작물 생산성은 작물 생산량을 결정하는 주요 요소입니다. 생산성을 분석할 때는 장기간에 걸쳐 각 작물 또는 작물 그룹의 성장 역학을 연구하고 추가 성장을 위한 매장량과 기회를 식별하는 것이 필요합니다.

수확량 수준은 농업 기술, 자연 및 조직의 세 가지 복잡한 요소의 영향의 결과입니다. 해마다 변동됩니다. 개발 추세를 파악하기 위해 분석 중에 이동 평균 방법을 사용할 수 있습니다. 이 경우 특정 작물(또는 작물 그룹)의 생산성에 대한 5~10년 데이터는 다음과 같이 처리됩니다. 처음 3~5년 동안은 단순 평균을 계산한 다음 날짜를 1년씩 이동합니다. 평균이 다시 결정됩니다. 결과 시리즈는 일반적으로 수율 수준이 상승하거나 하락하는 추세를 나타냅니다.

예를 들어, 분석된 농장에서는 지난 7년 동안 곡물 수확량 수준에서 다음과 같은 변화가 관찰되었습니다.

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

21,5 22,8 16,5 20,3 19,7 23,4 21,0

1998년까지 곡물 수확량은 증가하다가 1998년 이후 감소하기 시작했으나 이러한 결론은 전적으로 옳은 것은 아니므로 이 계열을 이동평균법을 사용하여 처리해 보자.

처음 3년의 수확량 수준을 취하여 단순 평균을 계산해 보겠습니다. 이는 20.3 c = (21.5 + 22.8 + 16.5) : 3입니다. 그런 다음 3년 동안 날짜를 1씩 계속 이동합니다(1997, 1998, 1999) 평균을 계산해 보겠습니다. 이는 19.8c 등과 같습니다.

결과적으로 우리는 새로운 동적 수익률 시리즈를 얻습니다.

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1996-1998 1997-1999 1998-2000 1999- 2001 2000 -2002

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20,3 19,8 18,8 21,1 21,4

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따라서 1996년부터 2002년까지 이 농장의 곡물 생산량은 1.1c(21.4~20.3) 증가하는 경향을 보였다.

생산성은 여러 요인에 따라 달라지는 정량적이고 복잡한 지표입니다. 자연적인 기후 조건은 1) 기온, 2) 지하수 수준, 3) 강수량, 4) 토양의 질과 구성, 5) 지형 등 그 수준에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 수확량의 역학을 연구할 때 , 재배 기간과 수확기 동안 매년 농업 기상학적 특성을 고려할 필요가 있습니다.

작물 재배를 위한 모든 농업기술적 조치와 모든 현장 작업을 단시간에 고품질로 수행하는 등 기타 경제적 요인이 생산성에 큰 영향을 미칩니다. 분석 과정에서 모든 농업 기술 조치에 대한 계획 실행을 연구하고, 각 조치의 효율성을 결정한 다음, 각 활동이 생산량 및 총 생산량 수준에 미치는 영향을 계산해야 합니다. 이를 위해 각 활동 볼륨에 대한 계획의 미달 이행 또는 초과 이행에 계획된 투자 회수 수준을 곱하고 투자 회수 변경 사항에 해당 활동의 실제 볼륨을 곱합니다.

따라서 비료의 투자 회수를 결정하기 위해 실험적, 계산적, 상관 관계의 세 가지 분석 방법을 사용할 수 있습니다.

가장 정확한 방법은 실험적입니다. 그 본질은 현장 실험의 조직에 있습니다. 비료를 시비한 실험구와 비료를 시비하지 않은 대조구의 수확량을 비교함으로써 비료 시비에 따른 수확량 증가를 확인할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 실험농장에서만 사용된다.

대부분의 농장에서는 비료 회수액을 결정하기 위해 계산 방법을 사용합니다. 이 방법에 따르면 비료 1c당 추가로 얻은 제품의 계산은 다음과 같은 방식으로 수행됩니다. 먼저 토양의 자연 비옥도에서 얻은 수확량을 계산하여 토지의 품질에 포인트를 곱합니다. 지역 농약 실험실에서 결정하는 포인트 가격 그런 다음 실제 수확량과 예상 수확량의 차이를 해당 작물의 작물 1헥타르당 적용된 비료 수로 나누어 수확량 증가를 결정합니다. 비료 1퀸당(NPK)

Ok = (Uf – Ur): Kf, 여기서

알았어 – 비료 15분의 1에 대한 회수,

Uf 및 Ur - 실제 및 계산된 수율 수준

Kf – 농작물 1헥타르당 적용되는 실제 비료량(센트너)

비료 회수 계산

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지표 호밀

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1. 토양의 질, 점수 46

2.가격 1포인트, c 0.36

3. 계산된 수확량 수준(자연산(46 × 0.36))

출산율 c\ha 16.6

4. 실제 생산량, c\ha 25

5. 비료사용으로 인한 생산성 증가, c 8.4 (25-16.6)

6. 1헥타르당 시비되는 비료의 양, c 2

7. 비료 1c의 실제 회수율, c 4.2 (25-16.6): 2

8. 비료 1c의 표준 (계획) 회수, c 5.0

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이 표는 호밀 재배 시 비료에 대한 투자 회수 계획이 이행되지 않았음을 나타냅니다. 비료의 투자 회수율 감소는 불균형, 낮은 품질, 적용 시기 및 방법으로 인해 발생할 수 있습니다. 따라서 분석 과정에서 이러한 모든 이유를 분석해야 합니다.

작물 수확량과 그에 적용된 비료의 양에 대한 관측치가 충분하다면 상관 분석을 사용하여 비료 투자 회수를 결정할 수 있습니다.

수확량의 증가는 종자의 파종률, 품질, 품종에 따라 크게 달라지며, 파종률을 낮추거나 규격미달 종자를 사용하면 수확량은 감소합니다. 따라서 분석 과정에서 이 요인으로 인해 수율이 얼마나 감소했는지 계산할 필요가 있습니다. 예를 들어, 표준이 1평방미터당 450그루인 경우 m에서 실제로 300개의 싹이 났다면, 이 작물의 수확량은 계산된 것보다 20-30% 낮을 것으로 예상해야 합니다.

분석 과정에서 농장에서 어떤 품종을 재배하는지, 적시에 품종 변경과 품종 갱신이 어떻게 이루어지는지 알아냅니다.

농작물의 수확량은 적용되는 윤작에 크게 좌우되며, 이는 각 농장에서 관찰되어야 합니다. 작물 순환 도입에는 두 가지 유형이 있습니다.

1 - 소개, 윤작 프로젝트가 자연으로 이전되는 경우, 즉 그에 따라 들판이 잘립니다.

2 - 개발, 과도기가 끝나고 채택된 계획 및 윤작 계획에 따라 농작물이 밭에 배치되는 경우.

파종 지역의 구조는 평균 수확량 수준에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 곡물 작물 중 수확량이 많은 작물이 기준 연도에 비해 가장 큰 비중을 차지하면 평균 수확량이 더 높아집니다.

구조가 평균 생산량 수준에 미치는 영향을 확인하려면 다음 공식을 사용하여 지수 방법을 사용할 수 있습니다.

장치 = ∑ У1 × S1 ∑ У1 × 그래서

_________ : ___________

여기서: Y1 – 보고 연도의 수익률, c\ha

S1 - 보고 연도의 영역, 하

그래서 - 기준 연도 지역.ha

파종시기와 수확시기는 수확량에 큰 영향을 미칩니다. 초기 곡물 파종의 최적 시간은 4-5일을 넘지 않으며 수확은 10-12일입니다. 편차로 인해 수율이 감소합니다.

나열된 요소 외에도 농작물의 수확량은 토양 경작의 품질 및 방법, 윤작 분야의 작물 배치, 작물 관리 방법 및 시기 등 여러 가지 농업기술적 조치에 따라 달라집니다.

작물의 상태에 따른 작물 유형은 다양한 발달 기간에 따른 작물을 시각적으로 평가하여 결정됩니다. 육안으로 평가하는 경우에는 평가 시기에 따라 묘목의 밀도, 식물 발달 정도, 분얼 정도, 해당 식물 입립 밀도, 이삭의 크기 등을 고려한다. 작물의 생산은 농업 전문가에 의해 수행되며 비교 질적 특성(나쁨, 평균 미만, 평균, 평균 이상, 좋음), 포인트(1, 2, 3, 4, 5), 센트너로 표시됩니다. 평균 수준.

적시에 수확하기 전의 수확량은 세 가지 방법으로 결정될 수 있습니다.

• - 눈으로,수확하기 전에 작물을 주의 깊게 검사함으로써(소위 주관적인 방법);
• - 도구적으로,수확하기 전에 작물에 미터를 선택적으로 배치하여 (객관적인 방법);
• - 계산하여(잔액 계산 방법에 따라 ) 완전한 실제 수집 데이터와 샘플 손실 데이터를 기반으로 합니다.

적기 수확 시작 전의 정지 수확과 헛간 수확은 실제 손실량에 따라 다릅니다. 따라서 이 세 가지 지표 중 두 가지를 알면 세 번째 지표의 가치를 계산할 수 있습니다. 그러나 정상 생산량과 손실은 대략적으로만 추정할 수 있습니다. 따라서 명시된 지표 간의 균형 방정식은 손실이나 작물의 입상을 결정하는 데 일종의 오류를 갖게 됩니다.

현재 통계에서는 실제 수확량을 주요 지표로 삼고 있습니다. 1961년까지는 손실액이 선택적으로 결정되었습니다.

작물의 수확량을 평가할 때나 1ha당 실제 수확량을 분석할 때 모두 수확량 가치를 직접적으로 결정하는 구성 요소를 명확하게 나타낼 필요가 있습니다. 예를 들어, 사탕무의 수확량 수준은 헥타르당 식물 수(서 있는 밀도)와 뿌리, 감자의 평균 무게, 덤불 수 및 덤불당 괴경의 평균 무게에 따라 달라집니다. 뿌리 및 괴경 작물의 경우, 작물 유형을 결정할 때 이러한 요소의 가치가 선택적으로 고려되는 경우가 많습니다. 이러한 값을 성장기의 다양한 단계에 대한 해당 표준과 비교함으로써 가능한 수확량 수준에 대한 결론이 도출됩니다.

곡물 작물의 수확량 수준은 이삭 수, 이삭에 들어 있는 곡물 수, 곡물의 절대 중량 등의 요소로 구성됩니다. 따라서 이러한 요소의 가치에 대한 특정 선택적 데이터가 있으면 헥타르당 곡물 생산량(센트너)은 다음 공식으로 결정할 수 있습니다.

UN NK = K*Z*A 100000

어디 에게-1m2당 귀 수;

지- 귀에 있는 곡물의 수;

ㅏ--절대 곡물 중량, 즉 1000 곡물의 무게, g.

농장의 수확량을 눈으로 평가할 때 눈에 띄는 수확량 차이가 있는 영역은 별도로 고려됩니다. 각 밭의 수확량을 결정한 후 농장의 가중 평균을 구합니다.

종의 생산량과 생산성--이는 성장기의 특정 지점에서 작물 상태에 따라 설정되는 신흥 작물 및 신흥 수확량의 크기이며 때로는 기상 조건 및 경제 생활의 일부 징후를 고려합니다.

오랫동안 작물 수확량 평가는 특별 통계 보고서 프로그램에 포함되었습니다.

수확 및 수확량적기 수확이 시작되기 전에 설정된 재배 농산물의 크기를 나타냅니다. 이 농작물 수확 및 수확량 범주는 특정 날짜에 대한 주관적 일반 평가 또는 수확 전 작물 또는 기타 재료에 대한 미터의 선택적 부과 결과를 기반으로 결정됩니다. 수확량 및 정상 수확량도 다양한 방법을 사용하여 결정되었습니다. 예를 들어, 1947년부터 1953년까지 수확량에 대한 집단 및 주 농장의 보고서, 수확 전 작물의 선택적 표시 결과, 품종별 수확량에 대한 데이터를 기반으로 수확량 결정을 위한 국가 검사관이 수확량 결정을 수행했습니다. 국가 다양성 테스트 사이트 위원회의 테스트 사이트, 기상 자료 관측소 및 재배 기간 동안의 작물 상태에 대한 정보.

이 기간 동안 수확량과 수량은 작물 생산 산업의 발전 수준을 평가하는 주요 평가 지표로 간주되었습니다. 또한 수확량 및 수확량 자료에 따라 협동농장의 기계 및 트랙터 작업장에서 수행하는 작업에 대한 현물 지불 금액이 결정되었습니다.

이후 몇 년 동안 작물과 수확량이 다른 목적으로 사용되었습니다. 많은 농장에서는 통제 탈곡 과정에서 다양한 농작물의 생산량이 결정됩니다. 이에 관한 자료는 수확 작업의 지침 역할을 합니다. 주 통계 기관은 수확 중 손실을 연구하기 위해 다른 자료 중에서 통제 수확에 대한 데이터를 사용했습니다.

정상적인 경제 상황에서 수확하다그리고 정상적인 경제 생산성이해하십시오: 농업 기술 및 생산 조직의 특정 개발 수준에서 소위 정상적인 손실을 뺀 수확량 및 정상 생산량. 1933년부터 1939년까지 이러한 범주는 통계의 기본으로 간주되었습니다. 현대적인 의미의 총 수확량은 특정 농작물의 주요 작물, 반복 작물 및 행간 작물을 수확하여 수집하고 자본화한 제품의 양입니다. 1994년부터 통계의 총 곡물 생산량은 가공(세척 및 건조) 후 물리적 질량의 최종 지표로 고려되었습니다. 수확, 총 수확에 대한 지속적인 모니터링을 위해 초기 대문자 질량으로 표시됩니다.

보호된 토양에 있는 채소의 경우, 총 수확량은 구조 유형별 모든 매출에서 수집된 제품의 합계로 결정됩니다. 모든 유형의 보호된 땅 구조물에서 나온 야채의 일반 컬렉션뿐만 아니라 개방된 땅과 보호된 땅에서 나온 야채의 일반 컬렉션도 확립되어 있습니다. 과일, 베리 및 포도의 총 수확량에는 열매를 맺을 수 있는 시기의 재배지에서 수집한 제품뿐만 아니라 아직 운영되지 않은 어린 재배지에서 수집한 제품도 포함됩니다.

평균 수확량농작물(1헥타르당 수확량)은 주요 작물(중간, 반복 및 행간 작물 제외)의 총 수확량을 해당 작물의 지정된 봄 생산 파종 면적으로 나누어 결정됩니다.

계산에 봄 생산 면적이 사용된다는 사실은 파종 면적의 수확을 자극합니다. 실제로 수확한 면적의 평균 수확량을 계산해 보면 여름에 작물이 죽도록 방치하고 작물을 수확하지 않은 채로 방치한 농장이 파종한 면적 전체를 완전히 수확한 농장에 비해 수확량 수준이 더 높은 것으로 나타날 수 있다. 온실 채소의 경우 평균 수확량은 모든 윤작의 총 수확량을 첫 번째 윤작에 사용된 파종 면적으로 나누어 구합니다. 다년생 재배의 경우 평균 수확량을 계산할 때 보고 연도에 이러한 재배에서 수확이 있었는지 여부에 관계없이 열매 맺는 연령의 재배에서 총 수확량과 열매 맺는 재배 면적만 고려됩니다 아니면.

카테고리 헛간 수확그리고 헛간 수확량통계에서는 모호하게 해석됩니다. 헛간 수확은 헛간, 창고에 도착하여 어떤 순서로든 기록된 수확이라고 믿어집니다. 아니면 농장의 헛간에서 수확한 것을 모아 문서화한 것입니까? 헛간 수확량을 농장이 받는 수확량으로 이해하는 것도 있습니다. 1954년부터 1964년까지 주 ​​통계 기관은 곡물의 총 수확량(헛간 수확량)이라는 제목으로 수확량 데이터를 발표했습니다. 이후 몇 년 동안 출판물에서는 용어만 사용합니다. 총 컬렉션.

수확과 수확량은 모두 예측 지표.

토양의 정성평가를 기반으로 한 TLD 결정

측정 방법은 벨로루시 토양 과학 및 농화학 연구소에서 제안되었습니다.

TLD = Bp*Cb*K (13)

Bp – 토양 품질, 포인트;

Cb – 경작지 가격, kg;

K – 토양의 농약 특성에 대한 포인트 가격에 대한 보정 계수입니다.

TLD =32*50*0.94=15c/ha

프로그래밍 가능한 수율(PrU) 결정.

프로그래밍된 생산량의 값은 COU와 TLD 간의 차이를 고려하여 결정되며, 이는 계산된 광물 및 유기 비료 투입량을 도입하여 보상됩니다. 따라서 프로그래밍된 수확량은 비료를 통해 얻어야 하는 수확량이 증가한 TLD로 계산됩니다.

PrU – 프로그래밍 가능한 생산량, c/ha;

Дnpk – 광물질 비료의 복용량, kg/ha;

Оnpk – 유기비료 1t 회수, 제품 1kg/t;

100 – kg에서 c로의 변환 계수.

PrU 수준은 비료의 상대적 증가를 파악하여 결정할 수도 있습니다.

(15)

Pood – 비료 생산량 증가, %

따라서 32c/ha의 봄보리 생산량은 생산성이 높은 식물의 구조 모델 개발과 일반적인 파종 및 작물 재배 기술 개발을 위한 지침이 될 것입니다.

표 7. 영양소 제거를 기반으로 프로그래밍된 수확에 대한 비료 투여량 계산. 봄보리의 수확량은 32c/ha입니다.

문학. 지정	지표	단위 정확히 잰
	작물 1센트로 토양에서 영양분 제거
	프로그래밍된 수확물을 얻기 위해 필요한 영양소의 총 제거(Bo=B*U)
	토양 영양분 흡수 계수
	식물이 토양에서 받는 영양분의 양(Ip=P1*Kp*0.1)
	유기비료 첨가
	분뇨와 함께 토양에 영양분이 유입됨(Np=10*Sm*O)
	유기비료의 영양흡수계수(작물 재배 연도별)
	유기비료의 영양분은 식물에 의해 사용됩니다. (Io=Np*K1-2*0.1)
	식물이 토양과 유기비료로부터 받을 수 있는 영양분의 총량(I = In + Io)
	광물질비료(D=Wo-Ip)로 영양분 보충 필요
	광물질 비료의 영양 흡수 계수
	활용률을 고려하여 시비해야 하는 광물질비료량(Dm=D:Km*100)
	지방에 영양분이 함유되어 있어
	광물질비료 시비율(Mu=Dm:St)

표에서 볼 수 있듯이 광물질 비료의 복용량 계산은 토양의 영양분 함량, 광물질 비료로 토양에 들어간 요소 및 계수를 고려하여 수행됩니다. 식물에 의한 흡수. 프로그래밍된 수확량을 얻으려면 계산 데이터에 따라 활성 물질에 44kg/ha의 질소, 33.5kg/ha의 활성 성분 인, 33.5kg/ha의 활성 성분을 토양에 추가해야 합니다. 칼륨 이는 UAN 2c/ha, 단순 과인산염 2.4c/ha 및 염화칼륨 1c/ha의 적용과 동일합니다.

수확(총수확)- 이는 수확된 주요 작물, 반복 작물 및 행간 작물의 전체 면적에서 얻은 물리적 측면의 총 생산량입니다. 단순 절대 질량 단위(톤, 킬로그램 등)로 측정된 수확량은 각 개별 유형의 농작물에 대한 전체 생산 규모를 나타냅니다.

수확 규모(총 수확량)에 대한 정확한 데이터는 수확 후에만 확립될 수 있습니다. 그러나 수확에 대한 정보는 예를 들어 농작물의 예상 생산량을 결정하고 수확 작업을 시작하기 전에 장비 및 차량에 대한 요구 사항을 계산하는 등 초기 기간에 필요합니다. 이를 위해 수확량 지표는 식물 발달의 다양한 기간(예: 단계) 및 농업 생산 기간과 관련하여 사용됩니다.

다음과 같은 수확량 지표가 구별됩니다: 종 수확량, 적시 수확 전 대기 수확, 실제 수확, 순 수확.

종 수확- 이는 식물 발달의 다양한 단계에서 작물의 상태를 기반으로 한 예상 예상 수확량입니다. 이는 일반적으로 전문가(눈) 방법 또는 작물의 상태를 고려한 선택적 방법(미터 적용)을 통해 결정됩니다. 작물: 밀도, 발달, 외관 등. 정의 및 평가 종 수확량은 경제 실무에서 일반적이며 작물 생산 기술에 대한 운영 관리 결정을 내리는 것을 목표로 합니다.

서있는 수확수확 전 - 실제로 재배되었지만 아직 수확되지 않은 작물입니다. 크기는 다음과 같은 방법으로 결정할 수 있습니다.

· 계산 - 실제 수확에 대한 전체 데이터와 일반적인 지역에서 수확하는 동안 손실에 대한 선택적 데이터를 기반으로 합니다.

· 수확 전 작물에 계량기를 설치합니다(조건이 허락하는 경우).

· 숙련된 전문가가 작물을 시각적으로 평가합니다.

실제 수확(총 수확량)은 작물을 수확한 후 각 작물 유형에 대한 자본화된 수집액입니다. 곡물 및 콩과 작물 그룹의 실제 수확량은 초기 자본화 질량(벙커 수확)과 가공 후 질량(헛간 수확)으로 표현될 수 있습니다. 섬유 아마 및 유채의 경우 - 가공 후 대량으로, 즉 미사용 폐기물의 초기 총 수집 및 수확 처리 중 건조에서 제외; 다른 유형의 작물의 경우 수확량은 실제로 수령하고 자본화된 제품의 총 수확량의 물리적 질량에 따라 결정됩니다.

깨끗한 수확- 이는 실제 수확량(보통 가공 후)에서 이번 수확에 소비된 해당 유형의 농작물 종자를 뺀 값입니다. 곡물, 콩과 작물, 아마씨, 유채, 감자에 대한 순 수확량을 계산할 수 있습니다.

아래에 생산력단위 면적당 각 농산물 유형의 평균 수확량을 나타내는 지표를 이해합니다. 농업 조직에서는 개인 보조 토지(면적당 또는 1m2)에서 1헥타르당 수확량을 결정하는 것이 실질적으로 관례입니다.

수확량 지표(총 수확량)의 차별화와 관련하여 해당 수확량 지표를 계산할 수 있습니다. 종 수확량, 적시 수확 전의 정상 수확량, 실제 수확량, 순 수확량.

벨로루시 공화국의 농업 조직에서는 거의 모든 농작물의 수확량(일부 예외 제외)이 봄 생산 면적 단위로 계산됩니다. 예외는 연간 및 다년생 풀(건초, 녹색 덩어리 및 종자용)이며, 수확량은 실제로 수확된 면적 단위로 결정됩니다.

통계에서는 개별(한 작물에 대한) 수확량과 평균(균질한 작물 그룹에 대한) 수확량을 구별해야 합니다. 평균 수익률을 계산하려면 일반적으로 산술 가중 평균 방법이 사용됩니다 (2).

평균 수확량은 어디에 있습니까?

각 작물의 개별 수확량

이 작물이 파종되는 면적.

Niva 농업 기업의 곡물 및 콩과 작물 그룹의 평균 수확량을 결정하는 절차가 표에 나와 있습니다. 5.

표에 제시된 데이터에서 볼 수 있듯이. 5. 작물 수확량이 20~40c/ha로 변동할 때 Niva 농업 기업의 곡물 및 콩과 작물 그룹의 평균 수확량은 31.9c/ha였습니다.

개별 및 평균 작물 수확량은 모두 농경지 이용 수준을 특징짓는 것뿐만 아니라 농업 기업, 농장, 농민 및 개인 보조 토지의 효율성을 크게 결정하는 가장 중요한 지표입니다.

표 5. Niva 농업 기업의 곡물 및 콩과 작물의 평균 수확량 계산

문화	파종 지역, 하	생산성, c/ha	총 수확량, t
겨울 호밀
겨울밀
봄밀

위에서 언급한 바와 같이(1, 2항) 벨로루시 공화국에서는 모든 범주의 농장에서 농업 수확량이 형성됩니다. 이러한 지표의 역학은 표에 나와 있습니다. 6..

표 6. 농작물의 수확량(총 수확량)과 수확량

작물의 그룹 및 유형	수확량, 천톤	생산성, c/ha
시리얼 및 콩류
포함:
제삼기
펄스
아마 섬유
사탕무
감자
사료 뿌리 작물
녹색 덩어리용 옥수수
다년생 잔디 건초

테이블의 데이터가 표시됩니다. 6, 2014년 벨로루시 공화국. 2010년에 비해 거의 모든 농작물의 수확량과 생산성이 긍정적인 추세를 보였습니다. 곡물(특히 호밀, 밀, 보리, 귀리), 아마 섬유, 유채, 감자, 채소 작물, 녹색 덩어리용 옥수수의 수확량과 생산성이 크게 증가했습니다. 사탕무 수확량의 감소에도 불구하고, 이 작물의 총 수확량은 파종 면적의 확대로 인해 크게 증가했습니다. 호밀, 사료 뿌리 작물 및 다년생 풀 건초의 수확량 감소(수율 동시 증가)는 이들 작물의 면적이 크게 감소했기 때문입니다.

물리적 측면에서 파종 면적 단위당 계산된 각 농작물의 수확량을 사용하면 자연 토양 비옥도가 동일하다면 특정 작물에 대해서만 농장 작업을 평가하고 비교할 수 있다는 점에 유의하는 것이 좋습니다. 따라서 전통적인 작물 수확량과 함께 농업 기업의 업무를 객관적으로 평가할 때 파종 면적 1포인트 헥타르당 각 작물의 총 수확량을 계산하는 것이 논리적입니다. 한 농장에서는 품질 등급이 50포인트인 경작지에서 겨울 호밀의 수확량이 50c/ha였고, 토지의 품질 등급이 30포인트인 다른 농장에서는 30c/ha였다고 가정해 보겠습니다. 두 번째 농장에 비해 첫 번째 농장의 작업이 더 나은 것처럼 보임에도 불구하고 두 농장의 포인트 헥타르당 겨울 호밀이 100중량의 곡물을 차지하기 때문에 두 농장 모두 동일하게 작동했습니다.

2.1 곡물 수확량 수준에 따른 농장 분류

통계의 가장 중요한 방법은 그룹화 방법입니다. 자료를 그룹화하고 요약하는 작업에는 전체 단위 질량을 동종 그룹 및 하위 그룹으로 나누고, 각 그룹 및 하위 그룹에 대한 결과를 계산하고, 얻은 결과를 통계표 형식으로 형식화하는 작업이 포함됩니다. 그룹화를 통해 모든 사례에서 서로 다른 품질의 단위를 식별하고 다양한 조건에서 발생하는 특징을 표시할 수 있습니다.

그룹이 직면한 과제:

1. 개발의 질과 조건이 동일하고 요인의 동일한 자연적 영향이 작용하는 대량 현상의 부분을 식별합니다.

2. 연구 대상 인구의 구조 및 구조적 변화에 대한 연구 및 특성화

3. 연구되는 현상의 개별 특성 간의 관계의 영향.

그룹화 방법의 주요 문제는 그룹화 특성을 선택하는 것입니다. 올바른 선택은 그룹화 결과와 작업 전체를 결정합니다.

그룹화 특성을 선택한 후에는 인구 단위를 그룹으로 나누는 것이 중요합니다.

선택된 그룹은 질적으로 균질해야 하며, 질량 현상의 전형적인 특징을 표시할 수 있도록 충분히 많은 수의 단위를 가져야 합니다. 따라서 그룹의 수와 경계를 결정하는 데 많은 주의를 기울입니다. 이 문제를 해결하기 위해 그룹화 유형, 그룹화 특성의 성격 및 연구 목표가 고려됩니다.

곡물 수확량 분석을 위한 초기 데이터는 "부록 A"에 나와 있습니다.

인구의 모든 단위가 증가하는 그룹화 특성에 따라 배열되는 지역 내 농장 분포의 순위가 매겨진 시리즈를 구성해 보겠습니다. 곡물 수확량에 관한 것입니다.

표 2.1.1 곡물 수확량에 따른 농장 순위

농장 번호	농장 이름	곡물 작물의 생산성, c/ha	오래된 농장 번호
	SEC 아기델
	LLC 보스호트
	SEC 나데즈다
	SPK AF 카마
	JSC 투간 야크
	SPK AF 마야크
	SPK AF 콜로스
	LLC 바티르
	SPK AF 미르
	SEC 라즈돌리에
	칸 무르자 LLC
	LLC NPO Bashkirskoe
	LLC PH Kushnarenkovskoe
	플로에마-아그로 LLC
	쿠페이 LLC

순위가 매겨진 계열을 Galton의 Ogiva 그래프 형식으로 그래픽으로 표현해 보겠습니다(그림 2.1.1).

그림 2.1.1 곡물 수확량, c/ha에 따른 순위 시리즈.

인구의 한 단위에서 다른 단위로 그룹화 특성 값의 변화 강도를 평가함으로써 그룹을 구별할 수 있습니다.

그래프 2.1.1을 분석한 후 모집단을 동일한 간격으로 3개의 그룹으로 나눌 수 있으며, 등간격 값은 다음 공식에 의해 결정됩니다.

Xmax는 연구된 순위 시리즈에서 속성의 최대값이며,

Xmin은 연구된 순위 시리즈에서 속성의 최소값입니다.

n - 그룹 수(n=3)

나는=(17.11-1.73) / 3

따라서 간격은 5.13입니다.

이제 농장 분포의 간격 계열을 구성해 보겠습니다.

표 2.1.2 곡물 수확량에 따른 농장 분포의 간격 계열(1ha당 센트)

명확성을 위해 우리는 농장 분포의 간격 변화 계열 그래프, 즉 히스토그램을 작성합니다.

그림 2.1.2 곡물 수확량에 따른 농장 분포의 간격 계열.

다이어그램은 대부분의 농장이 수확량 범위가 1.73-6.85인 첫 번째 그룹에 속하고, 농장은 6.85-11.98,000 루블 범위의 그룹 II에 속하며, 그룹 III에는 수확량이 11.98c 이상인 농장이 포함되어 있음을 보여줍니다. 헥타르.

분석 그룹화의 다음 단계를 수행하고 평균 곡물 수확량, c/ha 및 곡물 1c의 평균 비용과 같은 지표를 계산하려면 문지릅니다. 3개 그룹에 대해서는 표 2.1.3과 표 2.1.4를 사용합니다.

표 2.1.3 간단한 분석 그룹화 워크시트

곡물 수확량별 농장 그룹(헥타르당 센트)	농장 이름	곡물 재배 면적, 헥타르.	총 곡물 수확량, 센트	총 비용, 천 루블.
	SEC "아기델"
	LLC "보스호트"
	SEC "나데즈다"
	SEC "AF 카마"
	JSC 투간 야크
	SPK "AF 마야크"
	SPK "AF 콜로스"
	LLC "바티르"
	SPK "AF 미르"
	SEC "라즈돌리에"
그룹 I의 합계
	칸 무르자 LLC
	LLC NPO Bashkirskoe
그룹 II의 합계
III 그룹	LLC PH Kushnarenkovskoe
	플로에마-아그로 LLC
	쿠페이 LLC
그룹 III의 합계

표 2.1.4 단순 분석 그룹화 요약표

그룹 번호	곡물 수확량별 농장 그룹(헥타르당 센트)	농장 수	평균 곡물 수확량, c/ha.	곡물 1쿼트의 평균 비용, 문지름

따라서 그룹은 평균 곡물 수확량이 4.35에서 16.50 c/ha로 증가한 것으로 나타났으며 이는 모든 그룹에서 평균 5.51 c/ha였습니다. 첫 번째 그룹에서 곡물 1센트의 평균 비용은 683.34루블이었고, 두 번째 그룹에서는 269.55단위가 더 많았으며, 세 농장의 평균 이 수치는 709.54루블이었습니다.

이제 곡물 수확량의 변화 특성을 연구해 보겠습니다. 연구 대상 모집단 내 특성의 개별 값 차이를 변동이라고 합니다. 변동을 연구하기 위해 변동 지수를 계산하고 이를 통해 계산된 평균값의 신뢰성에 대한 결론을 도출합니다.

표 2.1.5 초기 변동 데이터

가구 그룹 1ha당 곡물 수확량에 따라	농장 수	구간의 평균값

변동(평균과 개별 값의 편차)에 대한 연구는 매우 중요합니다.

첫째, 변동 지표는 평균 자체의 전형성을 나타내는 특성입니다. 변동이 작을수록 일반적인 평균의 대표성이 높아집니다.

둘째, 변동 지표는 기업과 그 부서 업무의 통일성을 특징짓는 역할을 합니다.

변형 표시기:

절대 변동 지표:

변형 범위:

평균 선형 편차:

분산:

표준 편차:

상대 변동 지표:

변동 계수:

진동 계수:

선형 변동 계수:

분포 형태 지표:

어울리지 않음:

상대변동범위(VR)나 진동계수는 평균을 중심으로 극단값의 변동을 보여줍니다.

상대 선형 편차(Vd)는 평균값에서 절대 편차 값의 비율을 나타냅니다. 변동계수는 연구 대상 모집단의 동질성을 판단하는 데 사용될 수 있습니다.

표 2.1.6. 일반적인 그룹 및 경제 전체에 대한 변동 및 분포 형태의 지표

변동 계수가 > ​​33%입니다. 이는 연구 대상 모집단이 이질적이며 발견된 평균값이 그다지 신뢰할 수 없으며 연구 대상 전체 모집단의 일반적인 수준을 나타내지 않음을 의미합니다.

표준 편차는 특성의 실제 값이 평균 값과 평균적으로 얼마나 다른지 보여줍니다. 우리의 경우 전체 농장의 표준편차는 0.92c/ha입니다.

비대칭이 0보다 크면 비대칭은 오른쪽이고, 작으면 왼쪽입니다. 비대칭 지수가 클수록 분포의 왜도 정도도 커집니다. 표를 보면 경제 전체에서 비대칭이 오른쪽에 있다는 것을 알 수 있습니다.

첨도가 0보다 크면 정점 분포를 얻고, 0보다 작으면 평탄한 분포를 얻습니다. 우리의 경우 경제 전반에 걸쳐 분포가 정점에 도달했습니다.

2.2 일반 그룹에 대한 일반 지표 계산

수익률 지표 지수 분석

일반적인 그룹 간의 차이점을 분석하기 위해 일반화 지표를 계산합니다(부록 B).

이 표의 데이터를 그룹별로 분석하면 결론을 도출할 수 있습니다. 세 번째 그룹의 지표는 첫 번째 그룹에 비해 농장 수가 4배나 적음에도 불구하고 평균 수준이다. 평균 수율은 세 번째 그룹이 1위를 차지했고, 두 번째 그룹도 좋은 결과를 보였다.

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