8 6 4 2 0 0 2 4 6 8 10 12 14 a szedés sorszáma A szedésenként mért szárazanyagtartalom várható értékének intervallumbecslése (P=95%) ALS öntözetlen ÁTL FLS ALS öntözött ÁTL FLS 12 szárazanyag, gramm 10 8 6 4 2 0-2 0 2 4 6 8 10 12 14 a szedés sorszáma 1. ábra. Az i-edik szedéskor tapasztalt szárazanyagtartalom átlagos értékei (fenn) és a szárazanyagtartalom alakulása a szedés sorszámának függvényében: az átlagokat összekötöttük

4. AZ EREDMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE, JAVASLATOK Noha az öntözetlen relatív szárazanyagtartalomban (Brix-index) nagyobb, mégis az öntözöttben található abszolút értékben több szárazanyag, mert annak egyedtömege lényegesen nagyobb lévén kiegyenlíti a Brix indexben mutatkozó 1,36%-os hátrányt. Tehát nem csupán nagyobb egyedtömeg várható az öntözés hatására, hanem a kimutathatóság határát éppen meghaladón nagyobb szárazanyagtartalom is. Ennek relatív mértéke 95%-os eséllyel 1-5 % közé tehető: P(1 < ξ < 5) = 0.95, átlaga: 3%. Gazdasági kérdés, hogy az öntözés költsége ekkora különbség esetén megtérül-e számításbavéve a szükség szerinti öntözés egységnyi területre vonatkoztatott termésnövelő illetve minőségjavító hatását. Ha a célt a minél nagyobb szárazanyag betakarításában jelöljük meg, akkor annak eldöntése, kell-e öntözni, attól függ, hogy mekkora az egységnyi területen megtermő paradicsom szárazanyagban mért mennyisége, és a többlet miatti árbevétel fedezi-e az öntözéssel, szállítással, feldolgozással járó többletköltségeket. Az itt közölt eredmények a szignifikáns tulajdonságok kimutatásával és nagyságuk becslésével ehhez szolgálnak segítségül. A válaszhoz tehát a hozamok összevetésére is szükség van. IRODALOM 1. Varga, Gy., Dimény, J. (2002): Termesztési és időjárási tényezők hatása a paradicsom termésének minőségére. Szent István Egyetem, Mezőgazdaság- és Környezettudományi Kar, Kertészeti Technológiai Tanszék. Gödöllő. 2. Sachs, L.(1985): Statisztikai módszerek. Mezőgazdasági Kiadó, Budapest. 3. Sváb, J.(1967): Biometriai módszerek a mezőgazdasági kutatásban. Mezőgazdasági Kiadó. 4. Éltető, Ö., Meszéna,Gy., Ziermann,M. (1982): Sztochasztikus módszerek és modellek. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest.