The buckwheat yield of the summer growing season was much higher than the yield of the traditional spring season – 16,7 against 13,0 c/ha. For instance, in the variant where the tillage for sowing buckwheat was studied, the average indexes of the yields didn’t differ much and were 14,0 c/ha on the plots with shallow tillage and 16,2 c/ha – with dipper tillage, but there were differences depending on the factor “growing season”. In the spring season the yield of the variant with disking was 12,1 c/ha, whereas in the summer season – 16,0, and in the variant with ploughing – 14,9 and 17,6 c/ha respectively. On the whole the individual part of the influence of the factor “tillage” was only 4,79%. The regression coefficient shows that the increase of the sum of effective temperatures for the critical period by 1ºС increases the buckwheat yield by 2,5 kg/ha, the depth of the basic tillage by 1 cm – by 14,3, and the norm of applying mineral fertilizers for 1 kg/ha of the active substance – by 4,1. The correlation links of millet differed considerably from the analogous ones obtained for buckwheat. The weak force of the correlation link of the millet yield was with Х1 – the sum of effective temperatures for the critical period and Х2 – the depth of the basic tillage – 0,260 і 0,292 respectively. The strong connection was only with Х3 – the norm of applying mineral fertilizers – 0,894, and also the multiple correlation coefficient of all the determination factors – 0,976. Conclusions. According to the data of correlation and regression analysis the connections of the determination factors are not linear and it is necessary to set nonlinear relations from the variables and the yield in order to solve the problems connected with forecasting yields in production. The obtained equations show that the coefficient of determination for buckwheat is 0,987 and for millet – 0,952, which is the evidence of a possible use of the model in production.
Завданням досліджень є розробка і програмування агротехнічних заходів вирощування гречки й проса у весняних і літніх посівах в агромеліоративному полі рисової сівозміни (Херсонська область, Скадовський район). Результати досліджень. Урожайність гречки була значно вищою за літнього сезону вирощування, ніж за традиційного весняного – 16,7 проти 13,0 ц/га. Так, у варіанті, де вивчався обробіток ґрунту під сівбу гречки, середні показники врожайнос- ті суттєво не відрізнялись і становили 14,0 ц/га на ділянках з мілким обробітком і 16,2 ц/га – з більш глибоким, але залежно від фактора «сезон вирощування» виявилися відмінності. Якщо у весняний сезон у варіанті з дискуванням отримано врожайність 12,1 ц/га, то у літній – 16,0, у варіанті з оранкою – 14,9 і 17,6 ц/га відповідно. У цілому індивідуальна частка впливу фактора «обробіток ґрунту» склала лиш 4,79%. Коефіцієнт регресії показує, що збільшення суми ефективних температур за критичний період на 1ºС збільшує врожайність зерна гречки на 2,5 кг/га, глибини основного обробітку ґрунту на 1 см – на 14,3, а норми внесення мінеральних добрив на 1 кг/га діючої речовини – на 4,1. У проса кореляційні зв’язки суттєво відрізнялися від аналогічних отриманих за гречкою. Слабка сила кореляційного зв’язку врожайності зерна проса була з Х1 – сумою ефективних температур за критичний період і Х2 – глибиною основного обробітку ґрунту – 0,260 і 0,292 відповідно. Сильний зв'язок був лише з Х3 – норми внесення мінеральних добрив – 0,894, а також множинний коефіцієнт кореляції всіх визначаючих факторів – 0,976. Висновки та пропозиції. Як свідчать отримані дані кореляційного й регресійного аналізу, зв’язки визначаючих факторів є не лінійними і для вирішення питань, пов’язаних з прогнозуванням врожаю на виробництві, необхідно встановити нелінійні відносини від змінних і врожаю. Як видно з отриманих рівнянь, коефіцієнт детермінації для гречки дорівнює 0,987, а проса – 0,952, що свідчить про можливість використання моделей на виробництві.
