close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Малышев В. В. Методы научных исследований. пособие

код для вставкиСкачать
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего образования
«Воронежский государственный лесотехнический университет
имени Г.Ф. Морозова»
В. В. Малышев
МЕТОДЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Учебное пособие
Воронеж 2016
2
УДК 167/168
ББК 65.263
Б40
Печатается по решению учебно-методического совета ФГБОУ ВО «ВГЛТУ им.
Г.Ф. Морозова» (протокол № 5 от 18 января 2016 г.)
Рецензенты:
Директор ВНИИЛГиСбиотех, кандидат биологических наук,
доцент О. М. Корчагин
Начальник кафедры радиотехники и электроники Воронежского
института МВД России д.т.н., доцент А.Н. Голубинский
Малышев, В. В. Методы научных исследований [Электронный ресурс] : учеб.
пособие / В. В. Малышев ; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВПО
«ВГЛТА».– Воронеж, 2016. – 90 с.
ISBN … (в пер.) или (в обл.)
В учебном пособии рассматривается организационная структура, цели и
задачи науки. Приводятся методологические подходы и основные методы
лесоводственно-биологических исследований включающие: выбор стратегии и
тактики исследований, планирование эксперимента, выбор и обоснование
методики его проведения; освоение принципов математического анализа с
использованием статистики; анализ результатов и логическое составление
заключения или выводов.
Учебное пособие раскрывает основные методы научно-исследовательской
работы, способствует освоению учебной программы курса «Методы научных
исследований». Предназначено для студентов дневной и заочной форм обучения
по направлениям подготовки 35.04.01 – Лесное дело, 35.04.09 – Ландшафтная
архитектура, 05.04.06 – Экология и природопользование
УДК 167/168
ББК 65.263
 Малышев В. В. 2016
ISBN …
 ФГБОУ ВО «ВГЛТУ им. Г.Ф. Морозова», 2016
3
ВВЕДЕНИЕ
В процессе научной работы необходимо освоить, а на предлагаемых
опытных объектах уметь выбрать и применить эффективный и рациональный
метод научных исследований. Выбранный метод должен включать стратегию и
тактику исследования: планирование эксперимента, обоснование методики его
проведения, освоение принципов математического анализа с использованием
статистики и алгоритмов биометрии, анализ результатов и логическое
составление предварительного заключения или выводов.
В учебном пособии «Методы научных исследований» в соотвтетствии с
профильной направленностью магистратуры, рассмотрены вопросы, связанные с
особенностью решения профессиональных задач по направлениям 250100.68 –
Лесное дело, 250700.68 – Ландшафтная архитектура, 05.04.06 – Экология и
природопользование:
- изучения и анализа научно-технической информации по тематике
исследования;
- использования современных достижений науки и передовой технологии в
научно-исследовательских работах;
- анализ состояния и динамики показателей качества естественных лесных
участков, искусственных лесных насаждений;
- разработка теоретических моделей, позволяющих прогнозировать
процессы и явления.
Заключительным этопом научно-исследовательской работы будет являться
представление результов научных исследований в формах отчѐтов, рефератов,
публикаций.
4
1. НАУКА И НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1 ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О НАУКЕ И НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Наука является результатом многовекового развития познавательной
деятельности человечества, активно преобразующего мир в своих интересах, и
представляет собой процесс непрерывно углубляющегося познания законов
реального мира.
Наука – это исторически сложившаяся и непрерывно развивающаяся на
основе общественной практики система знаний о природе, обществе и мышлении,
об объективных законах их развития.
Для науки характерны диалектическое сочетание процессов еѐ
дифференциации и интеграции, развитие фундаментальных и прикладных
исследований. В условиях научно-технической революции сложилась единая
система «наука-техника-производство» [11].
Предмет науки – различные формы движущейся материи, а также формы
их отражения в сознании человека. Исходя из фактов действительности, наука
дает правильное объяснение их происхождению и развитию, раскрывает
существенные связи между явлениями, вооружает человека знанием объективных
законов реального мира в целях их практического применения.
Общая классификация современных наук основана на взаимосвязи трѐх
главных разделов научного знания: естествознания, общественных (социальных)
наук и философии. Каждый из них представляет собой комплекс наук. Например,
естествознание включает в себя естественно-математические, технические,
сельскохозяйственные и медицинские науки.
Науку можно рассматривать в пяти аспектах:
- как специфическую форму общественного сознания, основу которой
составляет система знаний;
- процесс познания закономерностей объективного мира;
- определенный вид общественного разделения труда;
- один из важнейших факторов общественного развития;
5
- процесс производства новых знаний и их использования.
Основной признак, главная функция науки – познание объективного мира.
Наука создана для непосредственного выявления существенных сторон всех
явлений природы, общества и мышления.
Цель науки – познание законов развития природы и общества и воздействие
на природу на основе использования знаний для получения полезных обществу
результатов. Пока соответствующие законы не открыты, человек может лишь
описывать явления, собирать, систематизировать факты, но он ничего не может
объяснить и предсказать.
Материалистический взгляд на науку определяет еѐ преемственность,
основанную на обобщении человеческой практики. Наука развивается на базе
знаний, накопленных предыдущими поколениями.
Преемственность – важный фактор и закономерность в развитии науки.
Последующие поколения овладевают всей совокупностью накопленных научных
знаний. Для этого они используют материалы, в которых научные данные
обработаны и систематизированы. Поэтому для развития науки каждое поколение
учѐных должно не только получать новые научные данные, но и проводить
огромную работу по систематизации всей суммы знаний своего и всех
предшествующих поколений.
Преемственность в развитии науки неразрывно связана с еѐ
интернациональным характером. Большинство научных открытий и изобретений
было сделано в результате труда ученых, работающих в разных странах мира.
Другая важная закономерность развития науки – взаимодействие еѐ
отдельных отраслей, на основе которого возникают и развиваются новые науки.
Это взаимодействие характерно не только для далеко отстоящих одна от другой
наук, но и для самых различных пограничных областей знаний. На таких
«стыках» находятся наиболее активные точки развития современной науки,
делаются наиболее важные научные открытия [11].
Особенно сильное взаимодействие наук происходит на современном этапе
развития в условиях постоянной и всѐ более усиливающейся их дифференциации
и специализации. В настоящее время общая сумма знаний, накопленных даже в
6
какой-либо одной отрасли, растѐт значительно быстрее возможности их усвоения
каждым учѐным. Поэтому учѐные вынуждены сосредоточивать свои усилия на
изучении всѐ более узких разделов той или иной науки, что неизбежно ведет к еѐ
делению на самостоятельные научные дисциплины.
Внутренняя логика научного исследования такова, что чем больше учѐный
знает о предмете своего исследования, тем больше он выявляет новых аспектов
этого предмета и его связей с другими, тем шире становится фронт исследований.
Неизбежно наступает момент, когда учѐный выбирает какой-то определенный
участок исследования и превращается в еще более «узкого» специалиста. Таким
образом, дифференциация и специализация науки есть следствие и в то же время
непременное условие еѐ развития.
Дифференциация и специализация науки – это объективно действующая
закономерность. Но она имеет свою отрицательную сторону – рост
обособленности учѐных. Представителям разных научных специальностей даже в
пределах одной отрасли становится всѐ труднее понимать друг друга. Кроме того,
«узкие» специалисты начинают терять общую ориентацию во всей системе
научных знаний и в разнообразных явлениях природы. Эта исключительно
важная и трудная проблема частично решается взаимопроникновением наук, их
интеграцией. Необходимо создать надѐжные каналы связи между разными
науками, обеспечить систематический обмен научными данными между ними и
снабдить учѐных всех специальностей эффективными средствами ориентации в
расширяющейся и усложняющейся системе знаний.
Решение стоящих перед наукой задач заключается в эмпирическом
изучении факторов, теоретическом их обобщении с помощью абстрактного
мышления и практической проверке соответствующих положений и выводов.
Научная деятельность – это получение знаний, организация
взаимодействия между различными их областями и отраслями, хранение и
распространение научных данных.
Научная деятельность включает в себя несколько видов:
- научно-техническую, направленную на комплексное решение научнотехнических проблем;
7
- изобретательскую – творческую, ориентированную на создание техники и
технологии, отвечающих мировым стандартам;
- инженерную, задача которой – применение научных знаний для
разработки новой техники и управления процессом еѐ изготовления и
эксплуатации.
В современных условиях научная, научно-техническая, изобретательская,
инженерная деятельность и другие виды творческого труда часто переходят один
в другой, особенно в биотехнологии, генной инженерии, электронике и прочих
наукоѐмких отраслях производства [12].
Социально-экономическая значимость науки определяется, прежде всего,
эффектом, который приносит ее конечный продукт – нововведение.
Нововведение (инновация) – это разработка, создание и распространение
новых изделий, технологий, форм и результатов организации производства, труда
и управления, которые дают научно-технический, экономический и социальный
эффект.
Особенности научной деятельности связаны со спецификой предмета,
средств труда и самого трудового процесса. Непосредственным продуктом науки
являются специальные интеллектуальные средства: понятия, математические и
экономические модели, теоретические конструкции, знаковые системы,
наглядные графические образцы и т.д. Эти средства содержат новые знания и
обеспечивают одинаковое их понимание и освоение. Продукт научной
деятельности отличается индивидуальным характером, неопределенностью затрат
и времени, необходимых для его получения, а также сферой и эффективностью
его использования. Затраты труда и расходы на первоначальное открытие и
последующее воспроизводство продукта науки резко различаются.
Предмет труда в науке – информация, созданная предшествующими
поколениями исследователей и воплощающая общественные затраты на развитие
смежных отраслей науки и образования. Трудовой процесс в науке связан с
использованием специфичных, более или менее стандартных приѐмов и методов
получения, обработки и оценки информации.
8
1.2. ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ МЕТОДОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА В
ЛЕСОВОДСТВЕННО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Современные темпы развития науки и возрастающая сложность научных
проблем требуют и более совершенных и эффективных методов исследования.
Каждая наука, имея свои специфические особенности предмета исследования,
требует и особых частных методов в научной работе.
В лесоводственных исследованиях одной из ведущих проблем является
проблема повышения продуктивности лесов. Она включает в себя ряд таких
частных конкретных тем, как селекция древесных пород, интродукция
быстрорастущих пород, реконструкция малоценных низкопродуктивных
насаждений, осушение лесов и пр. Какими же методами научного исследования
пользуется и должно пользоваться лесоводство в разрешении этих задач?
На первоначальном этапе своего развития широкое применение находило
простое наблюдение явлений и фактов природы, их описание и, по мере того, как
они накапливались, на последующий анализ и обобщение. Этот метод дал в свое
время немало положительных результатов в лесоводстве. Одно из ведущих
направлений в лесоводстве – учение о типах леса – обязано своим
происхождением описанию лесов Севера, проведенному практикамилесоустроителями. Впоследствии, с развитием науки, в качестве орудия
исследования появился эксперимент, проводимый или в лабораторных
условиях, или в природной обстановке. Методика эксперимента и опытного дела
лесоводством была позаимствована из сельского хозяйства и агрономии.
Специфика лесоводства и, главным образом, необходимость большой
длительности опытов ставит лесное хозяйство в совершенно иные условия.
Стационарные исследования, требующие в лесоводстве десятков лет,
чрезвычайно осложняются. Затрудняются преемственность и охрана опытов. Если
проследить историю отечественного лесного опытного дела, то нелегко будет
найти сохранившиеся в целости объекты, заложенные десятки лет назад, и еще
труднее отыскать материалы по учету этих объектов.
9
Частая реорганизация научно-исследовательских учреждений, изменения в
методике учѐта, неоднократная смена планов и программ опытов – всѐ это не
способствовует успеху стационарных наблюдений. Нельзя также не считаться и с
причинами стихийного порядка, мешающими организации стационарных
наблюдений. К ним могут относиться лесные пожары, ветровал, массовое
периодическое размножение вредителей, колебание уровня грунтовых вод,
метеорологических условий и в целом климата, влияющие на ряд условий роста
леса.
Недооценка значения учѐта прошлой истории развития подопытных
насаждений может свести на нет все полученные наблюдения и выводы. Этим и
объясняется чрезвычайная пестрота выводов, которая иногда имеет место по
одному и тому же вопросу.
И если все же наши опытные учреждения дали науке о лесе большие и
ценные материалы, то надо отметить, что они были в большинстве случаев
получены не на основе долголетних исследований на стационарных участках, а
путем экспедиционных или экспериментальных работ с длительностью, не
превышающей 10-15 лет. А ведь основным условием подлинно научной работы
должен являться историзм, изучение явлений природы в динамике их развития, в
их движении.
К вопросам методического порядка относится проблема анализа и синтеза
в научных исследованиях. Один аналитический метод исследования по принципу
различия одного фактора при условном допущении равенства всех остальных не
может обеспечить достижения подлинно научных выводов. Выделяя при
проведении эксперимента влияние одного отдельного фактора как единственную
причину, определяющую следствие, не следует забывать, что изменение одного
фактора ведет к изменению и ряда других факторов изучаемого комплекса и они
также становятся причинами следствия.
В научном исследовании наряду с анализом должное и необходимое место
принадлежит синтезу, комплексному изучению явлений, поискам связей между
отдельными элементами комплекса и взаимоотношений между ними.
10
В лесоводстве таким комплексом является «биогеоценоз», представляющий
единство леса и условий произрастания со всеми возможными между ними
связями и противоречиями. Сложность изучения этого комплекса очень велика, и
методика его исследования еще далеко не освоена.
Максимальный учѐт всего многообразного комплекса условий,
определяющих современное состояние наблюдаемого явления, и будет
способствовать лучшему использованию синтетического метода в лесоводстве.
В решении ряда практических задач игнорирование комплексного подхода
также может дать отрицательный результат. Примерами могут служить попытки
определить оптимальное число деревьев на единице площади исходя только из
таксационных данных или решить вопрос о густоте культур только из
экономических предпосылок. Применение только одного таксационного метода
без учѐта условий существования в вопросе о влиянии рубок ухода на повышение
производительности леса привело к отрицанию возможности этого влияния.
Вспомним также малопродуктивный спор о том, что лучше – естественное
возобновление леса или искусственное.
Попытки объяснить и разрешить все эти вопросы каким-либо одним, хотя
бы и ведущим, фактором всегда были односторонние и не исчерпывали существа
и глубины вопроса. Только практика и проверка теорий на производстве является
главным критерием истинности и ценности теорий.
Виды исследований в зависимости от цели (познавательной или
практической) подразделяют на фундаментальные и прикладные. Это деление
условно, так как на определенных этапах фундаментальные исследования могут
переходить в прикладные, и наоборот, что свидетельствует о взаимосвязи
научного познания с практикой.
Фундаментальные исследования направлены на изучение явлений и законов
природы, на расширение знаний об окружающем мире. В результате таких
исследований создаются законченные научные работы, которые могут быть
использованы в определенной отрасли.
При изучении новых явлений фундаментальные исследования часто ведутся
на грани известного и неизвестного, они обладают наибольшей степенью
11
неопределенности. К фундаментальным исследованиям относится также
свободное теоретическое исследование, которое возглавляют и проводят на
основании своих идей крупные ученые. Руководитель проблемы предварительно
формулирует теорию проблемы.
Прикладные исследования направлены на изучение факторов жизни
растений и закономерностей связи между растением и средой, на создание
перспективных методик и технологий, разработку эффективных приемов
повышения качества продукции. Конечная цель прикладных исследований –
внедрение их результатов в практику.
Разновидностью
прикладных
исследований
являются
поисковые
исследования – поиск принципиально новых приемов лесовыращивания, создание
комплексноустойчивых сортов и т.д.
1.3. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
1.3.1. Всеобщий метод научного исследования
Метод – это упорядоченная деятельность исследователя, направленная на
получение новых знаний. Используемые методы подразделяют на всеобщие,
общенаучные и конкретно-научные (специальные).
Всеобщий метод применяют на всех трех уровнях исследований:
экспериментальном, теоретическом и описательно-обобщающем. Это системный
подход в науке.
Работая в любой области науки, изучая любой вопрос, исследователь
обязательно использует всеобщий метод, который требует рассматривать явления,
объекты, предметы и все результаты исследований в их связи, взаимодействии,
взаимообусловленности; в движении и изменении; во времени и пространстве;
как переход количественных изменений в качественные; как борьбу
противоположностей, которая ведет к развитию.
Между почвой и растениями существует тесная связь, от которой зависят
рост и продуктивность выращиваемых насаждений. Растения, взаимодействуя с
почвой и получая из неѐ питательные вещества, выделяют через корни различные
12
соединения, оставляют в почве корневые остатки, пополняют почву органическим
веществом. В этом заключается взаимосвязь почвы и растения.
Корни и надземные части изменяют длину, массу и форму. Эти изменения
происходят во времени: появляются проростки, стебли, листья, цветки, плоды.
Изменяются растения и в пространстве: с одной стороны опытного участка они
растут лучше, с другой – хуже из-за различного плодородия почвы.
1.3.2. Общенаучные методы
Эти методы широко используются в науке и включают: выдвижение
рабочих гипотез, эксперимент, наблюдения, анализ, синтез, индукцию,
абстрагирование, конкретизацию, проведение аналогии, моделирование,
формализацию, создание теории.
Выдвижение рабочих гипотез.
Гипотеза – научное предположение, предвидение новых явлений,
процессов, закономерностей. Если гипотезы как новые предположения
выдвигаются на основе уже известных знаний, то это будут обоснованные
предположения. Выдвигают и простые догадки, которые возникают на основе
интуиции, профессионального чутья исследователя с большим опытом работы.
Наиболее вероятные, правдоподобные гипотезы проверяют в эксперименте.
Эксперимент – это научно-поставленный опыт, при котором явление
вызывают искусственным путем или активно и направленно воздействуют на
изучаемый объект и процессы. Исследователь ставит изучаемый объект в
различные, заранее запланированные условия, и в этом заключается
преимущество эксперимента. Существенно также, что изучаемые явления можно
вызвать в любое время, не ожидая, пока они возникнут в природе: организовать
полив, не ожидая дождя; с помощью удобрения восстановить питательный
режим почвы, не ожидая, пока это произойдет естественным путем; вырубить
деревья, не ожидая естественного самоизреживания насаждения и формирования
кроны. Важно также, что в одном опыте можно искусственно вызывать не одно, а
несколько явлений, расчленяя их в процессе проведения опыта и анализа
результатов.
13
В эксперименте можно сравнивать не только отдельные элементы
лесовыращивания, но и целые технологии, например интенсивную технологию
выращивания лесных культур с обычной, которая применялась раньше.
Эксперимент (опыт) – это ведущий метод лесобиологических исследований.
Чтобы выявить лучшие приемы или технологии выращивания той или иной
породы, используют наблюдение.
Наблюдение – внимательное изучение явлений эксперимента или природы,
их количественная и качественная регистрация с целью установления лучших
приемов повышения продуктивности и эффективности планируемых
мероприятий.
Примеры наблюдений: определение даты распускания почек, цветения,
завязывания плодов, роста побегов, листьев, созревания плодов, листопада и др.
Наблюдают также за повреждением растений вредителями, поражением
болезнями, морозо- и засухоустойчивостью, за динамикой питательного и
водного режимов почвы, растений и т.п. Одно из главных наблюдений во всех
экспериментах – учѐт производительности и качества растительных сообществ.
Наблюдения за явлениями природы включают учѐт атмосферных осадков,
температур воздуха и почвы, влажности воздуха, числа солнечных дней, дат
наступления первых заморозков осенью и последних весной, начала вегетации и
цветения, их конца и т.д. В результате таких наблюдений можно сделать ценные
выводы о пригодности тех или иных пород и видов для новых зон, о возможности
климатического районирования лесных пород, культур, цветочно-декоративных
растений.
Анализ – мысленное или практическое расчленение предмета исследования
на основные части для более детального его изучения. Так, весь опыт расчленяют
на повторности, каждую повторность – на опытные делянки. Растения
расчленяют на отдельные органы: корни, побеги, листья, цветки, плоды, которые
анализируют раздельно. Анализ как метод исследования используют только в
соединении с синтезом.
14
Синтез – это объединение расчлененных и проанализированных частей в
единое целое для более полных выводов и обобщений. Проанализировав данные
по каждой повторности, исследователь выводит средние значения по каждому
варианту, т.е. объединяет делянки с одинаковыми вариантами. Анализируя
каждый вариант, он объединяет их в единый опыт, по которому делает выводы,
обобщения и как конечный синтез – рекомендации производству.
Индукция – это метод, с помощью которого рассуждения ведутся от фактов
к конкретным выводам. Так, при увядании листьев делают вывод о недостатке
влаги, при пожелтении – о нарушении минерального питания. Если в одном из
вариантов опыта выявили самый высокий урожай и высокое качество семян, то
исследователь делает вывод о целесообразности внедрения этого варианта в
производство. Это и есть использование метода индукции в исследованиях.
Дедукция – метод рассуждения от общих положений к выводам. Например,
цветные рисунки листьев указывают на недостаток определенных элементов
питания. Сравнение фактической окраски листьев с рисунками позволяет путем
дедуктивного мышления прийти к выводу о недостатке конкретного элемента
питания у определенных растений.
Абстрагирование – это теоретическое обобщение опыта или мысленное
выделение главного, самых существенных связей при отвлечении от всех
остальных. Используют два типа абстрагирования: отождествление – для
образования понятий о системе, о классах; изолирование – для выделения
главного.
Когда изучают образование органического вещества как результат сложных
биохимических, физиологических и других процессов растения, осуществляемых
с участием солнечной энергии, то, употребляя слово “фотосинтез”, исследователь
мысленно абстрагируется от второстепенных процессов и выделяет самое
существенное в первичном создании органического вещества на Земле.
Обобщение опыта почвоведения и лесоводства привело к созданию теории
почвообразовательных процессов, обобщение науки и практики биохимии и
физиологии растений позволило путем абстрагирования создать теорию
минерального питания.
15
Третий тип абстрагирования – абстракция идеализации. Это мысленное
представление объектов или процессов, еще не существующих в реальном мире.
При этом свойства мысленно изучаемого предмета или явления доводят до
идеального значения. Например, хотят вывести сорт, комплексноустойчивый
против всех болезней, вредителей, морозоустойчивый, засухоустойчивый,
высокопродуктивный, с отличными качествами ствола. Абстракцию идеализации
используют сначала для создания научной теории, а затем для осуществления ее
на практике.
Конкретизация – метод исследования, с помощью которого от
абстрактного переходят к конкретному. Выделив в создании органического
вещества главный процесс – фотосинтез и познав его сущность, исследователь
мысленно возвращается к конкретному растению, к его среде, рассматривает
взаимодействие растения со всеми факторами жизни. Выделив путем
абстрагирования минеральное питание как биохимический процесс,
исследователь мысленно возвращается ко всем остальным процессам. Таким
образом, методы абстрагирования и конкретизации весьма тесно связаны между
собой, дополняют друг друга и должны использоваться исследователем наряду с
такими методами, как анализ и синтез, индукция и дедукция.
Аналогия – метод познания неизвестных предметов и явлений на основании
их сходства с известными. Например, в опыт вводят новый сорт, о котором
известно, что он по многих показателям аналогичен сорту предшествующему. Это
значит, что новый сорт будет иметь такую же зимостойкость, устойчивость к
болезням и вредителям, урожайность, такой же срок созревания плодов. Метод
аналогии, основанный на сходстве предметов и явлений, составляет основу
моделирования.
Моделирование – метод, который состоит в замене трудно изучаемого
предмета или явления на специально созданный аналог, на удобную модель,
которая потом исследуется. Для эффективности таких исследований каждая
модель должна содержать существенные черты оригинала. Если модель сохраняет
физическую природу оригинала, например модель почвы, растительной клетки,
органа, то она является физической. Если модель физически не создается, а ее
16
оригинал лишь описывается соответствующими уравнениями, то модель является
математической. Например, математическое описание запаса конкретного вида
культур в зависимости от факторов жизни. Моделированием являются также
составление схемы опыта, вычерчивание размера и формы делянки, изображение
на плане метода размещения вариантов и т.д.
Формализация – метод изучения объектов при помощи отдельных
элементов их форм, отражающих содержание объекта. Это может быть формула,
описывающая объект.
Теория – метод, с помощью которого мысленно отражается и
воспроизводится реальная действительность на основе данных практики и
эксперимента. Это система взаимосвязанных знаний, позволяющая вскрывать
основные закономерности развития изучаемого объекта с целью его
преобразования в интересах человечества.
Примеры теории как метода исследований: теория цикличности развития
многолетних растений, теория обработки почвы, минерального питания растений
и многие другие.
1.3.3. Специальные методы
В лесоводстве, селекции, ботанике, физиологии используют специальные
методы
исследований:
биологические
и
математические.
Объекты
биологических методов – растения и почва. К числу биологических методов
относятся лабораторный, вегетационный, лизиметрический, вегетационнополевой, полевой, экспедиционный. Ценные результаты можно получить с
помощью методов морфологического анализа и инверсии. Широко используют
также физические и химические методы исследований, находит применение
метод меченых атомов.
Лабораторный метод – это анализ растений и среды их обитания в
лабораторной обстановке с целью: 1) изучения взаимодействия между растениями
и условиями роста; 2) оценки качества урожая; 3) изучения обмена веществ
растений; 4) изучения физических и микробиологических свойств почвы и т. д.
17
Анализируя растения и почву в определенных условиях среды, т. е. при
определенных водном, температурном и воздушном режимах, освещенности,
влажности, температуре и т. д., исследователь устанавливает их взаимосвязь, ибо
растение влияет на среду так же, как и среда влияет на растение. Изучая
химический состав (содержание сахаров, кислот, витаминов, макро- и
микроэлементов т. д.) плодов, ягод и других органов растений, экспериментатор
дает оценку эффективности тех или иных условий агротехники в опыте.
Лабораторный метод необходим при изучении обмена веществ растений.
При этом от исследователя требуется не только качественное проведение
лабораторных анализов, но и объективный анализ полученных данных, иначе
возможны грубые ошибки. Так, в лесостепи, т. е. в зоне неустойчивого
увлажнения, в отдельные годы количество атмосферных осадков достигает 900
мм и более, что на 300...400 мм выше средних многолетних данных. Как правило,
в чрезвычайно дождливые годы лабораторные анализы указывают на низкое
качество плодов и семян; они плохо хранятся, низкокачественны. Однако из
подобных результатов нельзя делать однозначный вывод о том, что при
увеличении осадков качество плодоношения падает. Следует проанализировать и
другие факторы жизни растений, особенно питательный, воздушный и
температурный режимы почвы, которые при увеличении количества
атмосферных осадков необходимо значительно улучшить для сохранения
качества плодов и семян.
Вегетационный метод – исследование растений, выращиваемых в
специальных (вегетационных) сосудах в вегетационных домиках, теплицах,
оранжереях и т. д. при строго контролируемых условиях внешней среды
(питательный, водный, воздушный, температурный режимы, освещенность и др.)
с целью изучения влияния этих условий на рост растений, урожай и его качество.
В зависимости от возраста растений используют сосуды объемом от 1 до 50 л.
Подробности постановки вегетационного опыта изложены в соответствующем
разделе.
18
Лизиметрический метод – исследование растений и свойств почвы в поле
с целью изучения передвижения и баланса влаги, а также питательного режима в
очень больших сосудах – лизиметрах, которые периодически взвешивают.
В зависимости от задач опыта высота почвы в лизиметрах может быть от 25
см до 2-3 м, чаще всего 1,0-1,5 м. Лизиметр заполняют насыпной почвой, т.е.
почвой, в которой нарушено естественное строение, или помещают в него
монолит, вырезанный из почвы по внутренним размерам лизиметра. В первом
случае насыпают по горизонтам, просеивая ее, смешивая и уплотняя до
естественного объема. Лизиметры могут быть заняты как растениями, так и
черным паром. Лизиметры необходимо размещать группами по темам
исследований вблизи лабораторий для более удобного обслуживания и охраны и
вкапывать в почву на уровень местности. Для сбора и изучения дренажных вод
под лизиметрами оборудуют коридоры с освещением.
С помощью лизиметров изучают динамику влажности почвы и
проникновения атмосферных осадков, состав фильтрующих вод, вымывание
минеральных солей и удобрений, потери питательных веществ в процессе
многолетнего удобрения, испарение влаги почвой и растением, баланс
питательных веществ и влаги, водопроницаемость почвы и т.д. Лизиметрические
исследования не полностью приближены к полевым условиям, так как в
лизиметрах почва снизу изолирована. Этот недостаток устраняется в
вегетационно-полевом методе.
Вегетационно-полевой метод – выращивание растений в поле в
металлических сосудах без дна (цилиндрах) с целью изучения эффективности
удобрений; плодородия генетических горизонтов почвы; моделирования условий
почвенной cреды, метеорологических факторов и т.д.
Цилиндры высотой 50-100 см и более устанавливают в почву на 10 см выше
уровня ее поверхности в той части, где произрастает изучаемая культура или
определенный сорт. При этом почва снизу находится в постоянном контакте с
почвой естественного увлажнения и аэрации. Внутрь цилиндра высаживают
растения. Согласно схеме опыта вносят на разную глубину различные дозы
удобрений или известь, гипс и т.д., варьируя условия cреды. В контрольных
19
цилиндрах поддерживают условия, свойственные данной почве. Таким образом,
исследования ведут в обстановке, близкой к естественной. Для изучения
плодородия различных генетических горизонтов в цилиндры насыпают почву из
определенных горизонтов, уплотняя и удобряя ее, как предусмотрено схемой
опыта. Наиболее полное представление о жизнедеятельности древеснокустарниковых растений получают при использовании полевого метода.
Полевой метод (полевой опыт) – это исследование в определенной
лесорастительной обстановке или в поле на специально выделенном участке,
плодородие почвы и история которого хорошо известны и одинаковы. Опыт
повторяют на территории и по годам, его цель – установить влияние изучаемых
приемов или видов на продуктивность и качество насаждения. Полевой опыт завершающий этап исследований, лучшие его результаты могут внедряться в
производство. Задачами полевого опыта могут быть подбор наиболее
производительных типов лесных культур и их оптимальных площадей питания,
выбор способа содержания почвы, формирования состава, изучение систем
удобрения, обработки почвы и т.д. Полевые опыты имеют исключительное
значение, поэтому их классификация и использование будут рассмотрены
отдельно.
Экспедиционный метод исследования чаще всего используют при
обследовании насаждений в гослесфонде и индивидуальных хозяйствах для
изучения роста и развития растений, урожайности, устойчивости к болезням и
вредителям, морозо-, засухоустойчивости и других показателей продуктивности в
зависимости от вида и условий среды. Главное условие экспедиционных
исследований – соблюдение правила единственного логического различия.
Основной учѐтной единицей служит пробная площадь из оптимального
числа изучаемых растений, на которой выделяют по три типичных растения в
каждой из трех групп: сильных, средних и слабых растений. Путем опроса
специалистов, изучения документации хозяйств, а также обследования почв и
насаждений изучают реакцию древесно-кустарниковых растений на почву,
подпочву, уровень грунтовых вод, крутизну склона, его экспозицию, агротехнику.
Основные учитываемые показатели: рост надземной части и корневой системы
20
растений, отношение к болезням и вредителям, морозо- и засухоустойчивость,
общее санитарное состояние, число плодовых образований.
Метод морфологического анализа – изучение морфологических структур
растения с целью выявления наиболее существенных для исследования органов и
частей. Так, одна из задач диагностики минерального питания – нахождение
органа, по которому можно наиболее объективно определять потребность
растений в элементах питания. Для этого анализируют содержание
диагностируемых элементов в органах и частях растений и устанавливают, в
каком из органов оно наиболее тесно связано с продуктивностью растений,
качеством урожая и нормами вносимых удобрений. Аналогично устанавливают,
по каким главным морфологическим признакам определять вид и сорт.
Инверсия – метод изучения объекта, явления под некоторым углом зрения
или с точки зрения противоположной той, с которой рассматривали раньше. Это
нарушение обычного порядка рассмотрения объектов и явлений, соединение
несовместимого, разделение неразделимого. Главное в методе инверсии – отказ
от общепринятых взглядов и приемов в исследованиях.
Примером использования метода инверсии может служить обезвоживание,
т.е. высушивание тканей для анализа путем вымораживания, а не воздействия
высоких температур.
Физические и химические методы основаны на использовании
физических приборов и химических анализов. Широко применяют
метеорологические
приборы,
микроскопы,
фотоэлектрокалориметры,
электровесы, радиоизотопную аппаратуру, фотоаппараты и т.д. Растения и почву
исследуют с помощью агрохимических и биохимических анализов.
Метод меченых атомов – использование индикаторных доз изотопов для
изучения процессов, протекающих в растениях и почве, в том числе таких,
которые трудно или даже невозможно изучать обычными методами.
Методы математической статистики используют для объективного
планирования опытов, подготовки экспериментальных данных к обработке, для
определения достоверности опыта и его точности, а также для выявления
зависимости между учитываемыми в опыте показателями.
21
1.4. ТРЕБОВАНИЯ К НАУЧНОМУ ЭКСПЕРИМЕНТУ
К эксперименту предъявляют следующие требования: типичность и
пригодность, использование перспективных видов и агротехники, соблюдение
правила
единственного
логического
различия,
а
также
принципа
целесообразности и оптимальности, соблюдение учета, и сопутствующих
показателей, тщательное ведение необходимой документации, соблюдение
достаточной точности, установление достоверности различий между вариантами,
определение взаимосвязи между важнейшими показателями и др.
Типичность опыта. Опыты необходимо проводить в типичных условиях
для зоны, района и хозяйства на почвах, наиболее благоприятных для
выращивания конкретных культур и распространенных в данной почвенноклиматической зоне, в данном административном районе или конкретном
хозяйстве. Выполнение этого требования позволит дать рекомендации для всей
территории, где размещаются типичные почвы. Однако если решается вопрос об
улучшении других типов почв, об использовании неудобных крутых склонов, то
опыты ставят и в нетипичных условиях, например КМАруда.
Для опытов с культурами, корневая система которых распространяется на
большую глубину (плодовые, орехоплодные культуры, дуб, тополь), должны быть
типичными и одинаковыми уровень грунтовых вод и подпочва. Типичным для
данной зоны и района, а также одинаковой экспозиции и крутизны должен быть
уклон: более ровный – в степи, небольшой – в лесостепи, более крутой – в горных
районах Закарпатья, Крыма, Кавказа и т.д. Закладка одного и того же опыта на
склонах разной крутизны и экспозиции недопустима.
В опыте необходимо придерживаться типичной для зоны агротехники,
рекомендованной научными учреждениями. Однако если в хозяйстве намечается
переход к более перспективной технологии выращивания, следует использовать
эту технологию.
Пригодность опыта – это соответствие земельного участка, посадочного и
посевного материала, а также агротехники задачам опыта. Например, для
изучения влияния различной глубины обработки почвы планируют
22
максимальную глубину вспашки 30 см, а в предыдущий год весь участок,
отведенный под опыт, вспахивали на глубину 35 см или более. Очевидно, данный
участок также непригоден для опыта. Перед закладкой опыта глубина обработки
почвы на выбранном участке должна быть обычной, свойственной для поля
севооборота или конкретного вида, и не глубже той, которую планируется
изучать.
Если предполагается изучать дозы пестицидов – инсектицидов,
фунгицидов, гербицидов и др., то для опытов пригодны участки, где дозы
препаратов в предыдущий год были не выше тех, которые планируются в опыте.
Вносить пестициды следует в тихую, безветренную, нежаркую погоду, чтобы
рабочий раствор не сдувался ветром на соседние делянки, а также не вызывал
ожогов растений.
Посевной и посадочный материал должен быть пригодным и однородным,
т.е. иметь одинаковую всхожесть, чистоту семян и сорт. Саженцы и сеянцы для
всех вариантов и повторений опыта должны быть стандартными – с одинаково
развитой как надземной, так и корневой системой.
Требование единственного логического различия (единственного
различия) означает, что в опыте можно изменять лишь тот фактор, который
изучают, при строгом постоянстве всех других неизучаемых факторов и условий.
Например, в опыте, где изучают нормы высева семян, можно изменить только
число высеянных семян на единицу площади. Все остальные элементы
агротехники должны быть одинаковыми на всех делянках опыта. При изучении
глубины и сроков вспашки, междурядных культур, доз удобрений и глубины их
заделки, сортов и т.д. изменяют только эти отдельные факторы. В случае, когда
изучают действие доз минеральных удобрений, а согласно агротехнике надо
вносить еще и навоз, дозы его во всех вариантах опыта должны быть
одинаковыми. Только тогда можно вычленить действие минеральных удобрений.
Принцип целесообразности и оптимальности. Известно, что растения
разных сортов плодовых, древесно-кустарниковых и других культур имеют
различные размеры из-за разной силы роста.
23
В каждом опыте следует тщательно вести всю необходимую документацию.
Одним из важнейших документов является план опыта, который включает
научное обоснование темы исследований, схему опыта, метод размещения
вариантов, методику учетов и наблюдений, календарный план выполнения работ.
Необходимо снижать ошибки, повышая точность опыта. Точность опыта
– это степень близости его результатов к истинному значению, к объективной
реальности. О точности опыта судят по обратной величине, т.е. по ошибкам.
Различают три основных вида ошибок: систематические, грубые и случайные.
Систематические ошибки – это постоянное завышение либо занижение
результатов опыта под действием определенных факторов. Такими факторами
могут быть закономерное изменение плодородия почвы в каком-то направлении,
индивидуальное варьирование многолетних растений и т.д. Уменьшить
систематические ошибки можно путем правильного планирования, закладки и
проведения опыта.
Грубые ошибки – это просчѐты, промахи в работе. Например, можно
неправильно записать массу, ошибиться при снятии показаний прибора. Бывают
случаи, когда на опытных делянках путают этикетки, дважды вносят удобрения,
не на ту глубину обрабатывают почву и т.д. Из-за грубых ошибок иногда
приходится браковать отдельные повторения, делянки или даже весь опыт.
Случайные ошибки обусловлены неизвестными, непредвиденными
факторами и поэтому неизбежны. Они появляются под влиянием случайного
варьирования плодородия почвы или самих многолетних растений. Эти ошибки
могут завышать или занижать результаты исследований, т.е. они
разнонаправлены.
Существенно,
что
случайные
ошибки
взаимно
компенсируются, поэтому с увеличением числа наблюдений погрешности опыта
уменьшаются. Методы математической статистики позволяют определить
величины случайных ошибок и вычленить их из общего варьирования
экспериментальных данных в том случае, если эти данные не содержат грубых и
односторонних систематических ошибок.
Ошибки опыта не представляют собой ошибок расчѐта, они определяют
величину отклонения фактического значения от истинного. Для повышения
24
точности опыта видные рекомендуется увеличивать число повторностей,
тщательно подбирать варианты, совершенствовать технику опыта, правильно
отбирать экспериментальный материал, планировать и группировать
экспериментальные единицы.
Достоверность опыта. Опыт будет достоверным, если его схема
логичная, правильная и факториальная, т.е. включает все варианты, необходимые
для того, чтобы получить полный ответ на поставленные вопросы; методика
исследований соответствует целям и задачам эксперимента; выбор объектов и
условий исследований исходит из запросов производства.
1.5.
ЭЛЕМЕНТЫ
МЕТОДИКИ
В
ЛЕСОВОДСТВЕННОБИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Методика эксперимента предусматривает поэтапное решение программных
вопросов и непосредственного сбора опытных материалов и их обработки.
Под методикой подразумевают совокупность слагающих ее элементов:
единицы исследования, числа вариантов, повторности, размеров и направления
пробной площади, системы размещения пробных площадей и вариантов на
территории, метода учета показателей в пространстве и времени, математикобиометрической обработки опытных данных и оформления результатов
исследования.
1. Единица исследования
Единица исследования – это количественная или качественная величина
(доля), совокупность частей (дерева, насаждения) или определенная ее часть,
которую изучает (измеряет или фиксирует) исследователь в пространстве или
времени. Она может быть количественная: норма высева, глубина обработки
почвы, глубина посадки и посева, количество растений на единицу площади,
запас стволовой древесины или биомассы в кубических метрах на 1 га,
количество устьиц, клеточных включений, хромосом и т.д. Качественная – вид,
сорт, форма, способ посева, метод создания, состояние, цвет и т. д.
25
2. Варианты
Целенаправленное изменение по количеству или объему одной единицы
исследования эксперимента (опыта) называется вариантом.
Один или несколько вариантов, с которыми сравнивают опытные варианты,
называют контролем или стандартом.
Совокупность опытных и контрольных вариантов составляет схему
эксперимента. Варианты в соответствии с единицей исследования в нем бывают
количественные и качественные.
Число вариантов в схеме любого опыта – обычно заранее заданная
величина, которая всецело зависит и определяется его содержанием и задачами.
Число вариантов не оказывает влияния на типичность опыта, но может
существенно сказаться на его ошибке, так как при прочих равных условиях опыт
с большим числом вариантов будет занимать большую площадь. Увеличение
числа вариантов в опыте сверх 12 значительно увеличивает ошибку
эксперимента, т.е. возрастает пестрота почвенного покрова и расстояние между
сравниваемыми вариантами, в этом случае труднее уложить опыт или отдельное
повторение в пределах одной почвенной разности. Все это ведет к увеличению
ошибки опыта. Опыт с большим числом вариантов требует сложных методов
постановки, т.е. введения 2-3 контрольных проб, особого метода размещения
делянок. Если же число вариантов мало, например 2-3, то необходима более
высокая повторность, чтобы иметь достаточное число наблюдений для
правильной оценки точности опыта.
3. Повторность
Точность и надежность научного исследования определяется
повторностью опыта во времени и на территории. Повторностью опыта на
территории называется число одноименных пробных площадей каждого
варианта, а повторностью во времени – число лет испытания, приемов
исследования в типологических или географических культурах, наблюдение за
динамикой структуры древостоя и других ярусов растительности в лесных
насаждениях.
26
Территориальная повторность дает возможность полнее охватить каждым
вариантом опыта все лесорастительные условия и получить более устойчивые и
точные средние, а повторность о времени позволяет установить действие,
взаимодействие или последействие изучаемых факторов в разных
лесорастительных условиях. Повторность исследования может быть определена
для лесных биогеоценозов 5-10 лет. При увеличении повторности на территории
до 4-6-кратной очень заметно снижается ошибка опыта. Дальнейшее повышение
повторности сопровождается менее значительным уменьшением ошибки.
Эффективность повторности особенно четко проявляется, если целые
повторения, т.е. весь набор изучаемых вариантов опыта располагать в пределах
даже сильно различающихся, но достаточно однородных внутри себя частей
участка леса. Большую часть простых однофакторных опытов с качественными
вариантами (сорта, формы, способ подготовки почвы и т.д.) проводят, как
правило, в 4-6-кратной повторности.
В практике опытных работ по селекции и лесному семеноводству
повышенную кратность следует применять в опытах на небольших пробных
площадях (20-100 м2) и на недостаточно “выравненных” по плодородию участках
лесопитомника. Повторность свыше 8-кратной используют только в особых
случаях, например, для доказательства незначительных эффектов на пробных
площадях (микроудобрений, стимуляторов роста и т.д.).
Проведение опыта без повторностей допустимо в предварительных,
рекогносцировочных и демонстрационных опытах, при экспедиционных
тренировках.
1.6. ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ПРОБНОЙ ПЛОЩАДИ
Пробные площади (площадки) служат для размещения в них изучаемых и
контрольных вариантов. Довольно широко распространено мнение о
преимуществе крупных пробных площадей, которое
основано на
многочисленных исследованиях результатов дробных учетов. В большинстве
исследований допущена методическая ошибка: при сравнении не выдержан
27
принцип единственного различия. Если эти же данные обработать правильно, то
увеличение размера площади пробы сначала снижает, а затем или не оказывает
существенного влияния на ошибку опыта, или даже увеличивает ее.
Размер опытных проб для различных видов исследования в каждом
конкретном случае (лесные культуры, лесоводство, таксация и т.д.) будет
меняться в зависимости от назначения и задач опыта, культуры, вида древеснокустарниковой породы, степени и характера напочвенного покрова, от количества
растений на единице площади. Даже в пределах одного лесоводственного
исследования требуется закладка крупных (до 1 га) и мелких (2-10 м2) пробных
площадей.
При установке размера пробы следует учитывать особенности агротехники
лесовыращивания: ширину междурядий, густоту стояния, полноту, степень
сомкнутости, схему и тип смешения древесно-кустарниковых пород. Например,
при изучении самосева – 1-2 м2, напочвенного покрова – 5-10 м2, подроста – 100200 м2 . Определение и изучение первоначальной густоты – 1000-2500 м2 .
Изучение взаимовлияния пород – 1,25-0,5 га. Изучение динамики структуры
древостоя, типов леса, учета лесосечного фонда – 1 га.
Основываясь на многолетней практике, кафедры Лесного факультета
ВГЛТА рекомендует ограничивать площадь с равномерным размещением 200-300
деревьев в культурах и до 400 в естественных насаждениях. Можно привести
примеры и лесной селекции, когда на первых стадиях селекционной работы при
ограниченном количестве семян площадки имеют величину 0,5-2,0 м2 , при малых
сортоиспытаниях – 5-10 м2 , контрастных испытаниях сортов – 50-100 м2. При
изучении агротехнических приемов – 2000-5000 м2 . При разработке
технологических приемов лесовыращивания и рубок ухода требуется до 1 га.
Однако нельзя говорить о каких-то раз и навсегда установленных
единственно правильных нормативах. Но когда приходится выбирать между
крупными пробными площадями, позволяющими механизировать все работы, и
пробами небольших размеров, требующих малогабаритную и специальную
технологию и технику, а при ее отсутствии применение устаревшего
оборудования и ручного труда, то предпочтение следует отдавать первым.
28
1.7. НАПРАВЛЕНИЕ И ФОРМА ПРОБНОЙ ПЛОЩАДИ
Рассматривая форму пробной площади, обычно имеют в виду отношение
длины и ширины. В большинстве своем используются формы: прямоугольная,
квадратная и в виде лент.
Данные рекогносцировочных учетов посевов позволили установить, что
длинные узкие ленты полнее охватывают пестроту земельного участка и
обеспечивают лучшую сравнимость вариантов опыта. Эффект от удлинения
наиболее выявлен при отношении сторон в пределах 1:10 и 1:15. Дальнейшее
удлинение не дает существенных положительных результатов.
Удлиненная форма рекомендуется для опытов в лесных питомниках со
сроками, способами, нормами посева и при формоиспытании, а также оказывает
рациональное влияние при закладке опытов на склоне, когда наблюдается
изменение лесорастительных условий местопроизрастания.
Недостатком вытянутых проб является их большой периметр, что ведет к
необходимости устранения краевого эффекта, который требует выделения
определенной площади для его устранения.
При небольшом числе вариантов до 6 и размеров площадей 1000-2500 м2
достаточно высокую точность получают на прямоугольных или квадратных
делянках.
Квадратная форма пробы предпочтительнее ленточной и прямоугольной,
где соседние насаждения могут сильно влиять на изучаемый объект. Например,
распространение семян, пыльцы, а при внесении химических препаратов –
растворы, порошки, аэрозоли и туманы, воздушные потоки могут бесконтрольно
перераспределять.
При изучении средств борьбы с болезнями и вредителями древеснокустарниковых пород необходимо иметь в виду, что из центра площади
квадратной формы вредителям и болезням труднее мигрировать на соседние
участки, так как путь их длиннее.
29
В случаях экономии опытной полезной площади, безусловно, предпочтение
отдается квадратной форме. Также если дело касается формы опытного участка,
на котором располагаются пробные площади, то, безусловно, следует отдать
предпочтение форме, близкой к квадрату, в этом случае расстояние между
вариантами бывает минимальное и сравниваемость их между собой наилучшая.
Пробные площади прямоугольной формы организуются при исследовании
вопросов, связанных с изучением размещения растений, схемы и способа
смешения, состава и структуры насаждения, когда необходимо перекрыть все
характерные места для получения объективных данных.
Достоверность показателей опыта во многом зависит от направления
пробной площади. Будет правильным, если длинной стороной она будет
сориентирована в том же направлении, в котором меньше всего изменяются
плодородие почвы, густота древостоя, приживаемость, сохранность, состояние,
структура всех ярусов насаждения и изменчивость состава. Располагать так,
чтобы пробная площадь пересекла все характерные места исследуемого объекта:
с разной полнотой, санитарным состоянием, подростом и подлеском и всех
ярусов древостоя основного полога.
При изучении лесных культур пробные площади нужно располагать так,
чтобы перекрыть не менее трех раз весь цикл агротехники, способ, тип и схему
смешения древесно-кустарниковых пород, а также всю систему подготовки или
уходов за почвой и древостоем.
При расположении насаждения на склоне направление пробной площади
следует ориентировать вдоль склона, а не поперек.
Для обследования напочвенного покрова, естественного возобновления,
поросли, подроста, состояния или количества пней и порубочных остатков и т.д.
пробные площадки от 2 м2 до 10 м2 располагаются вдоль длинной стороны или по
диагонали исследуемой площади через одинаковые промежутки.
При определении эффективности действия агролесомелиоративных
насаждений делянки располагают длинной стороной перпендикулярно лесной
полосе. В самой лесной полосе пробную площадь надо располагать так, чтобы
избежать опушечного эффекта.
30
1.8. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПРИЕМЫ РАЗМЕЩЕНИЯ ВАРИАНТОВ НА
УЧАСТКЕ
Можно выделить три основные группы методов размещения вариантов по
пробам опытного участка: стандартное, систематическое и рендомизированное.
Стандартные методы характеризуются более частым расположением
контроля (стандарта), который размещается через 1-2 опытных варианта.
Систематические методы предусматривают неизменный порядок
расположения вариантов в каждом повторении (по системе).
Рендомизация – размещение вариантов внутри каждого повторения по
жребию, когда каждый вариант имеет вероятность попасть на любую пробу.
Стандартные методы основаны на том, что лесорастительные условия
изменяются постепенно и между показателями ближайших участков имеет место
корреляция. Изучаемый вариант сравнивается со своим стандартным вариантом,
показатели которого вычисляются методом линейной интерполяции.
Стандартные методы просты, но не всегда наблюдается тесная
корреляционная зависимость между единицами исследования изучаемых
признаков. Трудно сравнивать опытные варианты друг с другом, так как они
далеко расположены друг от друга. Нерационально используются площади при
большом числе вариантов. Увеличенное число стандартов повышает
громоздкость опыта на территории. Используется в большинстве случаев при
исследованиях в лесном семеноводстве и лесной селекции, когда осуществляется
недостаток в посевном и посадочном материалах.
Для систематических методов главное достоинство – простота, а
недостаток – возможные и часто непредвиденные искажения эффектов по
вариантам, а также ненадежность в статистической оценке ошибки опыта.
Поэтому лучше их использовать в предварительной и демонстрационной работе
(лесотипологические и географические культуры).
Использование случайных способов распределения (рендомизация) – одна
из характерных особенностей современного периода развития методики научного
исследования.
31
Рендомизированное размещение опытов предложено Р. Фишером (Англия)
на основании предпосылок разработанного им дисперсионного анализа, в
котором он опирается на оценки данных и критерий существенности,
используемый в дисперсионном анализе.
Рендомизация осуществляется методом неограниченных повторений
(полная рендомизация), методом рендомизированных повторений, латинского
квадрата и прямоугольника и методом смешивания опытных делянок.
Качество информации, полученной в опытах с систематическим и
рендомизированным размещением, заслуживает пристального внимания
широкого круга ученых и имеет большое значение для повышения уровня
научных работ.
Среди исследований существуют расхождения в оценке систематических и
рендомизированных методов.
Важнейшую роль в современной лесохозяйственной науке играют
статистические методы планирования исследования и обработки полученных
данных. Сравнительно недавно основное употребление статистики в опытном
деле сводили к определению средних значений и их ошибок. В настоящее время
математическая статистика является активным средством планирования
эксперимента.
Принципиальным
еѐ
требованием
является
рендомизация
не
контролируемых условий исследования, а статистически обоснованный план
экспериментирования определяет метод математического анализа данных.
Опыт
показывает,
что
при
значительной
неоднородности
неконтролируемых условий проведения опыта только рендомизированные планы
обеспечивают объективную, статистически достоверную оценку результатов
исследования.
Нарушая принцип рендомизации, экспериментатор должен помнить, что он
лишается возможности полноценно систематически доказать существенность
различий единиц исследования по вариантам, так как методы статистического
анализа базируются на принципе случайного отбора.
32
1.9. ПЛАНИРОВАНИЕ И ЗАКЛАДКА ОПЫТОВ
Планирование опыта – ответственный период научно-исследовательской
работы, это не только создание фундамента опыта, но и его проект, от которого
будет зависеть достоверность, точность и эффективность всего эксперимента.
При планировании опыта следует применять методы математической статистики
и компьютерную технику.
1.9.1. Метод математического планирования
Впервые математическое планирование опытов было предложено в конце
20-х годов английским математиком Р. Фишером, автором дисперсионного
анализа. Математическое планирование имеет большое преимущество. Оно
организует исследования, позволяет уменьшить число вариантов и опытов, а
также найти оптимальные варианты, которые не были запланированы.
Несмотря на перспективность, метод математического планирования мало
разработан, а новая терминология затрудняет его использование.
Основная задача при планировании опыта – поиск оптимальных условий
роста растений с целью повышения продуктивности и улучшения качества. Пусть
в ранее проведенном опыте урожай был увеличен на 15 % благодаря
использованию дозы изучаемого фактора, но эта прибавка не максимальна.
Возникает задача выбора оптимальных доз изучаемого фактора. Ее решение
называется процессом оптимизации.
Пусть Х – действующий фактор (удобрение, полив, уходы и т.п.) и Y –
результат этого действия (урожай, его качество) – это параметры оптимизации,
иначе говоря, критерии оптимизации, целевая функция. Математическая
модель, или уравнение, связывающее параметр оптимизации с действующими
факторами, имеет вид Y =  (X1, X2, ... Xk), где  (X1, X2, ... Xk) – функция отклика.
Градации каждого фактора, или его дозы, называются уровнями фактора.
Каждый фактор в опыте имеет определенное число дискретных уровней, что
облегчает построение эксперимента. Набор уровней по каждому фактору
определяет число вариантов в опыте. Если число уровней для всех факторов
33
одинаково, то число вариантов данного опыта равно числу уровней, возведенных
в число факторов. При двух факторах и трех уровнях каждого из них вариантов
должно быть 32 , т. е. 9, при пяти уровнях и пяти факторах – 55, т. е. 3125.
Очевидно, что провести опыт с таким множеством вариантов практически
невозможно, поэтому надо исключить промежуточные малоэффективные
варианты. Однако делать это следует не субъективно, а с использованием методов
математической статистики при планировании экспериментов. Математическое
планирование применяют лишь тогда, когда опыт может быть воспроизведен, а
факторы управляемы.
Управляемые факторы – сорт, подвой, удобрение, обработка почвы, схема
посадки и т.п., малоуправляемые – температура воздуха и почвы, свет и т.п.
Неуправляемыми факторами считают атмосферные осадки, заморозки.
Неуправляемые, дрейфующие факторы нарушают процесс воспроизводимости
опыта, в этих случаях обращаются к так называемому активно-пассивному
эксперименту, когда связи между неуправляемыми факторами и параметрами
оптимизации устанавливают только по результатам наблюдений.
Планирование опыта – это, во-первых, выбор минимального числа
вариантов, во-вторых, выбор условий проведения опыта с целью оптимизации.
При этом используют два подхода: 1) построение на основании известных
механизмов (физики почв, физиологии растений, биологии и др.) физической
модели изучаемого процесса, позволяющей получить математическую модель
объекта в виде системы дифференциальных уравнений; 2) статистический
подход, который дополняет первый.
Математическая модель эксперимента – это уравнение, связывающее
параметры оптимизации с факторами жизни растений.
Выбор параметров. Параметр – это то, что надо оптимизировать, это
реакция на факторы. Параметров может быть множество: урожайность,
сахаристость
плодов,
содержание
в
них
витаминов,
морозои
засухоустойчивость, устойчивость к вредителям, болезням и т.д.
Для того чтобы найти оптимум, необходимо правильно выбрать один
параметр оптимизации. При этом все остальные параметры будут
34
ограничениями. Если один параметр выбрать невозможно, выбирают
обобщенный параметр оптимизации как функцию от множества исходящих.
Правильный выбор параметра оптимизации – важнейшее условие успеха
математического планирования.
Параметры оптимизации должны отвечать определенным требованиям:
1. Быть измеряемыми. Если параметр неизмеряемый, то для его
количественного выражения используют ранговый подход. При этом параметрам
присваивают оценки – ранги по шкале: двухбалльной, пятибалльной,
десятибалльной и т.д. При двухбалльной шкале ранговый параметр имеет
ограниченную область определений: до или нет; хорошее состояние растений или
плохое; повреждены плоды болезнями или нет. Следовательно, для каждого
такого параметра можно построить ранговый аналог. Однако ранговый подход
грубее непосредственного измерения количественных параметров (масса урожая,
содержание сахаров, витаминов, кислот и т.п.).
2. Параметр оптимизации должен выражаться одним числом. Если
параметр выражается отношением, например, отношение азота к фосфору в
удобрениях равно 3:2, т.е. 1,5, то это отношение выражают одним числом – 1,5, а
в качестве параметров используют отклонения или квадраты отклонений от этих
чисел.
3. Параметр должен быть однозначным в статистическом смысле, т.е.
набору факторов должно соответствовать одно число параметра.
4. Параметр оптимизации должен быть достаточно точным
статистически. При недостаточной точности увеличивают число повторений
для параметра.
5. Параметр должен быть универсальным и полным, всесторонне
характеризовать объект изучения. Универсальным является параметр,
представленный функцией нескольких частых параметров.
6. Каждый параметр оптимизации должен иметь физический смысл, быть
простым и легко вычисляемым.
Оптимизировать одновременно несколько функций невозможно, поэтому
оптимизируют одну из них, самую важную, для чего выбирают главный параметр
35
оптимизации. При этом рассчитывают коэффициенты парной корреляции между
главным параметром и всеми второстепенными. Если связь окажется сильной, то
второстепенный параметр исключают. Как правило, исключают параметры,
которые труднее измерить или смысл которых менее ясен. При большом числе
параметров рассчитывают обобщенный параметр оптимизации. Обобщенный
Y Y ...Y
отклик параметров Y равен 1 2 n , где n – число частных откликов, Y1, Y2, ..., Yn
– частные отклики (по урожайности, сахаристости и т.д.).
Однако частные отклики не одинаковы по значимости, т.е. не равноценны,
и поэтому расчет обобщенного отклика будет искажен. Чтобы этого избежать, все
частные отклики ранжируют по важности и вводят для каждого из них значение
веса. При этом пользуются шкалой желательности.
Желательность
Отметки на шкале
Очень хорошая
1,00...0,79
Хорошая
0,80...0,62
Удовлетворительная
0,63...0,36
Плохая
0,37...0,19
Очень плохая
0,20...0,00
Значение частного отклика переводят в эту шкалу. Отметка 0,37 является
границей допустимых значений, ниже которой желательность рассматривается
как плохая. После перевода частного отклика в шкалу желательности его
обозначают как d1,d2,d3,...,dn и обобщенную функцию желательности D
D  n d1d 2 d3 ...d n
рассчитывают по формуле
. Если любое значение d окажется
равным нулю при очень плохой желательности, то и значение обобщенной
функции желательности будет равно нулю, т.е. такой опыт не следует
планировать, а тем более проводить. Например, символом d 3 обозначена очень
плохая морозостойкость дерева, а отметка на шкале равна нулю. Тогда d3 = 0, и
обобщенная функция желательности D также равна нулю.
Выбор факторов. На параметры оптимизации – урожай, его качество,
устойчивость растений к болезням, вредителям, пониженным температурам,
засухе воздействует очень много (до нескольких десятков) факторов: свет, сорт,
36
подвой, макро- и микроэлементы, влажность и температура почвы и воздуха,
воздушный режим почвы, способы ее обработки и многие другие. При
математическом планировании обязательно должны быть учтены самые главные
факторы. В противном случае увеличиваются ошибки опытов и снижается их
точность. Поэтому успех планирования во многом зависит от удачного выбора
факторов.
Известно общее определение термина “фактор”: это переменная величина,
принимающая в некоторый момент определенное значение. Факторы – это
способы воздействия на объект исследования: плодовые, ягодные, орехоплодные
и другие растения.
Каждый фактор имеет свою область определения – совокупность всех
значений, которые может принимать данный фактор. Эти значения могут быть
количественными – дозы удобрений, глубина вспашки, площадь питания
растений (схема посадки), и качественными – формы удобрений и т.д.
К факторам предъявляют определенные требования.
1. Выбираемые для математического планирования факторы должны быть
управляемыми, регулируемыми, дозируемыми (полив, удобрения, глубина
вспашки и т.п.). Температура воздуха, его влажность, свет – это малоуправляемые
факторы, и их непосредственно нельзя использовать для математического
планирования полевых опытов.
2. Фактор должен быть измеряемым с достаточно высокой точностью.
3. Желательно, чтобы фактор был однозначным, но можно использовать и
многозначные, т.е. сложные факторы как функцию многих других.
4. При изучении совокупности нескольких факторов они должны быть
совместимы, т.е. все их комбинации должны быть осуществимы и безопасны.
Например, изучаемые дозы пестицидов должны быть безопасными для человека и
животных, нормы вносимых удобрений не должны загрязнять окружающую
среду, ибо все это весьма далеко от целей оптимизации параметров.
5. Изучаемые факторы должны быть независимы друг от друга, т.е. между
ними не должно быть корреляционной прямолинейной зависимости, но
допускается криволинейная связь.
37
Выбор модели опыта. Опыт должен быть спланирован так, чтобы в нем
были оптимальные варианты при минимуме затрат на его проведение. Правильно
выбранная математическая модель подскажет даже те оптимальные варианты,
которые ранее не изучались. Если в опыте нельзя иметь все возможные варианты,
то наиболее оптимальные можно предсказать с помощью шагового принципа,
используя поверхность отклика.
Поверхность отклика многофакторного опыта характеризуется такими
свойствами, как непрерывность, гладкость, наличие единственного оптимума в
определенных точках данной поверхности. Если известны значения параметров в
соседних точках поверхности отклика, то значение любого другого параметра в
других соседних точках можно предсказать путем математических расчетов.
При планировании опыта ставится задача найти наиболее оптимальные
варианты изучаемых факторов. После проведения нового опыта на основе новых
результатов, используя методы математического планирования, снова и снова,
шаг за шагом приближаются к расчету оптимальных вариантов, которые
отсутствуют в эксперименте. Это и есть шаговый принцип математического
планирования. Строя модель, предсказывают новые варианты, которые не
входили в эксперимент. Если точки этих новых вариантов лежат внутри
подобласти отклика, то предсказание называют интерполяцией, а если за ее
пределами – экстраполяцией. Чем ближе точки от области эксперимента, тем
точнее экстраполяции и достовернее предсказание оптимальных вариантов.
Для определения зависимости урожая и его качества от воздействующих
факторов (сорт, удобрения и т.п.) строят несколько благоприятных моделей и
проверяют их выполнимость. Такую проверку называют проверкой адекватной
модели. Из нескольких благоприятных моделей используют наиболее простую по
математическому выражению. Например, модель y = bx проще, чем y = log x.
Наиболее просты алгебраические полиномы: y = bx (полином нулевой степени); y
= b0 + b1x1 + b2x2 (полином первой степени); y = b0 + b1x1 + b2x2 + b12x1x2 + b11x1 +
b22x2 (полином второй степени, более сложный, чем полином первой степени, так
как в нем больше коэффициентов, которые получают экспериментальным путем).
38
Чем больше вариантов в опыте, тем больше коэффициентов в полиноме.
Оптимален полином, в котором меньше коэффициентов, но они лучше
удовлетворяют предъявляемым к модели требованиям. Из приведенных ниже
примеров видно, что чем ниже степень полиномов, тем меньше в них
коэффициентов. Следовательно, при прямолинейной зависимости между
параметрами и факторами необходимо стремиться к полиномам первой степени.
Направление, улучшающее параметр оптимизации, называют направлением
градиента. Именно в этом направлении и надо двигаться, пока движение дает
эффект. Это движение к оптимуму, к стационарной области поверхности отклика.
Если движение на поверхности отклика не приводит в стационарную область,
переходят к полиномам более высоких степеней – второй, третьей и т.д. Такие
модели позволят предсказать результаты опыта во всех точках заданной области и
найти оптимум более точно.
Путь поиска оптимума: 1) проводят небольшие опыты; 2) по результатам
строят математические модели и выбирают из них наиболее благоприятные,
адекватные; 3) двигаясь в направлении, улучшающем параметр, т.е. по градиенту,
находят оптимальный вариант; 4) ставят новые опыты и по их результатам строят
новые модели и т.д. Продвигаясь в этом направлении и совершая каждый новый
виток на более высоком уровне точности, идут по пути оптимизации.
Мы рассмотрели общие принципы математического планирования с целью
оптимизации параметров – урожая, его качества, устойчивости растения к
вредителям, болезням, засухе, низким температурам и т.д. Для практического
использования этих принципов необходимо брать конкретные данные опытов и
строить их модели, пользуясь консультациями математиков и программистов,
работающих на ЭВМ, ибо при решении сложных математических уравнений не
обойтись без современных вычислительных машин.
1.9.2. Планирование схем опытов
Перед составлением схем опытов выдвигают рабочие гипотезы. Как
правило, они основываются на результатах предыдущих экспериментов, реже –
на интуиции исследователя. Формулироваться они могут так:
39
1) возможно, что деревья, выращиваемые на данном участке, требуют
большей площади питания, чем применяется в хозяйствах;
2) по-видимому, определенные сорта культур, выращиваемые на юге, будут
устойчивыми к низким температурам в более северных зонах;
3) возможно, что применяемые нормы удобрений, полива, дозы
инсектофунгицидов или гербицидов слишком высоки либо слишком низки;
4) может быть, использование иных комбинаций повысит продуктивность
данного сорта и улучшит качество урожая.
Составление схем опытов – это логичный подбор вариантов и контролей
к ним, объединенных общей идеей, указанной в теме исследований.
Предположив, что нормы или дозы факторов, воздействующих на растения,
слишком малы или велики, исследователь уменьшает или увеличивает их, взяв за
контроль те нормы и дозы, которые применялись раньше, т.е. до планирования
опыта.
Однофакторные опыты.Среди планируемых вариантов должны быть
последовательно возрастающие нормы и дозы факторов, при которых урожай
сначала увеличивается, затем достигает наибольшей величины, после чего
уменьшается. Так, если изучают пять калийных удобрений (X) – К30, К60, К90, К120,
К150 на фоне одинаковых доз азота и фосфора – N60P60, то при правильном выборе
вариантов урожай (Y) должен изображаться линией, которую называют кривой
отклика. Отрезок кривой АВ называют лимитирующей областью, BCD –
стационарной, DB – ингибирующей. В лимитирующей области эффект калийных
удобрений начинает проявляться, в стационарной он наибольший, в
ингибирующей – снижается. Различные нормы или дозы изучаемого фактора,
которым соответствуют точки А, B, C, D, E на кривой отклика, принято называть
градациями. Разницу между последующей и предыдущей нормами или дозами
фактора называют шагом эксперимента, шагом варьирования фактора, в
приведенном примере это дозы калийных удобрений.
Многофакторные опыты. В однофакторных опытах выявляют лучшие
градации по отдельным элементам агротехники – дозам, способам обработки,
срокам внесения изучаемых факторов и т.п.
40
Однако при взаимодействии этих элементов могут возникать различные
явления:
- антогонизм, когда одни факторы угнетают действие других;
- синергизм, когда одни факторы усиливают действие других;
- аддитивность – независимое действие факторов.
Подобные взаимодействия можно выявить только в многофакторных
опытах. Более того, используя в дисперсионном анализе критерий Фишера,
можно математически доказать степень достоверности подобных взаимодействий
и дать производству рекомендации не по отдельным элементам агротехники, а по
их комплексу. В этом огромная и неоспоримая ценность многофакторных опытов.
Многофакторные опыты имеют и еще одно весьма важное преимущество.
По их результатам можно построить куполообразную поверхность отклика
многофакторного эксперимента, затем путем экстраполяций и интерполяций по
ряду данных значений функции найти другие ее значения, находящиеся вне
данного ряда, или промежуточные значения этого ряда. Речь идет о нахождении
расчетным путем лучших вариантов опыта, которых не было в эксперименте.
Таким образом, можно прогнозировать и программировать продуктивность и
качество изучаемых культур.
2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
В НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ
2.1. ИСТОРИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Еще в Древней Греции высоко чтили математику, считая, что в природе все
упорядочивается в соответствии с числами. В работах Аристотеля впервые
появляются рассуждения о корреляциях. Более конкретно об использовании
математики в исследованиях высказался в ХV в. Леонардо да Винчи, который
считал, что без применения математики не достоверна ни одна наука. В ХVII в. Я.
Бернули показал, что при большом числе измерений средняя арифметическая
41
становится постоянной. Кривая вероятность впервые была приведена в
литературе Лапласом в 1783 г., а в 1795 г. К. Гаусс исследовал кривую
распределения и ввел способ наименьших квадратов.
Дальнейшая история математической статистики связана с трудами Ф.
Гальтона, который в 1889 г. разработал методику корреляционного и
регрессионного анализов. Его работы продолжил К. Пирсон, развивший учение о
кривых распределения в биологии, предложивший метод хи-квадрата. Теорию
“малой выборки” обосновал в 1908 г. В. Госсет (псевдоним Стьюдент).
Особый вклад в математическую статистику внес английский математик
Р.Фишер. В 1935 г. он опубликовал методику математического планирования
экспериментов, а в 1938 г. – теорию статистической проверки гипотез –
дисперсионный анализ. Продолжателями работ Р.Фишера стал Ф. Йейтс, много
сделавший для разработки схем дисперсионного анализа, а также Дж. У.
Снедекор, Т. Литтл, Ф. Хиллз и др.
В России методы статистической обработки в агрономических
исследованиях впервые использовал в 1867-1869 гг. Д. И. Менделеев. Полную
сводку методов математической статистики в 1909-1911 гг. составил А. В.
Леонтович. С 1929 г. эти методы пропагандировал Н. Ф. Деревицкий, он же был
первым, кто изложил идеи и методы Р. Фишера. С 1931 г. распространение
методов математической статистики в агрономии связано с именем В. Н.
Перегудова. Работа А. А. Любищева “Руководство по применению в биологии
дисперсионного анализа Р. Фишера” объемом в 300 машинописных страниц – это
превосходный анализ использования методов математической статистики в
шестидесятых годах. Затем появляются солидные работы Н. А. Плохинсокого
(1970), П. Ф. Рокицкого (1967), В. Ю. Урбаха (1964), А. С. Молостова (1965) и др.
Особым событием был выход книги Б. А. Доспехова (1965), которая уже
выдержала пять изданий и пользуется успехом как у студентов, так и у научных
работников. Ценными пособиями являются работы Г. Ф. Лакина (1980), В. А.
Потапова (1977) и др.
42
2.2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
Результаты лесобиологических исследований анализируют методами
математической статистики, т.е. систематизируют, обрабатывают и делают
обоснованные выводы и предложения. При этом оперируют определенными
понятиями, терминами и символами.
Объекты исследований в лесу – это отдельные растения, их группы и Среда
произрастания. Всем им свойственно явление изменчивости, или варьирования.
Степень варьирования, выраженную математически, называют вариацией. Если
тысячи отборных семян одной и той же культуры, одного сорта посеять и
выращивать в одинаковых условиях, растения всегда будут различаться по росту,
массе, внешнему виду, урожаю, качеству и т.д. Число всех таких растений или
других объектов исследований представляет собой генеральную совокупность.
Чтобы точно определить среднюю высоту растения или среднее число
плодов на нем, следовало бы в короткий срок, за несколько часов, измерить
тысячи растений и сосчитать десятки тысяч плодов, что практически невозможно.
Нецелесообразно также проращивать все семена, предназначенные для посева,
чтобы определить их всхожесть. В этих и подобных случаях следует
воспользоваться теорией вероятности, которая обобщает закономерности
массовых случайных явлений.
Согласно этой теории вместо сплошного учета всей генеральной
совокупности большого объема для изучения можно брать определенную ее часть
и судить по ней о состоянии совокупности в целом. Таким образом, по
вероятностям одних случайных событий находят вероятность других, связанных
с первыми.
Нормальное распределение. Если часть (выборка) генеральной
совокупности составляет не менее 30 членов и стремится к бесконечности (n 
), то для такой части используют закономерности больших чисел,
установленные
для
кривой
нормального
распределения
(Гауссова
распределения), которое показано на рис. 1.
43
Как видно из рисунка, в области   , или х  S, находится 68,26 % всех
наблюдений, в области   2, или х  2S,  95,46 %, в области   3, или х  3S,
 99,73 %.
Площадь под кривой, находящуюся на t стандартных отклонений влево и
вправо от х, называют уровнем вероятности и выражают в процентах либо в
долях единицы.
Для анализа результатов полевых опытов пользуются уровнем
доверительной вероятности, равным 0,95, и записывают его символом P0,95, а для
более ответственных анализов – уровнем 0,99 (P0,99). На уровне доверительной
вероятности Р0,95 исследователь, утверждая или отрицая какое-либо явление,
положение, рискует ошибиться в 5 случаях из 100, на уровне P0,99 – в 1 случае из
100. Иногда пользуются не уровнем доверительной вероятности, а уровнем
значимости P1 , который рассчитывают по формуле P1 = 1  P. Эмпирические
распределения в отличие от теоретических не всегда симметричны. У них может
быть не одна, а несколько вершин. Это свидетельствует о неоднородности
выборки: в нее могут попасть, например, растения другого помологического
сорта или сильно отличающегося варианта.
Рис. 1. Кривая нормального распределения теоретического (, ) и эмпирического (х, S)
Малые выборки. Наряду с большими выборками (n  30) в агрономических
исследованиях часто пользуются выборками с n  30, например, в опыте может
быть 4...8 повторностей или 10...12 вариантов. Выборки, составляющие менее 30
членов, называют малыми выборками; на них нельзя переносить законы больших
44
чисел. Для малых выборок применяют распределение вероятностей
Стьюдента (В. С. Госсета), которое получило название закона малых выборок, и
критерий Стьюдента, обозначаемой буквой t. По табл. 8 можно найти величину
вероятности, зная значение t, либо значение t, зная величину вероятности.
Предварительно рассчитывают число степеней свободы (v) – число возможных
независимых сравнений.
Пусть имеется шесть повторностей (n = 6), от каждой из которых зависит
средняя арифметическая х. Чтобы получить число степеней свободы
повторностей (vp), т.е. число не связанных друг с другом элементов, уменьшают
число повторностей на единицу. Тогда vp = n  1. Число степеней свободы для
вариантов (vp) вычисляют по формуле v = l  1, где l – число вариантов. Для
шести повторностей опыта vp = n  1 = 6  1 = 5. Критерий Стьюдента t0,95 = 2,57.
Отыскав в первой колонке таблицы число 5 и в третьей критерий 2,57, приходят к
заключению, что опыт проводится на уровне доверительной вероятности P0,95,
вполне достаточной для полевого опыта. Выбрав уровень вероятности и
рассчитав критерий t, можно найти оптимальное число повторностей, прибавив к
числу степеней свободы единицу. Пусть в опыте P0,95, а t0,95=3,18. Тогда
оптимальная повторность n составит vp 1= 3 1= 4.
Критерий достоверности (существенности).
Критерий – это показатель, позволяющий судить о надежности выводов,
подтверждающих или опровергающих статистическую гипотезу. Чаще всего
пользуются нулевой гипотезой (H0). Нулевая гипотеза – предположение об
отсутствии реального различия между фактическими и ожидаемыми
(теоретическими) наблюдениями, например различия между средними
значениями вариантов по урожаю, его качеству, росту растений и т.д. Для двух
средних арифметических х1 и х2 нулевую гипотезу записывают так: х1 – х2 = 0.
Для
проверки
статистических
гипотез
используют
критерии
достоверности. Синонимы термина «достоверность» – существенность, иногда
значимость, несомненность, весомость. Большинство специалистов по
математической статистике рекомендуют использовать понятие “критерий
достоверности”, некоторые – «критерий существенности».
45
Для проверки нулевых гипотез используют параметрические и
непараметрические критерии.
Параметрические критерии достоверности применимы лишь для
нормального распределения. Это критерий Стьюдента (t), критерий Фишера (F).
Критерий достоверности Стьюдента (t) прямо пропорционален
разности средних арифметических (х1 – х2) или разности между долями (p1 – p2) и
обратно пропорционален ошибке разности (sd). Расчетное, фактическое значение
критерия сравнивают с теоретическими значениями на определенных уровнях
вероятности.
Критерий достоверности Фишера (F)прямо пропорционален дисперсии
вариантов (s2) и обратно пропорционален дисперсии остатка (ss2). Его
фактическое значение сравнивают с теоретическим, которое находят в
стандартных таблицах.
Непараметрические критерии. Не все выборки из биологических
объектов распределяются нормально, поэтому для проверки нулевых гипотез
используют непараметрические критерии: -критерий, Т-критерий, критерий
знаков (Z), которые здесь не рассматриваются.
2.3. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
Математическую статистику используют, прежде всего, для планирования
опытов. В хорошо спланированном опыте должно быть достаточное число
вариантов, повторностей, все варианты в начале опыта должны находиться в
одинаковых условиях. Очень важен также выбор метода статистической
обработки результатов.
Существенная задача математической статистики – отобрать в
спланированном и заложенном опыте объекты для исследований, которые
будут объективно отражать влияние изучаемых факторов. В данном случае речь
идет об использовании метода рендомизации при отборе образцов для опыта.
Не менее важно определить число образцов для исследований, т.е.
оптимизировать объѐм выборки.
46
В процессе предварительной обработки данных приходится иногда
восстанавливать выпавшие даты (числа), а также браковать сомнительные.
С этой целью для малых выборок используют критерий тау ( ), а для больших –
интервальную оценку средних арифметических по формуле х  t sх.
В проведенном опыте определяют достоверность различий между
средними арифметическими исследуемых выборок. Эти задачи решают с
применением критериев достоверности t, F, а также наименьшей существенной
разности HCP. Во многих исследованиях возникает необходимость определить
взаимосвязи и зависимости между различными показателями, для чего
используют коэффициент корреляции (r) и корреляционное отношение ().
Прогнозируют или отыскивают неизвестные показатели по уже известным с
помощью регрессионного анализа, составляя уравнения регрессии для линейных
и криволинейных зависимостей.
Почти во всех исследованиях возникает вопрос о точности опытов. Еѐ
характеризуют значением относительной ошибки sx %.
Очень существенно, что математическая статистика может применяться
лишь в методически правильно спланированных и проведенных опытах. Опыты,
не отвечающие этим условиям, следует немедленно браковать.
2.4. МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ХОДА
РОСТА НАСАЖДЕНЙИ
2.4.1. Основные понятия
Моделированием называется исследование на специальных объектах,
называемых моделями, различных процессов, явлений или свойств реального
мира. Моделью называется некоторый нетождественный исследуемому объекту
аналог, достаточно точно замещающий его по отдельным свойствам, явлениям,
процессам [6].
Математической
моделью
объекта
называется
совокупность
математических
зависимостей,
описывающих
его
функционирование.
Математическая модель производственного процесса или объекта должна
47
средствами математики достаточно точно описывать связи между элементами
объекта и в тоже время не вызывать излишних трудностей при реализации на
ЭВМ.
Процесс разработки математических моделей называют математическим
моделированием. Математические модели могут различаться размерностью
(числом переменных параметров) и порядком соотношений (степенью
параметров и порядком производных), составляющих модель.
Разнообразные задачи человеческой деятельности связаны с отысканием
лучшего или, как говорят, оптимального варианта решения. Такие задачи принято
называть задачами оптимизации. Для всех задач оптимизации характерно
наличие множества возможных вариантов решения. Математическая модель в
оптимизационных задачах необходима для выражения или определения, а в итоге
– вычисления критерия оптимальности через известные и оптимизируемые
параметры систем. Вид математических моделей определяется главным образом
характером связей между параметрами рассматриваемых (оптимизируемых)
объектов и приемлемым методом поиска экстремальных значений целевой
функции, составленной на основе принятой математической модели системы.
Постановка задачи заключается в составлении математической модели,
которая достаточно точно (вернее, с требуемой точностью) выражала бы
функционирование системы и позволяла найти минимум или максимум целевой
функции, определенной на основе этой модели при имеющихся связях и
ограничениях.
При составлении математической модели очень важно правильно
установить, а затем математически выразить связи между параметрами
оптимизируемого или управляемого объекта [6,7].
Связи между параметрами могут быть функциональными и
стохастическими. При функциональных связях каждому возможному значению
одной величины соответствует одно возможное значение другой или нескольких
других величин. Функциональные связи могут быть линейными и нелинейными,
непрерывными и дискретными, дифференцируемыми и не дифференцируемыми.
При стохастическими – изменение одной из величин влечет изменение
48
распределения одной или нескольких других, или при изменении одной
величины изменяется среднее значение одной или нескольких других.
Математические модели, описывающие строго функциональные связи
между параметрами систем, называются детерминированными. Они позволяют
по данным значениям одних величин однозначно вычислить значения других
величин.
Модели, включающие описание стохастических связей, называют
стохастическими или вероятностными. Модели, получаемые на основе
статистической обработки экспериментально полученных данных, называются
статистическими.
Существует еще несколько разновидностей или признаков математических
моделей. Линейными называются такие модели, включая целевые функции и
ограничения, в которых все связи и зависимости между параметрами состояния,
управления и эффективности являются линейными. Нелинейными будут такие
модели, в которых эти связи нелинейные.
Исходя из способа реализации моделей, то есть получения количественных
оценок описываемых ими объектов, математические модели разделяются на
аналитические и имитационные (числовые).
Аналитические модели включают математические описания связей между
параметрами исследуемых систем и функциональными математическими
выражениями – формулами, уравнениями, позволяющими в определенных
условиях характеризовать связи между параметрами систем в общем виде.
Имитационные модели имитируют логику функционирования системы и
логику связей между ее параметрами, путем математических действий над
числами, количественно характеризующие параметры систем.
Регрессия – это изменение результативного признака (функции) при
определенном измерении одного или нескольких факториальных (аргумента).
Связь между функцией и аргументом выражается уравнением регрессии или
корреляционным уравнением. Основными статистическими показателями,
служащими для характеристики связей между признаками, являются
коэффициент корреляции и корреляционное отношение.
49
Коэффициент корреляции характеризует разную зависимость между
признаками и служит для оценки степени и направления прямолинейной связи (Y
= a + bx). Он является безразмерной величиной, изменяющейся в области от –1 <
r < 1. Связь является прямой при положительном значении r и обратной – при
отрицательном. При r < 0,3 корреляционная зависимость между признаками
слабая, от 0,3 до 0,7 – средняя и при r > 0,7 – сильная [6].
2.4.2. Управление ходом роста лесных насаждений
Главной целью формирования насаждения является улучшение породного и
качественного состава древостоев, ускоренное выращивание и получение
наибольшего объема технически ценной стволовой древесины.
Экономический эффект рубок ухода имеет две основные составляющие:
- улучшение качества будущего спелого древостоя;
- дополнительное получение древесины в неспелом лесу.
Существуют и другие показатели, которые можно отобразить
экономическими критериями: усиление полезных свойств леса (защитных,
рекреационных, средообразующих и т.д.); возможность получения древесного
сырья в регионах, где нет спелого леса; облегчение производства работ при
рубках главного пользования.
Эффективность рубок ухода как средства повышения качества древостоя
заключается в улучшении его состава, товарной структуры и технических качеств
древесины. Оценивать эффективность рубок ухода только по объемам реализации
древесины от промежуточного пользования нецелесообразно. Повышенная
себестоимость производства рубок ухода, по сравнению с рубками главного
пользования, обеспечивается малой выборкой объемов стволовой древесины с 1
га, мелкими сортиментами, что снижает производительность труда.
Несмотря на ожидаемый в будущем положительный итоговый эффект
ведения лесного хозяйства в целом, следует стремиться обеспечить окупаемость
каждой рубки за счет механизации и повышения производительности труда,
комплексного использования древесины, но только не в ущерб главной задаче –
формированию высококачественного древостоя к возрасту главной рубки.
50
Формирование насаждений рубками ухода является инструментом
ускоренного выращивания высокопродуктивных древостоев как объекта
оптимального управления лесовыращиванием.
Система рубок ухода – это система, на которую действуют две группы
входных факторов (рис. 2):
1. Исходные переменные факторы, которые можно контролировать.
2. Входные контролируемые и изменяемые факторы.
Изменяя параметры входных переменных 2-й группы, представляется
возможным увеличить, улучшить выходные параметры рубок ухода как объектов
управления - параметры 3-й группы.
Бонитет
Полнота и густота
1 группа
Возраст, лет
Средняя высота
насаждений, м
Средний диаметр
насаждений, см
Сумма площадей
сечений, м2
Запас стволовой
древесины, м3/га
2 группа
Режимы рубок ухода за
лесом как объекты
оптимизации и
управления:
- объем выбираемой
древесины, м3;
- величина снижения
полноты;
- технология рубок ухода;
- целевой диаметр
древостоев в возрасте
технической спелости, см
Изменение текущего
прироста насаждений
Сроки проведения
следующих рубок
Суммарный запас
стволовой древесины
3 группа
Состав
насаждения
Качество стволовой
древесины (соотношение
деловой и дровяной
древесины)
Рис. 2. Структура формирования лесных насаждений и целевые функции режимов
выращивания
51
Выходные параметры – целевые функции математических моделей
оптимального управления рубками и процессом лесовыращивания. Минимизация
или максимизация выходных параметров направлена на достижение главной цели
рубок.
Рассматривая структуру формирования как объект управления и лесосечных
работ, можно сделать вывод, что она вполне пригодна для осветления, прочистки,
прореживания, проходных и санитарных рубок, так как перечисленные рубки
характеризуются всеми тремя упомянутыми выше группами параметров.
Представляет большой научный и практический интерес разработка
теоретических аспектов управления рубками, их моделированием и
проектированием. Для каждого древостоя с его параметрами входных
переменных 1-й группы (бонитет, полнота, количество деревьев на 1 га, средний
диаметр, высота, запас на 1 га, текущий, средний прирост стволовой древесины)
определяются оптимальные значения входных параметров 2-й группы (число
вырубаемых деревьев на 1 га, величена снижения полноты и др.), которые
максимизируют или минимизируют выходные параметры 3 группы или целевые
функции математических моделей оптимального управления лесовыращиванием
[6].
Результаты решения задач системного анализа приведут к получению
систем математических моделей, отражающих влияние входных изменяемых
факторов 2-й группы на выходные параметры с учетом действующих значений
параметров 1-ой группы входных факторов для конкретных лесорастительных,
природно-производственных и экономических условий лесопользования.
Возможно решение многокритериальных экстремальных задач управления
формированием лесных культур, что позволит реализовать на практике системы
оптимального управления лесовыращиванием и производством рубок леса с
получением наибольшего выхода высококачественных лесоматериалов и высокой
эффективностью ведения лесного хозяйства при обеспечении максимального
уровня промежуточного лесопользования и других полезных свойств леса [7].
52
Ориентируясь на наиболее актуальные проблемы совершенствования
управления процессами формирования насаждений, будем рассматривать
целевую функцию математической модели управления лесовыращиванием
лесных культур как увеличение общего объема деловой древесины и, прежде
всего, ведущего сортимента – пиловочника.
2.4.3. Характеристика хода роста древостоев с помощью таксационных
таблиц
Таблицы хода роста – это написанная числами история роста насаждения,
своеобразная цифровая модель, отражающая динамику изменения основных
таксационных показателей насаждения в процессе роста и развития [6].
Таблицы хода роста используются:
- при лесоинвентаризационных работах;
- при решении вопросов повышения продуктивности и улучшения
санитарного состояния лесов;
- для проектирования лесохозяйственных мероприятий;
- для прогнозирования общей продуктивности насаждений;
- для установления эффективности лесохозяйственной деятельности
предприятий.
Таблицы хода роста приобретают особое значение при разделении лесов на
однородные в таксационном отношении территории, при кадастровой оценки
лесов. Эти вопросы решаются путем анализа общностей и различий в росте и
строении насаждений различных географических районов, а таблицы хода роста
содержат самую достоверную информацию.
Систематизация большого количества экспериментального материала,
позволила выявить наличие математических зависимостей между таксационными
показателями, установить ряд закономерностей роста и строения насаждений,
таких как представление об универсальности взаимосвязей между формой и
размерами стволов, закон единства в строении насаждений и так далее. Таблицы
хода роста являлись фундаментом для создания предпосылок успешного
математического описания роста древостоев.
53
Математическая и смысловая обработка таблиц хода роста имеет немало
трудностей. Не все таблицы обладают достаточно полной точностью
содержащихся данных, так как они охватывают большой промежуток времени.
Все необходимые экспериментальные данные не могут быть полностью собраны
одним исследователем, поэтому в чистом виде метод длительных наблюдений при
составлении таблиц хода роста не используется.
Чаще всего при составлении таблиц хода роста подбирают несколько
наиболее полных насаждений одной породы, но разных возрастов. Причем
каждое насаждение должно быть одновозрастным. Далее все собранные
насаждения считаются принадлежащими одному естественному типологическому
ряду, то есть обладающими одинаковой историей роста и представляющими одно
и то же насаждение, но на разных возрастных этапах. Используя математические
методы аппроксимации и интерполяции, становится возможным найти требуемые
недостающие таксационные показатели. Точность и адекватность таких таблиц во
многом зависит от того, насколько действительно близки между собой собранные
в один ряд насаждения. Зачастую, даже в небольшом районе, насаждениям,
произрастающим в одинаковых условиях, свойственна разная производительность
и неодинаковый прирост.
Большое неудобство в работе с таблицами хода роста связано с их
громоздкостью, малой информативностью несистематизированного материала.
Таблицы хода роста научную и информационную ценность таблицы хода роста
далеко не исчерпали.
В лесном хозяйстве многие разрабатывающиеся теории и построения
базируются на экспериментальных данных, сконцентрированных в таблицах хода
роста. А на заключительном этапе своего формирования эти теории обязательно
проходят проверку на адекватность реальным процессам роста насаждений,
которые отражены в таблицах хода роста.
Таблицы хода роста используются при построении множественных
регрессионных уравнений, необходимых для моделирования насаждений.
54
2.4.4. Существующая практика математического моделирования хода
роста насаждений
Математические модели, записанные в виде формул и уравнений, имеют
несомненный выигрыш в компактности, по сравнению с численными таблицами
хода роста насаждений, а также возможности аналитического осмысления
сложных процессов роста. Поэтому математическое описание хода роста
насаждений давно привлекало лесоводов и лесоустроителей. Но несмотря на
более чем столетние поиски, общепризнанного и достаточно обоснованного
варианта математической теории хода роста пока не существует. Не существует и
такого выражения, относительно которого можно было бы утверждать, что
именно оно является законом роста. Простейший из всех – чистый и
одновозрастной древостой, остается сложным моделируемым объектом.
Обусловлено это тем, что процессы, протекающие во время роста насаждений
сложны и неоднородны, характеризуются большим количеством входных и
выходных параметров.
Решение проблемы нахождения удовлетворительной математической
модели, описывающей рост насаждений, может обосновываться на двух
принципиально различных подходах [7].
Первый подход состоит в расчленении сложных явлений на элементарные
блоки, построении математических уравнений для каждого обособленного блока
с последующим объединением всех блоков в единую модель. Главной
особенностью этого метода является то, что он позволяет на основе обобщающих
принципов получать знания о природе изучаемых явлений в целом. Тот факт, что
многие элементарные блоки и построения до сих пор не выяснены, является
препятствием для построения целостной, единой модели роста. По многим
элементам жизни леса отсутствуют четкие количественные показатели, а
следовательно нет разработанных математических зависимостей. Нельзя
устанавливать и строить зависимости от одного какого-либо фактора без учета
остальных, так как эти выражения меняются в связи с различиями в других
элементах среды. Поэтому имеющиеся упрощенные методы страдают очень
низкой точностью и ограниченностью своего понимания.
55
Альтернативным подходом, дающим возможность получать более точные
результаты, является метод, основанный на построении уравнений
множественной регрессии. Сложные регрессионные уравнения следует
рассматривать как математические модели, содержащие очень богатую
таксационную информацию и заменяющие целые тома таксационных таблиц.
Метод построения регрессионных моделей начал использоваться широко
сравнительно недавно. Это объясняется тем, что проведение множественного
регрессионного анализа сопряжено с необходимостью проведения сложных
расчетов с использованием массового экспериментального материала. Выполнить
такие расчеты возможно лишь с использованием современной вычислительной
техники.
Недостатком метода является сложность аналитического осмысления
явлений, описываемых уравнениями множественной регрессии. Основной
причиной возникновения этого недостатка считают большое количество
параметров, содержащихся в уравнении регрессии. Этот недостаток носит скорее
теоретический, чем практический характер. Г. Б. Кофман критикуя
множественный регрессионный анализ, признает, что этот метод является более
точным для конкретных расчетов. Причем основной причиной более точного
описания явлений регрессионными моделями считают более широкий набор
аргументов. Недостаток регрессионных уравнений в теоретическом плане
является преимуществом при проведении прикладных расчѐтов.
Еще одним недостатком регрессионных моделей считают ограниченность
их использования. Однако, хорошо известно, что область применения любой
математической модели определяется диапазоном и точностью теоретических
предпосылок и экспериментальных данных, на которых она была построена. Это
в равной степени относится как к аналитическим, так и к регрессионным
уравнениям.
Широкое вхождение в нашу жизнь сложной вычислительной техники,
обладающей большими программными и вычислительными возможностями,
способствует построению более качественных регрессионных моделей,
основанных на большом объеме экспериментальных данных с расширенным
56
диапазоном их варьирования. Это дает возможность, соответственно, расширить и
область применения регрессионных моделей.
Используя оба подхода при моделировании хода роста насаждений,
становится возможным разработать алгоритмы и вычислительные процедуры,
которые бы достоверно отражали динамику изменения основных таксационных
параметров насаждений с возрастом.
2.4.5. Математические модели хода роста древостоев в высоту
Лесоводы считают, что высота насаждений характеризует условия
произрастания. Поэтому исследованиям динамики роста насаждений в высоту
уделялось большое внимание, прежде всего, при решении вопросов построения
динамической шкалы классов бонитета, способной адекватно отражать условия
произрастания насаждения на всем протяжении его жизни. Процесс роста даже
такого простого насаждения, как чистый одновозрастной древостой, очень
сложен. На рост древостоев в высоту влияет комплекс факторов, прежде всего –
это климатические условия, колебания которых происходят и по сезонами и в
отдельные годы.
Если отображать годичное изменение этого параметра, то график функции
будет иметь вид не плавной кривой, а ломаной линии. Поэтому имеющиеся
уравнения представляют собой некоторые аппроксимирующие кривые,
построенные на усредненных данных. Для выравнивания высот и отображения их
динамики исследователи в разное время использовали следующие функции,
приведенные в таблице 1.
В работах Кофмана Г. Б. дается подробный математический и
статистический анализ приведенных функций. Отмечается, что все они являются
более или менее удачными аппроксимациями, одни функции выигрывают за счет
своей простоты, другие – за счет более точного описания процесса. Наиболее
удачной признается функция Митчерлиха. Использовать эти функции можно при
условии неизменности внешних факторов, что не всегда наблюдается на практике.
Условия внешней среды меняются под воздействием периодически
повторяющихся стихийных явлений. Кроме того, являясь продуктом условий
57
внешней среды, лес в тоже время в процессе своей жизнедеятельности вносит
существенные изменения в эти условия. И лесохозяйственные мероприятия, к
которым в частности относят и рубки ухода, ставят перед собой целью изменение
внутренних условий произрастания насаждений [6].
Таблица 1
Уравнения зависимости средних высот насаждений
Авторы
Вид функции


Митчерлих
H  H m 1  e ct
Тишендорф
H  H m  H 0   1  e ct
Вейзе, Герхард, Третьяков
Теразаки
Корсунь
Левакович
n


n
H t  at  b
H ae
H
b
t
t2
a  bt  ct2
 td
H  a  
d
bt




c
Никитин
Страндт
H  a  b t  c t2  d t3
Корсунь, Ассанн, Франц
lg H  a  b  lg t  c  lg 2 t
Хагглюнд
H  H 0   A  1  e  Rt 1m
Коллер
Корф
 a 
H 

a  bt 
2
H  a  t b  e ct
H ae
 b 1 * c 
t


 1 c

где Н – средняя высота, м; t – возраст, лет; Hm – максимальная высота для
данной пароды, м; H0 – высота в некотором начальном возрасте, м; а, b, с, d, R, m,
n – постоянные коэффициенты (константы).
58
Чтобы уравнения таблицы 1 адекватно отображали рост насаждений в
высоту после проведения каждой рубки ухода, необходимо производить
перерасчет постоянных коэффициентов в этих выражениях. В настоящее время не
существует методики для выполнения таких расчетов.
2.4.6. Математические модели изменения запасов, приростов стволовой
древесины с возрастом
Для характеристики изменения запасов и приростов стволовой древесины с
возрастом предлагаются различные математические модели (без учета внешних
возмущающих воздействий, в том числе и рубок ухода). И.А. Терсков и М.И.
Терскова выделяют три периода, характеризующих рост древостоя: 1 –
становление древостоя; 2 – средний период роста; 3 – замедление роста. Каждый
период предлагается описывать параболическим уравнением роста [6]:
an
 T 

M  M n 1 
  n 1  ,
(1)
где n – номер периода; M – текущая продуктивность (запас и отпад древесины) в
возрасте t; Mn-1 – продуктивность в конце предыдущего (или в начале текущего)

периода; n 1 - время окончания предыдущего (наступления текущего) периода;
an - константа роста, присущая каждому периоду.
Чтобы охарактеризовать изменение продуктивности древостоя в целом для
трех периодов, необходимо найти: для I периода – M0, a1; для II периода – M1, a2,


, для III периода – M2, a3, 2 .
Эффективность данного метода проявляется при аналитической оценке
динамики продуктивности лесных насаждений. Он позволяет учитывать величину
усвоенной солнечной радиации при помощи констант an. Для практических
расчетов это неудобно, так как для определения этих констант необходимо
проводить сложные расчѐты на основе специального экспериментального
материала.
59
Динамику запасов древостоев можно построить, зная текущий прирост по
запасу Zv, который характеризует изменение запаса в определенном возрасте
насаждения.
Связь процента текущего прироста по запасу Pv, с возрастом выражается
уравнением:
Pv 
a
b
t
,
(2)
где t - возраст древостоя, лет; а, b - коэффициенты, характеризующие условия
произрастания.
Зависимость Pv от t описывается точнее с помощью уравнения параболы
второго порядка:
Pv  a  t 2  b  t  c ,
(3)
Оценку динамики изменения запасов можно осуществлять, используя
следующие уравнения:
1
Vt   Z v dt
,
(4)
Vt  Pv
100 ,
(5)
0
Zv 
где Vt – запас насаждения в возрасте t м3.
При моделировании изменения запасов в процессе рубок ухода
использование формул (2) и (3) осложняется тем, что они верны лишь при
условии неизменности условий произрастания. Коэффициенты а, b, с являются
константой для одной конкретной рубки, то есть ко времени назначения
следующей рубки ухода необходимо установить их новые значения.
Еще одним недостатком использования этих формул, является то, что
выразить связь древесного текущего прироста одной математической формулой
невозможно. В одних случаях более адекватным уравнением будет
гиперболическая зависимость, в других параболическая.
60
2.4.7. Математические модели реакций древостоев на их формирование
рубками ухода
Проведение рубок ухода способствует изменению условий произрастания
деревьев, что усложняет построение динамической модели хода роста. Реакция
насаждений на рубки ухода изучена недостаточно. Существуют большие
сложности в математическом описании реакций насаждений на разреживания.
Имеющиеся формулы либо очень ограничены в применении, либо очень грубы и
не учитывают многих факторов.
Главной целью ускоренного выращивания лесных культур является
улучшение их породного и качественного состава, получение ценных
лесоматериалов в сжатые сроки. С.Н. Сеннов вывел формулу реакции насаждений
на рубки ухода в виде изменения годового прироста по диаметру за десять лет
после рубки [6,7]:
Z d  0,133  0,184d  0,0212t  0,792B  0,00277d 2  0,150B 2
,
(6)
где d – диаметр дерева, см; t – возраст, лет; В – класс бонитета по М.М. Орлову.
Данная формула получена в результате обработки статистических данных
по результатам наблюдений на пробных площадях и служит для определения
реакции на рубки ухода деревьев различной толщины. Но ограничение первым
десятилетием после рубки, а также усреднение результатов за эти десять лет не
дают возможности для построения динамической модели хода роста, особенно
при условии систематичности проведения этого мероприятия. Формула имеет
упрощение: она не учитывает интенсивности разреживаний, что в значительной
степени сужает область ее практического применения.
Для определения запаса насаждений при изменении полноты Н. В.
Третьяков предложил приближенную формулу [6]:
V  a  H  2  П ,
(7)
Эту формулу нельзя использовать для построения динамических моделей
роста, так как в ней не учитывается возраст насаждения. Формула Третьякова Н.В.
предназначена для приближенных расчетов непосредственно на лесосеке, где
более важна простота вычислений, а не высокая точность.
61
Но главный недостаток этого аналитического выражения заключается в
другом. С. Н. Сеннов указывает, что природа снижения полноты может быть
различной. С одной стороны, снижение полноты может объясняться постоянно
действующими причинами, например, ухудшенными почвенно-грунтовыми
условиями, либо систематическими повреждениями. В этом случае наблюдается
малый прирост и сохраняется низкая полнота. Такой прирост как раз и учитывают
формулы (7) и отображают составленные таблицы И.М. Науменко. Но снижение
полноты вызывается рубками ухода, и если они проводятся правильно и не
вызывают значительных повреждений, то прирост остается практически прежним,
отпад уменьшается и полнота постепенно возрастает. Причина и характер
снижения полноты - ведущий фактор. Формулы Н.В. Третьякова этого не
учитывают, поэтому построенная на их основе математическая модель не будет
отражать реальные процессы роста разреживаемых насаждений [6].
Реакцию насаждений на рубки ухода при построении математической
модели динамики роста можно учесть. Сделать это представляется возможным
исходя из анализа восстановления полноты насаждений, проведенного С.Н.
Сенновым. Прирост насаждения, пройденного правильными рубками ухода,
исходя из природы снижения полноты, можно считать неизменным. При этом
отпад заметно снижается, и в идеальном случае практически равен нулю, что дает
возможность насаждению восстанавливаться до исходной полноты. При
правильном проведении рубок промежуточного пользования величина отпада
составляет примерно К0 = 0,1% в год от величины запаса растущего древостоя.
Опираясь на достижения в области лесной таксации, математического
моделирования биологических процессов, можно построить математическую
модель динамики изменения запасов как для контрольного, так и для
разреживаемых древостоев, имея следующие зависимости:
Z 0  Z 0 t , h
,
(8)
Z r  Z r (t , h) ,
(9)
Запас контрольного древостоя в возрасте (t-1) будет определяться:
Vt k1  Vt  Z r
,
(10)
62
Запас разреживаемого древостоя в этом возрасте будет равен:
Vt p 1  Vt p  Z 0  Vt p
K0
100 ,
(11)
где К0 – величина отпада, м3/га; Z 0 - общий текущий прирост; Z r ,. - текущий
k
p
прирост растущей части; t - возраст насаждения; h -средняя высота; Vt и Vt запасы контрольного и разреживаемого насаждений соответственно.
Систематизация большого количества экспериментального материала,
позволяет выявлять математические зависимости между таксационными
показателями, устанавливать закономерности роста и строения насаждений, такие
как представление об универсальности взаимосвязей между формой и размерами
стволов, закон единства в строении насаждений и др.
Таблицы хода роста являются фундаментом для успешного
математического описания роста древостоев и используются при построении
множественных регрессионных уравнений, необходимых для моделирования
роста насаждений.
Математические модели, записанные в виде формул и уравнений, имеют
несомненный выигрыш в компактности, по сравнению с численными таблицами
хода роста насаждений, а также возможности аналитического осмысления
сложных процессов роста.
3. ПОНЯТИЕ И ВИДЫ ИНФОРМАЦИИ.
ОТЧЁТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ
3.1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Информация
(от
лат.
informatiо
–
разъяснение,
изложение,
осведомленность) – это общее понятие, означающее некоторые сведения,
совокупность данных, знаний непосредственно связанных с определенным
объектом исследования, свойства которого она отражает [9].
63
Информация – это содержание какого-либо сообщения, сведения о чемлибо, рассматриваемые в аспекте их передачи в пространстве и времени; значение
данных, фактов.
В Федеральном законе Российской Федерации от 27 июля 2006 г. №149-ФЗ
«Об информации, информационных технологиях и о защите информации»
информация – это сведения (сообщения, данные) независимо от формы их
представления [9].
Информация, связанная с объектом исследования, может быть получена
путѐм наблюдения, проведения эксперимента или закладки опыта, а также на
основе логических выводов. Можно вести речь об информации, полученной до
проведения основных исследований – доопытной (априорной) и об информации
послеопытной (апостериорной) полученной, в итоге эксперимента.
Все виды деятельности человека по преобразованию природы и общества
сопровождались получением новой информации.
Выделяют следующие виды информации:
1. Научная – это логическая, адекватно отображающая объективные
закономерности природы, общества и мышления информация. Еѐ делят по
областям получения или пользования на техническую, биологическую,
химическую, физическую и т.д.; по назначению – на массовую и специальную.
2. Техническая – используется в сфере техники при решении
производственных задач. Она сопровождает разработку новых изделий,
материалов, конструкций агрегатов, технологических процессов.
Научную и техническую информацию объединяют термином научнотехническая информация.
3. Технологическая – используется в сфере материального производства,
закрепленная в конструкторско-технологической документации.
4. Планово-экономическая – содержит интегральные сведения о ходе
производства, значения различных экономических показателей.
Верхним уровнем информации как результата отражения окружающей
действительности (результата мышления) являются знания.
64
Знания возникают как итог теоретической и практической деятельности.
Информация в виде знаний отличается высокой структуризацией. Это позволяет
выделить полезную информацию при анализе окружающих нас физических,
химических и прочих процессов и явлений.
На основе структуризации информации формируется информационная
модель объекта. По мере развития общества информация как совокупность
научно-технических данных и знаний превращается в базу системы
информационного обслуживания научно-технической деятельности общества.
3.2 ВИДЫ ДОКУМЕНТОВ
Документ (documentum – свидетельство) – информация, зафиксированная
специальным образом на материальном носителе, снабженная реквизитами,
позволяющими идентифицировать документ в процессе его обработки, поиска,
использования и хранения [3].
Документы могут содержать текстовую, цифровую, графическую и аудио
информацию, они могут подвергаться процессам записи, поиска, передачи,
получения, сбора и чтения. Самая обширная группа документов – издания,
подразделяемые на несколько подгрупп по целевому назначению, читательскому
адресу, характеру информации и т. д.
Документы подразделяются на:
1. Опубликованные – документы, прошедшие редакционно-издательскую
обработку: монографии, сборники, тезисы докладов, патенты и авторские
свидетельства, стандарты, нормативно-технические документы, каталоги,
авторефераты диссертаций и др.
2. Неопубликованные – документы, не прошедшие редакционноиздательскую обработку и существующие на правах рукописи: отчеты о научноисследовательских работах, диссертации, описания алгоритмов, программ и др. К
неопубликованным документам относятся депонированные рукописи.
3. Непубликуемые – документы, рукописные материалы сугубо личного
характера (письма, дневники и др.), не предназначенные для публикации.
65
Научная книга – важнейшее средство обобщения научной информации, в
которой представлены теоретические исследования, опыт практической
деятельности, разрабатываются стратегические проблемы науки.
Научные книги могут выпускаться в виде монографий, сборников,
материалов научных конференций, справочников, учебников и др. Эти издания
требуют постояного совершенствования справочного аппарата, наличия индексов
УДК (Универсальной десятичной классификации), ББК (Библиотечнобиблиографической классификации) и авторских (издательских) рефератов и
аннотаций.
Научная книга, как средство распространения и сохранения научной
информации, выполняет ряд функций, а имено, является комплексным средством
коммуникации, стимулирует процесс научного творчества.
В современной специальной и справочной литературе для обозначения
печатного средства обучения применяют понятия «учебник», «учебное пособие»
[8].
Учебник – учебное издание, содержащее систематическое изложение
учебной дисциплины, ее раздела, части, соответствующее учебной программе и
официально утвержденное в качестве данного вида издания.
Учебное пособие рассматривается как дополнение к учебнику. Учебное
пособие может охватывать не всю дисциплину, а лишь часть (несколько разделов)
примерной программы. В отличие от учебника, пособие может включать не
только апробированные, общепризнанные знания и положения, но и разные
мнения по той или иной проблеме. Учебное пособие – это источник учебной
информации и средство обучения, которое дополняет учебник и способствует
расширению, углублению и лучшему усвоению знаний.
В дополнение к учебнику выпускаются тексты лекций – это материал
лекций одного или нескольких авторов по курсу в целом. Это издание нужно
рассматривать как дополнение к учебнику, поскольку оно частично отражает, а
также развивает содержание учебника за счет новых оригинальных материалов и
выходит за его рамки.
66
Тексты лекций должны содержать новые проблемы, предлагать
альтернативные решения, оригинальные направления развития отрасли науки или
области человеческой деятельности.
Для усвоения пройденного теоретического курса выпускаются практикумы
– издания, целью которых является формирование и закрепление умений,
практических навыков, обучения способам и методам использования
теоретических знаний в конкретных условиях.
3.3. НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ
ИНФОРМАЦИЯ
Формой осуществления и развития науки является научное исследование, т.
е. изучение с помощью научных методов явлений и процессов, анализ влияния на
них различных факторов, а также изучение взаимодействия между явлениями с
целью получить убедительно доказанные и полезные для науки и практики
решения с максимальным эффектом.
Цель научного исследования – определение конкретного объекта и
всестороннее, достоверное изучение его структуры, характеристик, связей на
основе разработанных в науке принципов и методов познания, а также получение
полезных для деятельности человека результатов, внедрение в производство с
дальнейшим эффектом.
Результаты научных исследований оценивают тем выше, чем выше
научность сделанных выводов и обобщений, чем достовернее они и эффективнее.
Они должны создавать основу для новых научных разработок.
Одним из важнейших требований, предъявляемых к научному
исследованию, является научное обобщение, которое позволит установить
зависимость и связь между изучаемыми явлениями и процессами и сделать
научные выводы. Чем глубже выводы, тем выше научный уровень исследования.
Исследовательскую
работу
выполняют
в
определенной
последовательности. Процесс выполнения включает в себя шесть этапов [12]:
1) формулирование темы;
67
2) формулирование цели и задач исследования;
3) теоретические исследования;
4) экспериментальные исследования;
5) анализ и оформление научных исследований;
6) внедрение и эффективность научных исследований.
Каждое научное исследование имеет тему. Темой могут быть различные
вопросы науки и техники. Обоснование темы – это важный этап в разработке
научного исследования.
Научные исследования классифицируют по различным признакам:
а) по видам связи с общественным производством – научные исследования,
направленные на создание новых процессов, машин, конструкций и т. д.,
полностью используемых для повышения эффективности производства;
- научные исследования, направленные на улучшение производственных
отношений, повышение уровня организации производства без создания новых
средств труда;
- теоретические работы в области общественных, гуманитарных и других
наук, которые используются для совершенствования общественных отношений,
повышения уровня духовной жизни людей и др.;
б) по степени важности для народного хозяйства:
- работы, выполняемые по заданию министерств и ведомств;
- исследования, выполняемые по плану (по инициативе) научноисследовательских организаций;
в) в зависимости от источников финансирования:
- госбюджетные, финансируемые из средств государственного бюджета;
- хоздоговорные, финансируемые в соответствии с заключаемыми
договорами между организациями-заказчиками, которые используют научные
исследования в данной отрасли, и организациями, которые выполняют
исследования;
г) по длительности разработки:
- долгосрочные, разрабатываемые в течение нескольких лет;
- краткосрочные, выполняемые обычно за один год.
68
Характерной чертой развития современной науки является бурный поток
новых научных данных, получаемых в результате исследований. Ежегодно в мире
издается более 500 тысяч книг по различным вопросам. Ещѐ больше издается
журналов. Но, несмотря на это, огромное количество научно-технической
информации остается неопубликованной.
Информация имеет свойство «стареть». Это объясняется появлением новой
печатной и неопубликованной информации или снижением потребности в данной
информации. По зарубежным данным интенсивность падения ценности
информации («старения») ориентировочно составляет 10 % в день для газет, 10 %
в месяц для журналов и 10 % в год для книг. Таким образом, отыскать новое,
передовое, научное в решении данной темы – сложная задача не только для
одного научного работника, но и для большого коллектива.
Недостаточное использование мировой информации приводит к
дублированию исследований. Количество повторно получаемых данных
достигает в различных областях научно-технического творчества 60 и даже 80 %.
Носителями информации могут быть различные документы [9]:
- книги (учебники, учебные пособия, монографии);
- периодические издания (журналы, бюллетени, труды институтов, научные
сборники);
- нормативные документы (стандарты, СНИПы, ТУ, инструкции, временные
указания, нормативные таблицы и др.);
- каталоги и прейскуранты;
- патентная документация (патенты, изобретения);
- отчеты о научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах;
- информационные издания (сборники НТИ, аналитические обзоры,
информационные листки, экспресс-информация, выставочные проспекты и др.);
- переводы иностранной научно-технической литературы;
- материалы научно-технических и производственных совещаний;
- диссертации, авторефераты;
- производственно-техническая документация организаций (отчеты, акты
приемки работ и др.);
69
- вторичные документы (реферативные обзоры, библиографические
каталоги, реферативные журналы и др.).
Поиск нужной информации с каждым годом усложняется. Поэтому все
научные работники должны знать основные положения, связанные с
информационным поиском.
Информационный поиск – это совокупность операций, направленных на
отыскание документов, которые необходимы для разработки темы [9].
Наибольшее распространение получила универсальная десятичная
классификация документов информации (УДК).
Центральной частью УДК являются основные таблицы, охватывающие всю
совокупность знаний и построенные по иерархическому принципу деления от
общего к частному с использованием цифрового десятичного кода.
УДК разделяет все области знаний на десять отделов, каждый из которых
делится на десять подразделов, а подраздел – на десять частей. Каждая часть
детализируется до требуемой степени. Структура УДК состоит из групп основных
индексов и определителей. Группы делятся на подгруппы общих и специальных
определителей.
УДК
является
интеллектуальной
собственностью
специально
организованного международного Консорциума УДК, объединяющего основных
издателей таблиц УДК на разных языках. Исключительным правом распоряжения
таблицами УДК на русском языке обладает Всероссийский институт научной и
технической информации (ВИНИТИ). Этот институт ведѐт издание и платное
распространение классификационных таблиц в книжном и электронном виде.
3.4. ОСНОВНЫЕ СТРУКТУРНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ И ТРЕБОВАНИЯ К
СОДЕРЖАНИЮ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ОТЧЁТА
Основными и обязательными структурными элементам научноисследовательского отчѐта являются: титульный лист; список исполнителей;
реферат; содержание; введение; основная часть; заключение; список
использованных источников; приложения [1].
70
Титульный лист – является первой страницей отчета о НИР и служит
источником информации, необходимой для обработки и поиска документа. На
титульном листе приводят следующие сведения:
- наименование вышестоящей организации;
- наименование организации-исполнителя НИР;
- индекс Универсальной десятичной классификации (УДК);
- номера, идентифицирующие отчет;
- грифы согласования и утверждения;
- наименование работы;
- наименование отчета;
- вид отчета (заключительный, промежуточный);
- номер (шифр) работы;
- должности, ученые степени, ученые звания, фамилии и инициалы
руководителей организации-исполнителя НИР, руководителей НИР;
- место и дату составления отчета.
Список исполнителей – включены фамилии и инициалы, должности,
ученые степени, ученые звания руководителей НИР, ответственных
исполнителей, исполнителей и соисполнителей, принимавших творческое участие
в выполнении работы. Если отчет выполнен одним исполнителем, то его
должность, ученую степень, ученое звание, фамилию и инициалы следует
указывать на титульном листе отчета.
Реферат состоит из следующих пунктов:
1. Сведения об объеме отчета, количестве иллюстраций, таблиц,
приложений, количестве частей отчета, количестве использованных источников.
2. Перечень ключевых слов должен включать от 5 до 15 слов или
словосочетаний из текста отчета, которые в наибольшей мере характеризуют его
содержание и обеспечивают возможность информационного поиска. Ключевые
слова приводятся в именительном падеже и печатаются прописными буквами в
строку через запятые.
3. Текст реферата должен отражать:
- объект исследования или разработки;
71
- цель работы;
- метод или методологию проведения работы;
- результаты работы и их новизну;
- степень внедрения;
- рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР;
- область применения;
- экономическую эффективность или значимость работы;
- прогнозные предположения о развитии объекта исследования.
Содержание включает введение, наименование всех разделов, подразделов,
пунктов, заключение, список использованных источников и наименование
приложений с указанием номеров страниц, с которых начинаются эти элементы
отчета о НИР.
При составлении отчета, состоящего из двух и более частей, в каждой из
них должно быть свое содержание. При этом в первой части помещают
содержание всего отчета с указанием номеров частей, в последующих – только
содержание соответствующей части. Допускается в первой части вместо
содержания последующих частей указывать только их наименования.
Введение содержит оценку современного состояния решаемой научнотехнической проблемы, основание и исходные данные для разработки темы,
обоснование необходимости проведения НИР, сведения о планируемом научнотехническом уровне разработки, о патентных исследованиях и выводы из них. Во
введении должны быть показаны актуальность и новизна темы, связь данной
работы с другими научно-исследовательскими работами.
Во введении промежуточного отчета по этапу НИР должны быть приведены
цели и задачи этапа исследований, их место в выполнении НИР в целом. Во
введении заключительного отчета о НИР помещают перечень наименований всех
подготовленных промежуточных отчетов по этапам и их инвентарные номера.
Основная часть – приводят данные, отражающие сущность, методику и
основные результаты выполненной НИР. Основная часть должна содержать:
72
а) выбор направления исследований, включающий обоснование
направления исследования, методы решения задач и их сравнительную оценку,
описание выбранной общей методики проведения НИР;
б) процесс теоретических и (или) экспериментальных исследований,
включая определение характера и содержания теоретических исследований,
методы исследований, методы расчета, обоснование необходимости проведения
экспериментальных работ, принципы действия разработанных объектов, их
характеристики;
в) обобщение и оценку результатов исследований, включающих оценку
полноты решения поставленной задачи и предложения по дальнейшим
направлениям работ, оценку достоверности полученных результатов и техникоэкономической эффективности их внедрения и их сравнение с аналогичными
результатами отечественных и зарубежных работ, обоснование необходимости
проведения дополнительных исследований, отрицательные результаты,
приводящие к необходимости прекращения дальнейших исследований.
Заключение должно содержать:
- краткие выводы по результатам НИР или отдельных ее этапов;
- оценку полноты решений поставленных задач;
- разработку рекомендаций и исходных данных по конкретному
использованию результатов НИР;
- результаты оценки технико-экономической эффективности внедрения;
- результаты оценки научно-технического уровня выполненной НИР в
сравнении с лучшими достижениями в данной области.
Список использованных источников должен содержать сведения об
источниках, использованных при составлении отчета. Сведения об источниках
приводятся в соответствии с требованиями ГОСТ 7.1-2003 [2].
Приложения – включены материалы, связанные с выполненной НИР,
которые по каким-либо причинам не могут быть включены в основную часть. В
приложения могут быть включены:
- промежуточные математические доказательства, формулы и расчеты;
- таблицы вспомогательных цифровых данных;
73
- инструкции, методики, разработанные в процессе выполнения НИР;
- иллюстрации вспомогательного характера;
- протокол рассмотрения выполненной НИР на научно-техническом совете;
- акты внедрения результатов НИР и др.
3.5 ПРАВИЛА ОФОРМЛЕНИЯ ОТЧЕТА
Общие требования
Отчет о НИР должен быть выполнен любым печатным способом на одной
стороне листа белой бумаги формата А4 через полтора интервала. Цвет шрифта
должен быть черным, высота букв, цифр и других знаков – не менее 1,8 мм (кегль
не менее 12). Полужирный шрифт не применяется.
Текст отчета следует печатать, соблюдая следующие размеры полей: правое
– не менее 10 мм, верхнее и нижнее – не менее 20 мм, левое – не менее 30 мм.
Разрешается использовать компьютерные возможности акцентирования
внимания на определенных терминах, формулах, теоремах, применяя шрифты
разной гарнитуры [1].
Построение отчета
Заголовки структурных элементов следует располагать в середине строки
без точки в конце и печатать прописными буквами, не подчеркивая.
Основную часть отчета следует делить на разделы, подразделы и пункты.
Пункты, при необходимости, могут делиться на подпункты. При делении текста
отчета на пункты и подпункты необходимо, чтобы каждый пункт содержал
законченную информацию.
Разделы, подразделы, пункты и подпункты следует нумеровать арабскими
цифрами и записывать с абзацного отступа.
Разделы должны иметь порядковую нумерацию в пределах всего текста, за
исключением приложений.
После номера раздела, подраздела, пункта и подпункта в тексте точку не
ставят.
74
Если текст отчета подразделяют только на пункты, их следует нумеровать,
за исключением приложений, порядковыми номерами в пределах всего отчета.
Разделы, подразделы должны иметь заголовки. Пункты, как правило,
заголовков не имеют. Заголовки должны четко и кратко отражать содержание
разделов, подразделов.
Заголовки разделов, подразделов и пунктов следует печатать с абзацного
отступа с прописной буквы без точки в конце, не подчеркивая.
Если заголовок состоит из двух предложений, их разделяют точкой.
Нумерация страниц отчета
Страницы отчета следует нумеровать арабскими цифрами, соблюдая
сквозную нумерацию по всему тексту отчета. Номер страницы проставляют в
центре нижней части листа без точки.
Титульный лист включают в общую нумерацию страниц отчета. Номер
страницы на титульном листе не проставляют.
Иллюстрации и таблицы, расположенные на отдельных листах, включают в
общую нумерацию страниц отчета.
Нумерация разделов, подразделов, пунктов, подпунктов отчета
Разделы отчета должны иметь порядковые номера в пределах всего отчета,
обозначенные арабскими цифрами без точки и записанные с абзацного отступа.
Подразделы должны иметь нумерацию в пределах каждого раздела. Номер
подраздела состоит из номеров раздела и подраздела, разделенных точкой. В
конце номера подраздела точка не ставится. Разделы, как и подразделы, могут
состоять из одного или нескольких пунктов.
Если отчет не имеет подразделов, то нумерация пунктов в нем должна быть
в пределах каждого раздела, и номер пункта должен состоять из номеров раздела
и пункта, разделенных точкой. В конце номера пункта точка не ставится.
Если отчет имеет подразделы, то нумерация пунктов должна быть в
пределах подраздела и номер пункта должен состоять из номеров раздела,
подраздела и пункта, разделенных точками.
75
Если отчет состоит из двух и более частей, каждая часть должна иметь свой
порядковый номер. Номер каждой части следует проставлять арабскими цифрами
на титульном листе под указанием вида отчета, например, «Часть 2».
Каждый структурный элемент отчета следует начинать с нового листа
(страницы). Нумерация страниц отчета и приложений, входящих в состав отчета,
должна быть сквозная.
Иллюстрации (чертежи, графики, схемы, компьютерные распечатки,
диаграммы, фотоснимки) следует располагать в отчете непосредственно после
текста, в котором они упоминаются впервые, или на следующей странице.
Иллюстрации могут быть в компьютерном исполнении, в том числе и
цветные. На все иллюстрации должны быть даны ссылки в отчете.
Чертежи, графики, диаграммы, схемы, иллюстрации, помещаемые в отчете,
должны соответствовать требованиям государственных стандартов Единой
системы конструкторской документации (ЕСКД).
Допускается выполнение чертежей, графиков, диаграмм, схем посредством
использования компьютерной печати.
Фотоснимки размером меньше формата А4 должны быть наклеены на
стандартные листы белой бумаги.
Иллюстрации, за исключением иллюстрации приложений, следует
нумеровать арабскими цифрами сквозной нумерацией.
Если рисунок один, то он обозначается «Рисунок 1». Слово «рисунок» и его
наименование располагают посередине строки.
Допускается нумеровать иллюстрации в пределах раздела. В этом случае
номер иллюстрации состоит из номера раздела и порядкового номера
иллюстрации, разделенных точкой. Например, Рисунок 1.1.
Иллюстрации, при необходимости, могут иметь наименование и
пояснительные данные (подрисуночный текст). Слово «Рисунок» и наименование
помещают после пояснительных данных и располагают следующим образом:
Рисунок 1 – Название.
76
Иллюстрации каждого приложения обозначают отдельной нумерацией
арабскими цифрами с добавлением перед цифрой обозначения приложения.
Например, Рисунок А.3.
При ссылках на иллюстрации следует писать «... в соответствии с рисунком
2» при сквозной нумерации и «... в соответствии с рисунком 1.2» при нумерации в
пределах раздела.
Таблицы применяют для лучшей наглядности и удобства сравнения
показателей. Наименование таблицы, при его наличии, должно отражать ее
содержание, быть точным, кратким. Наименование таблицы следует помещать
над таблицей слева, без абзацного отступа в одну строку с ее номером через тире.
Таблицу следует располагать в отчете непосредственно после текста, в
котором она упоминается впервые, или на следующей странице.
На все таблицы должны быть ссылки в отчете. При ссылке следует писать
слово «таблица» с указанием ее номера.
Таблицу с большим числом строк допускается переносить на другой лист
(страницу). При переносе части таблицы на другой лист (страницу) слово
«Таблица», ее номер и наименование указывают один раз слева над первой частью
таблицы, а над другими частями также слева пишут слова «Продолжение
таблицы» и указывают номер таблицы.
Цифровой материал, как правило, оформляют в виде таблиц.
Таблицы, за исключением таблиц приложений, следует нумеровать
арабскими цифрами сквозной нумерацией.
Допускается нумеровать таблицы в пределах раздела. В этом случае номер
таблицы состоит из номера раздела и порядкового номера таблицы, разделенных
точкой.
Таблицы каждого приложения обозначают отдельной нумерацией
арабскими цифрами с добавлением перед цифрой обозначения приложения.
Если в отчете одна таблица, то она должна быть обозначена «Таблица 1».
Заголовки граф и строк таблицы следует писать с прописной буквы в
единственном числе, а подзаголовки граф – со строчной буквы, если они
составляют одно предложение с заголовком, или с прописной буквы, если они
77
имеют самостоятельное значение. В конце заголовков и подзаголовков таблиц
точки не ставят.
Таблицы слева, справа и снизу, как правило, ограничивают линиями.
Допускается применять размер шрифта в таблице меньший, чем в тексте.
Разделять заголовки и подзаголовки боковика и граф диагональными
линиями не допускается.
Горизонтальные и вертикальные линии, разграничивающие строки таблицы,
допускается не проводить, если их отсутствие не затрудняет пользование
таблицей.
Заголовки граф, как правило, записывают параллельно строкам таблицы.
При необходимости допускается перпендикулярное расположение заголовков
граф.
Головка таблицы должна быть отделена линией от остальной части
таблицы.
Примечания и сноски
Слово «Примечание» следует печатать с прописной буквы с абзаца и не
подчеркивать.
Примечания приводят в отчетах, если необходимы пояснения или
справочные данные к содержанию текста, таблиц или графического материала.
Примечания следует помещать непосредственно после текстового,
графического материала или в таблице, к которым относятся эти примечания.
Слово «Примечание» следует печатать с прописной буквы с абзацного отступа и
не подчеркивать. Если примечание одно, то после слова «Примечание» ставится
тире и примечание печатается с прописной буквы. Одно примечание не
нумеруют. Несколько примечаний нумеруют по порядку арабскими цифрами без
проставления точки. Примечание к таблице помещают в конце таблицы над
линией, обозначающей окончание таблицы.
При необходимости дополнительного пояснения в отчете его допускается
оформлять в виде сноски. Знак сноски ставят непосредственно после того слова,
числа, символа, предложения, к которому дается пояснение. Знак сноски
выполняют надстрочно арабскими цифрами со скобкой. Допускается вместо цифр
78
выполнять сноски звездочками «*». Применять более трех звездочек на странице
не допускается.
Сноску располагают в конце страницы с абзацного отступа, отделяя от
текста короткой горизонтальной линией слева. Сноску к таблице располагают в
конце таблицы над линией, обозначающей окончание таблицы.
Формулы и уравнения
Уравнения и формулы следует выделять из текста в отдельную строку.
Выше и ниже каждой формулы или уравнения должно быть оставлено не менее
одной свободной строки. Если уравнение не умещается в одну строку, то оно
должно быть перенесено после знака равенства (=) или после знаков плюс (+),
минус (-), умножения (), деления (:), или других математических знаков, причем
знак в начале следующей строки повторяют. При переносе формулы на знаке,
символизирующем операцию умножения, применяют знак «×».
Пояснение значений символов и числовых коэффициентов следует
приводить непосредственно под формулой в той же последовательности, в
которой они даны в формуле.
Формулы в отчете следует нумеровать порядковой нумерацией в пределах
всего отчета арабскими цифрами в круглых скобках в крайнем правом положении
на строке.
Ссылки в тексте на порядковые номера формул дают в скобках. Допускается
нумерация формул в пределах раздела. В этом случае номер формулы состоит из
номера раздела и порядкового номера формулы, разделенных точкой.
Ссылки
Ссылки на использованные источники следует указывать порядковым
номером библиографического описания источника в списке использованных
источников. Порядковый номер ссылки заключают в квадратные скобки.
Нумерация ссылок ведется арабскими цифрами в порядке приведения ссылок в
тексте отчета независимо от деления отчета на разделы.
При ссылках на стандарты и технические условия указывают только их
обозначение, при этом допускается не указывать год их утверждения при условии
79
полного описания стандарта и технических условий в списке использованных
источников в соответствии с ГОСТ 7.1-2003 [2].
Титульный лист
Титульный лист содержит реквизиты:
- наименование вышестоящей организации или другого структурного
образования, в систему которого входит организация-исполнитель, наименование
организации (в том числе и сокращенное);
- индекс УДК, код ВКГ Общероссийского классификатора продукции
(ОКП) (для отчетов о НИР, предшествующих разработке и модернизации
продукции) и номер государственной регистрации НИР, проставляемые
организацией-исполнителем, а также надпись «Инв. №» - эти данные
размещаются одно под другим;
- специальные отметки (при наличии в отчете численных данных о
свойствах веществ и материалов в этой части проставляется аббревиатура ГСССД
- государственная служба стандартных справочных данных);
- гриф согласования, гриф утверждения.
Гриф утверждения состоит из слова «УТВЕРЖДАЮ», должности с
указанием наименования организации, ученой степени, ученого звания лица,
утвердившего отчет, личной подписи, ее расшифровки и даты утверждения
отчета. Здесь же проставляется печать организации, утвердившей отчет.
Гриф согласования состоит из слова «СОГЛАСОВАНО», должности с
указанием наименования организации, ученой степени, ученого звания лица,
согласовавшего отчет, его личной подписи, ее расшифровки, даты согласования,
печати согласующей организации.
Если согласование проводилось письмом, следует указывать сокращенное
наименование согласующей организации, исходящий номер и дату письма.
В реквизитах «гриф согласования» и «гриф утверждения» составные части,
состоящие из нескольких строк, печатают через 1 межстрочный интервал, а сами
составные части отделяют друг от друга 1,5 межстрочным интервалом. В этих
реквизитах слова «УТВЕРЖДАЮ» и «СОГЛАСОВАНО» допускается
центрировать в пределах поля реквизита.
80
Подписи и даты подписания должны быть выполнены только черными
чернилами или тушью.
Дата оформляется арабскими цифрами в следующей последовательности:
день месяца, месяц, год. День месяца и месяц оформляются двумя парами
арабских цифр, разделенными точкой; год - четырьмя арабскими цифрами.
Например, дату 10 апреля 2000 г. следует оформлять: 10.04.2000.
Допускается словесно-цифровой способ оформления даты, например: 10
апреля 2014 г. Допускается также оформление даты в следующей
последовательности: год, месяц, день месяца, например, 2014.04.10.
- вид документа приводят прописными буквами, наименование программы
(НИР) – строчными буквами с первой прописной, наименование отчета прописными буквами, вид отчета (промежуточный или заключительный) строчными буквами в круглых скобках. Если наименование отчета совпадает с
наименованием темы программы (НИР), то его печатают прописными буквами;
- шифр государственной научно-технической программы, шифр работы,
присвоенный организацией-исполнителем;
- должности, ученые степени, ученые звания руководителей организацииисполнителя НИР, руководителей НИР (если печатается в несколько строк, то
печатать через 1 межстрочный интервал), затем оставляют свободное поле для
личных подписей и помещают инициалы и фамилии лиц, подписавших отчет, в
одной строке с подписями проставляют даты подписания (если на титульном
листе не размещаются все необходимые подписи, то их переносят на
дополнительную страницу титульного листа). В правом верхнем углу
дополнительной страницы указывают «Продолжение титульного листа», а в конце
первой страницы справа указывают «Продолжение на следующем листе»;
- город и год выпуска отчета.
Список исполнителей
Фамилии и инициалы, должности, ученые степени, ученые звания в списке
следует располагать столбцом. Слева указывают должности, ученые степени,
ученые звания руководителя НИР, ответственных исполнителей, исполнителей и
соисполнителей (если печатается в несколько строк, то печатать через 1
81
межстрочный интервал), затем оставляют свободное поле для подлинных
подписей, справа указывают инициалы и фамилии исполнителей и
соисполнителей. Возле каждой фамилии в скобках следует указывать номер
раздела (подраздела) и фактическую часть работы, подготовленную конкретным
исполнителем. Для соисполнителей следует также указывать наименование
организации-соисполнителя.
Определения, обозначения и сокращения
Перечень должен располагаться столбцом. Слева в алфавитном порядке
приводят сокращения, условные обозначения, символы, единицы физических
величин и термины, справа - их детальную расшифровку.
Список использованных источников
Сведения об источниках следует располагать в порядке появления ссылок
на источники в тексте отчета и нумеровать арабскими цифрами без точки и
печатать с абзацного отступа.
Приложения
Приложение оформляют как продолжение данного документа на
последующих его листах или выпускают в виде самостоятельного документа.
В тексте отчета на все приложения должны быть даны ссылки. Приложения
располагают в порядке ссылок на них в тексте отчета.
Каждое приложение следует начинать с новой страницы с указанием
наверху посередине страницы слова «Приложение», его обозначения.
Приложение должно иметь заголовок, который записывают симметрично
относительно текста с прописной буквы отдельной строкой.
Приложения обозначают заглавными буквами русского алфавита, начиная
После слова «Приложение» следует буква, обозначающая его последовательность.
Если в отчете одно приложение, оно обозначается «Приложение А».
Текст каждого приложения, при необходимости, может быть разделен на
разделы, подразделы, пункты, подпункты, которые нумеруют в пределах каждого
приложения. Перед номером ставится обозначение этого приложения.
Приложения должны иметь общую с остальной частью документа сквозную
нумерацию страниц.
82
Приложение или несколько приложений могут быть оформлены в виде
отдельной книги отчета, при этом на титульном листе под номером книги следует
писать слово «Приложение». При необходимости такое приложение может иметь
раздел «Содержание».
3.6.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ
ОПИСАНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКАЯ ЗАПИСЬ
И
Библиографическое описание документа – часть библиографической
записи представляющая собой совокупность библиографических сведений о
документе, приведенных по определенным правилам, устанавливающим порядок
следования областей и элементов, предназначенных для его идентификации и
общей характеристики.
Библиографическая запись – элемент библиографической информации,
фиксирующий в документальной форме сведения о документе, позволяющие его
идентифицировать, раскрывать его составные части и содержание в целях
библиографического поиска.
В состав библиографической записи входят [2]:
- библиографическое описание документа;
- заголовок библиографической записи;
- термины индексирования (классификационные индексы и предметные
рубрики);
- аннотация (или реферат);
- шифр хранения документа;
- дата завершения обработки документа;
- сведения служебного характера.
Обязательным
элементом
библиографической
записи
является
библиографическое описание документа, остальные же компоненты могут
меняться в зависимости от целей и задач.
83
Библиографическая запись, обязательно включающая шифр хранения
документа и предназначенная для библиотечного каталога, называется
каталогизационной
записью.
Если
рассматривать
составление
библиографического описания как процесс, то он состоит в сопоставлении по
определенным правилам перечня сведений о каком-либо документе, который
идентифицирует этот документ и позволяет находить его среди множества
других.
При библиографическом описании научный документ подвергается анализу,
для чего этот документ расчленяется на составные части. Главным объектом
анализа является не содержание текста и не сам текст, а его внешние
опознавательные признаки. Этот процесс производится по строгим правилам,
выработанным многовековой общественной практикой. В результате такого
анализа определяется заглавие документа (текста), имя его автора,
надзаголовочные и подзаголовочные данные и другие опознавательные признаки
документа.
Далее производится синтез получаемых сведений с целью составления
библиографического описания документа. Для этого они приводятся в строго
установленной последовательности и форме: имя автора; заглавие;
подзаголовочные данные; выходные данные; количественная характеристика;
надзаголовочные данные; примечания.
Созданное в результате такого синтеза библиографическое описание
позволяет однозначно идентифицировать каждый научный документ, без чего
невозможно создание документальных информационно-поисковых систем,
реализуемых как в традиционной форме (карточные каталоги, библиографические
указатели, реферативные журналы, библиотеки), так и при помощи средств
автоматизации.
3.7. АННОТИРОВАНИЕ
Аннотация – краткая характеристика первичного документа с точки зрения
его содержания, назначения, формы и других особенностей. Носит справочный
84
или рекомендательный характер. Служит в качестве средства информационного
поиска документов.
Аннотация (от лат. annotatio – примечание) – это связный текст, кратко
характеризующий документ с точки зрения его назначения, содержания, вида,
формы и других особенностей [4].
Существует классификация аннотаций по разным признакам (целевому
назначению, способу характеристики, объему, степени использования средств
автоматизации и др.). При аннотировании главным объектом анализа является
текст документа. Такой анализ может преследовать две разные цели:
- выявление центральной темы или предмета, рассмотрению которого
посвятил этот документ сам автор, а также основных идей и фактов, связанных с
этой темой или предметом;
- определение того, насколько данный документ по своему семантическому
(смысловому) содержанию соответствует научным или практическим интересам
определенной группы ученых и специалистов.
Результаты анализа синтезируются в некоторый комплекс понятий, который
выражается и записывается на естественном языке. Для выполнения анализа и
синтеза требуется знание хотя бы основ той области науки или техники, к которой
относятся подвергаемые переработке документы. Высококачественное же
аннотирование научных документов могут производить лишь специалисты.
Аннотации используются в области библиотечного дела и библиографии, в
издательском и книготорговом деле и в научно-информационной деятельности.
3.8. РЕФЕРИРОВАНИЕ
Реферат – краткое изложение содержания первичного документа,
включающее основные фактические сведения и выводы, а так же данные об
объектах описания. Реферат служит для ориентации в информационных потоках
(познавательные функции).
Реферирование – это интеллектуальный творческий процесс, включающий
осмысление, аналитико-синтентическую переработку информации и создание
85
нового документа – реферата, обладающего специфической языковостилистической формой.
Согласно действующему ГОСТу 7.9-95 «СИБИД. Реферат и аннотация.
Общие требования», «реферат – краткое точное изложение содержания
документа, включающее основные фактические сведения и выводы, без
дополнительной интерпретации или критических замечаний автора реферата». В
этом же стандарте описываются основные требования к реферированию [4].
К реферату предъявляются следующие основные требования:
- новизна информации;
- научная адекватность реферата источнику;
- выявление концепции автора и оптимальное сочетание теоретического и
фактического материала;
- достижение максимальной информативности при повышении степени
свертываемости информации.
Сложившаяся практика реферирования научной литературы, а также
соотнесение объема автореферата и диссертации свидетельствуют о том, что
оптимальный объем реферата должен составлять в среднем 10-15 %
реферируемого документа (хотя возможна и большая степень сжатия
информации). В данном случае в реферате в полной мере можно отразить все
элементы структуры, основной фактографический материал, методические и
концептуальные особенности реферируемого источника, статистические и
справочные данные. Такой реферат может заменить исследователям и
преподавателям первоисточник, который возможно им недоступен по тем или
иным причинам.
Являясь специфическим жанром научной информации, реферат во многом
по своей структуре зависит от реферируемого документа. Тем не менее, в его
структуре обычно выделяются три основные части:
1. Заглавие реферата – включает в первую очередь библиографическое
описание реферируемого источника;
2. Текст реферата содержит научно значимую информацию. В тексте
применяются цитаты, формулы, таблицы и иллюстрации. В нем даются сведения
86
об авторе реферируемого источника (ученая степень, место работы и др.),
представляется структура и особенности первоисточника, документальная база
исследования, отмечается актуальность и степень новизны реферируемой работы,
излагаются концептуальные воззрения автора.
3. Справочный аппарат – включает сведения, которые дополнительно
характеризуют первоисточник: индекс УДК; шифр или номер реферата; справки о
количестве иллюстраций и таблиц в реферируемом документе, о наличии в нем
библиографии; ссылки и примечания референта; фамилию референта или
название организации, составившей реферат.
Основные правила составления реферата:
- общее ознакомление с реферируемым документом (чтение авторского
резюме, введения, оглавления и заключения, просмотр текста, приложений и
справочного аппарата), в ходе которого определяется его научная значимость и
актуальность, тип будущего реферата;
- чтение документа с целью выделения существенных, ключевых элементов
его содержания, определения глубины и степени новизны информации,
выявленной в реферируемом источнике и т.п.;
- анализ выделенных сведений и окончательный их отбор для включения в
реферат;
- построение схемы изложения материала реферата с тем, чтобы он
логически и адекватно отражал реферируемый документ;
- написание и научное оформление реферата.
87
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. ГОСТ 7.32-2001. Отчет о научно-исследовательской работе. Общие
требования и определения. Ввд. 2002.07.01. – М.: Изд-во стандартов, 2001. – 15 с.
2. ГОСТ 7.1-2003. Библиографическая запись. Библиографическое
описание. Общие требования и правила составления. Ввд. 2004.07.01. – М.: Издво стандартов, 2003. – 63 с.
3. ГОСТ Р 6.30-2003 Унифицированные системы документации.
Унифицированная система организационно-распорядительной документации.
Требования к оформлению документов/
4. ГОСТ 7.9-95 Система стандартов по информации, библиотечному и
издательскому делу. Реферат и аннотация. Общие требования.
5. Лесоведение и лесоводство: Учебник для студ. вузов / Светозар
Николаевич Сеннов. – М.: Издательский центр «Академия», 2005. – 256 с.
6. Малышев, В. В. Математическое моделирование и оптимизация режимов
выращивания лесных культур сосны [Текст] / В.В. Малышев, В.С. Петровский,
В.К. Попов, А.И. Журихин. – Воронеж.: ВГУ, 2004. – 211 с.
7. Петровский, В. С. Автоматизированное проектирование режимов и
выбора машин для проведения рубок ухода за лесом [Текст] / В. С. Петровский, В.
В. Малышев, Ю. В. Мурзинов. – М.: ФЛИНТА: Наука, 2012. – 216 с.
8. Учебные издания ВГЛТА [Текст] : Стандарт./ Н. Н. Матвеев, Д. Ю.
Капитонов, А. С. Черных, О. Н. Ушакова, С. Ю. Крохотина, А. Ф. Грузинов ;
Министерство образования и науки РФ, ГОУ ВПО «ВГЛТА». – Воронеж, 2011. –
22 с.
9. Федеральный закон от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ «Об информации,
информационных технологиях и защите информации».
10. www.roslesinforg.ru
11. http://aspirantura.ws
12. http://kandidatnauk.com
88
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………..3
1. НАУКА И НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ………………………………..4
1.1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О НАУКЕ И НАУЧНОМ ИССЛЕДОВАНИИ….4
1.2. ОСНОВНЫЕ ВОПРОСЫ МЕТОДОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА В
ЛЕСОВОДСТВЕННО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ…………………8
1.3. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ………………………...…………………..11
1.3.1. Всеобщий метод научного исследования………………………….….11
1.3.2. Общенаучные методы………………………………………………….12
1.3.3. Специальные методы……………………………….…………………..16
1.4. ТРЕБОВАНИЯ К НАУЧНОМУ ЭКСПЕРИМЕНТУ………………….....21
1.5. ЭЛЕМЕНТЫ МЕТОДИКИ В ЛЕСОВОДСТВЕННО-БИОЛОГИЧЕСКИХ
ИССЛЕДОВАНИЯХ…………………………….…………………………………….24
1.6. ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ПРОБНОЙ ПЛОЩАДИ……………….26
1.7. НАПРАВЛЕНИЕ И ФОРМА ПРОБНОЙ ПЛОЩАДИ……………..…..28
1.8. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПРИЕМЫ РАЗМЕЩЕНИЯ ВАРИАНТОВ НА
УЧАСТКЕ…………….………………………………………………………………..30
1.9. ПЛАНИРОВАНИЕ И ЗАКЛАДКА ОПЫТОВ………………..…………32
1.9.1. Метод математического планирования…………….…………………32
1.9.2. Планирование схем опытов……………………………………………38
2.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ
СТАТИСТИКА
В
НАУЧНОИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ………………….……………………………...40
2.1. ИСТОРИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ…………..………...40
2.2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ…………………...……………………………..42
2.3. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ…..…..45
2.4. МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ХОДА РОСТА
НАСАЖДЕНЙИ…………………………….…………………………………………46
2.4.1. Основные понятия……………………………………………………....46
2.4.2. Управление ходом роста лесных насаждений……………………….49
89
2.4.3. Характеристика хода роста древостоев с помощью таксационных
таблиц………………………………………………………………………………….52
2.4.4. Существующая практика математического моделирования хода роста
насаждений……………………………….……………………………………………54
2.4.5. Математические модели хода роста древостоев в высоту………….56
2.4.6. Математические модели изменения запасов, приростов стволовой
древесины с возрастом………………………………………….…………………….58
2.4.7. Математические модели реакций древостоев на их формирование
рубками ухода…………………………………………………….…………………...60
3. ПОНЯТИЕ И ВИДЫ ИНФОРМАЦИИ. ОТЧЁТ О НАУЧНОИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ…………………………..……………………..62
3.1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ…………………………………...…………………62
3.2 ВИДЫ ДОКУМЕНТОВ……………………………………..…………...64
3.3. НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ
ИНФОРМАЦИЯ………………………………………….…………………………...66
3.4. ОСНОВНЫЕ СТРУКТУРНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ И ТРЕБОВАНИЯ К
СОДЕРЖАНИЮ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ОТЧЁТА……………....69
3.5 ПРАВИЛА ОФОРМЛЕНИЯ ОТЧЕТА……………………………………73
3.6. БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ И БИБЛИОГРАФИЧЕСКАЯ
ЗАПИСЬ……………………………………………………………………..…………82
3.7. АННОТИРОВАНИЕ……………………………………………………….83
3.8. РЕФЕРИРОВАНИЕ………………….……………………………………..84
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК…………………………………………87
ОГЛАВЛЕНИЕ…………………………………………………………………88
90
Владимир Викторович Малышев
МЕТОДЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Учебное пособие
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
30
Размер файла
738 Кб
Теги
метод, малышей, научный, исследование, пособие
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа