ISSN 1991-5497. МИР НАУКИ, КУЛЬТУРЫ, ОБРАЗОВАНИЯ. № 1 (32) 2012 3.

ISSN 1991-5497. МИР НАУКИ, КУЛЬТУРЫ, ОБРАЗОВАНИЯ. № 1 (32) 2012
3.
4.
5.
Peregudov, F.I. Vvedenie v sistemnihyj analiz: ucheb. posobie / F.I. Peregudov, F.P. Tarasenko. – M., 1997.
Spicnadelj, V.N. Osnovih sistemnogo analiza: ucheb. posobie. – SPb., 2000.
Vragova, E.V. Scenarnihyj podkhod k ustoyjchivomu razvitiyu neftegazovogo kompleksa. – Novosibirsk, 2011.
Статья поступила в редакцию 13.01.12
УДК: 635.21:631.529(571.151)
Opleukhin A.A., Streljcova T.A., Fedyunina M.V., Tazranova N.I., Obukhova I.V. DIFFERENT APPROACHES TO
ASSESSING THE IMPACT OF ENVIRONMENTAL FACTORS IN MOUNTAIN AREAS ON VARIABILITY OF
INTRODUCED CULTIVARS OF POTATO. An example of the integrated use of several statistical methods for analysis
of ecological variety testing of potatoes for three years in areas with different altitudinal zones. In analyzing the methods
used to assess the interaction of factors and all the variables, with subsequent evaluation of the variation of individual
variable depending on environmental factors.
Key words: statistical processing, principal component analysis, testing of ecological.
А.А. Оплеухин, аспирант, E-mail: plymbym@rambler.ru; Т.А. Стрельцова, д-р биол. наук, проф.,
E-mail: tomagorny@yandex.ru; М.В. Федюнина, аспирант, Горно-Алтайский государственный университет,
г. Горно-Алтайск, E-mail: marmed08@mail.ru; Н.И.Тазранова, аспирант; И.В.Обухова, аспирант,
Горно-Алтайский государственный университет, г. Горно-Алтайск, E-mail: plymbym@rambler.ru
РАЗЛИЧНЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
ГОРНЫХ ТЕРРИТОРИЙ НА ИЗМЕНЧИВОСТЬ ПРИЗНАКОВ
ИНТРОДУЦИРУЕМЫХ СОРТОВ КАРТОФЕЛЯ
Пример комплексного использования нескольких методов статистической обработки для анализа данных
экологического сортоиспытания картофеля в течение трех лет в зонах различной высотной поясности. В процессе анализа использованы методы, позволяющие оценить взаимодействие факторов и всех признаков,
с последующей оценкой вариации отдельных признаков в зависимости от факторов среды.
Ключевые слова: статистическая обработка данных, метод главных компонент, экологическое сортоиспытание, картофель.
Во многих странах мира картофель возделывается по интенсивной технологии, что связано с ограниченностью земельных ресурсов. Это приводит к негативным последствиям, связанным с нарушением естественной экологической системы.
В условиях Горного Алтая на высокогорных безвирусных полигонах эти ограничения отсутствуют. Здесь имеются реальные возможности для полной реализации ценных генотипов картофеля
и создания новых, без нарушения равновесия в окружающей
среде. Но горные районы очень разнообразны по экологическим условиям и различные генотипы по-разному реализуют свой
генетический потенциал, клоны изменяют количественные и качественные признаки.
Благоприятные почвенно-климатические условия и уникальность географического расположения Республики Алтай уже давно привлекают внимание исследователей. Однако отрывочность
полученных результатов, отсутствие системного подхода и широкомасштабной программы не позволяли до сих пор решить
проблему эффективного использования климатических ресурсов региона для производства дешевого и качественного картофеля. Республике Алтай необходимы адаптированные к условиям горных регионов сорта картофеля, своевременная сортосмена и сортообновление, поэтому вопрос об интродукции инорайонных сортов для возделывания в конкретных экологических нишах становится исключительно актуальным.
Применение статистической обработки при анализе экспериментального материала позволяет представить скрытые
закономерности и связи количественно. Сделана попытка комплексного использования нескольких методов статистической
обработки для анализа данных экологического сортоиспытания картофеля.
При оценке влияния факторов высокогорья можно использовать различные подходы: как простое наблюдение за изменением результатов, в зависимости от колебания условий, так
и различные методы статистической обработки для упрощения
работы с большим массивом данных. В нашей практике наиболее часто применяется два статистических метода: дисперсионный анализ, позволяющий оценить достоверность отличий
между выборками для одного признака и для выявления силы
влияния факторов, а так же метод главных компонент позволяющий определить влияние факторов на всю совокупность фиксируемых признаков.
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ
При проведении статистической обработки использованы
экспериментальные данные, полученные в лаборатории экологической генетики и селекции растений ГАГУ [1-3].
В 1999-2001 годах было проведено экологическое сортоиспытание и генетический мониторинг 14 сортов картофеля в трех
пунктах Горного Алтая разных по высотной поясности — в Майме (350м над уровнем моря), Чемале (630м) и Усть-Кане (1100м).
Испытания проводились согласно «Методическим указаниям по
экологическому сортоиспытанию картофеля» (1982), с использованием и других современных методик [4-10]. Полевые опыты
размещались синхронно по вертикальной зональности (площадь
делянок 7,5м, повторность 4-х – кратная, размещение рендомизированное).
Испытуемая коллекция включала генотипы 3-х групп спелости – ранние (Приекульский ранний, Корине, Новосибирский,
Алмаатинский и Уральский сувенир); среднеранние (Невский,
Огонек, Адретта, Свитанок киевский, Эскорт и Гибрид 89/18)
и среднеспелые – Луговской, Ласунок и Символ. Фиксировались
показатели: продуктивность (масса клубней, г/куст), число клубней с одного куста, крупность (средняя масса 1 клубня), высота
стебля, число стеблей. Статистическая обработка была проведена при помощи модулей ППП STATISTICA: факторный анализ, главные компоненты и классификационный анализ, дисперсионный анализ; для построения графика распределения вариантов эксперимента в пространстве главных компонент использовался Microsoft Excel.
Таблица 1
Факторные нагрузки
Признаки (среднее на 1 куст)
Фактор 1
Фактор 2
Масса клубней
0,912
0,075
Число клубней
0,290
0,929
Число стеблей
0,246
-0,121
Высота стеблей
0,838
0,062
Крупность (ср. масса 1 клубня)
0,409
-0,870
295
ISSN 1991-5497. МИР НАУКИ, КУЛЬТУРЫ, ОБРАЗОВАНИЯ. № 1 (32) 2012
Таблица 2
Корреляция между фиксируемыми признаками
Признаки
Масса
клубней
с 1 куста
Число
клубней
с 1 куста
Число
стеблей
Высота
стебля
Крупность
(ср. масса
1 клубня)
Среднее
значение
Стандартное
отклонение
Масса
клубней с 1
куста
Число
клубней с 1
куста
Число
стеблей
Высота
стебля
Крупность
(ср. масса 1
клубня)
594
147
1,00
0,355
0,179
0,583
0,337
8,76
3,20
0,355
1,00
-0,0424
0,234
-0,637
4,60
0,964
0,179
-0,0424
1,00
0,0379
0,0613
66,8
11,7
0,583
0,234
0,0379
1,00
0,246
72,6
21,3
0,337
-0,637
0,0613
0,246
1,00
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
Рис. 1. Положение показателей сортов, в пространстве главных компонент, в зависимости от года и места выращивания
(треугольник – 1999 г., ромб – 2000 г., квадрат – 2001 г.: цвет белый – Майма, серый – Чемал, черный – Усть-Кан)
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
Рис. 2. Центроиды, обозначающие положение показателей сортов, в пространстве главных компонент, в зависимости
от года и места выращивания (треугольник – 1999 г., ромб – 2000 г., квадрат – 2001 г.: цвет белый – Майма,
серый – Чемал, черный – Усть-Кан).
296
ISSN 1991-5497. МИР НАУКИ, КУЛЬТУРЫ, ОБРАЗОВАНИЯ. № 1 (32) 2012
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Первоначальная обработка — факторный анализ (метод
главных компонент) [11]. Два фактора, объясняющие 70% дисперсии имели следующие факторные нагрузки указанных переменных (табл.1).
Первый фактор включает большую часть дисперсии продуктивности и высоты стеблей. Второй фактор — число клубней с 1 куста и крупность, при этом крупность вносит отрицательный вклад. Это говорит о корреляциях между указанными
величинами (табл. 2).
При этом выявлены наиболее существенные, достоверные
корреляции между высотой стебля и массой клубней с 1 куста (r
= 0,58), а так же отрицательная корреляция между крупностью и
числом клубней с 1 куста (r = -0,64), что и было отражено в факторных нагрузках первых двух главных компонент.
Для рассмотрения распределения вариантов эксперимента мы использовали полученные координаты вариантов в пространстве главных компонент, что дало возможность построения графика (рис. 1). Однако большее количество сортов затрудняет чтение графика. Поэтому после выяснения отсутствия
закономерности в распределении сортов в пределах каждой
выборки, они были заменены средними с указанием 95% доверительных интервалов. В результате чего график приобрел вид
представленный на рисунке 2, из которого видно, что по оси вто-
рой главной компоненты (ось ординат) наиболее отличны варианты за 1999 год в Майме и Усть-Кане. По координатной оси
первой главной компоненты (ось абсцисс) распределение наблюдается в основном по годам вегетации: наименьшие значения имеет 2000 г, около нуля 1999, и наибольшие, в целом в
2001 г., при этом с довольно сильными различиями по пунктам
выращивания.
Для выяснения причин смещения в пространстве главных
компонент указанных вариантов, обратимся к данным по средним арифметическим признакам. Продуктивность (рис. 3) и высота стеблей (рис. 4) были наименьшими в 2000 г (480 г/куст,
59см), особенно в Усть-Кане (399 г/куст. 49см) и наибольшими в
2001 (713 г/куст, разница по высоте стеблей с 2000 г не столь
существенна). В 1999 г в Майме наблюдалось большое число
клубней с 1 куста (16) (рис. 5) и низкая крупность (39 г) (рис. 6),
в то время как в Усть-Кане малое количество клубней с 1 куста
(5,6), но высокая крупность (103 г), что, однако, не отразилось
на продуктивности, в результате обратной корреляции указанные величины скомпенсировали продуктивность.
Для объяснения отклонений крупности и количества клубней в 1999 г. в Усть-Коксе и Майме обратимся к метеорологическим данным. По-видимому, критическим было количество
осадков в июле: в Майме на 30% ниже нормы, в Усть-Кане на
16% выше нормы.
800
Масса клубней с 1 куста
750
700
650
600
550
500
450
400
350
Майма
Чемал
Учть-Кан
Рис. 3. Смещение средней продуктивности по сортам в зависимости от года и пункта.
Вертикальные планки показывают 0,95 доверительный интервал.
1999
2000
2001
80
75
Высота стеблей
70
65
60
55
50
45
Майма
Чемал
Усть-Кан
1999
2000
2001
Рис. 4. Смещение средней высоты стеблей по сортам в зависимости от года и пункта.
Вертикальные планки показывают 0,95 доверительный интервал
297
ISSN 1991-5497. МИР НАУКИ, КУЛЬТУРЫ, ОБРАЗОВАНИЯ. № 1 (32) 2012
18
Число клубней с 1 куста
16
14
12
10
8
6
1999
2000
2001
4
Майма
Чемал
Усть-Кан
Рис. 5. Смещение среднего числа клубней по сортам в зависимости от года и пункта.
Вертикальные планки показывают 0,95 доверительный интервал
120
110
Масса клубня
100
90
80
70
60
50
1999
2000
2001
40
30
Майма
Чемал
Усть-Кан
Рис. 6. Смещение средней массы клубня по сортам в зависимости от года и пункта.
Вертикальные планки показывают 0,95 доверительный интервал
Таблица 3
Результаты дисперсионного анализа
Сорт
1453127
Число
степеней
свободы
13
Год
4562918
2
2281459
1258,45
0,00
42,1
Пункт
368978
2
184489
101,76
0,00
3,4
Сорт*Год
867781
26
33376
18,41
0,00
8,0
Сорт*Пункт
940620
26
36178
19,96
0,00
8,7
Год*Пункт
528269
4
132067
72,85
0,00
4,9
Сорт*Год*Пункт
1443620
52
27762
15,31
0,00
Случайные факторы
685282
378
1813
13,3
6,3
Факторы
298
Сумма
квадратов
Средний
квадрат
F
p
%
111779
61,66
0,00
13,4
ISSN 1991-5497. МИР НАУКИ, КУЛЬТУРЫ, ОБРАЗОВАНИЯ. № 1 (32) 2012
Более подробно рассмотрим степень влияния факторов на
продуктивность при помощи дисперсионного анализа (табл. 3)
Согласно этим данным наибольшее влияние оказывают
метеорологические условия (год) 42%, что подтверждается и при
рассмотрении рис. 3, средние по годам в пределах одного пункта различаются гораздо сильнее, чем средние по пунктам в пределах одного года.
ВЫВОДЫ
Примененный подход позволяет при анализе экспериментальных данных не постепенно интегрировать найденные закономерности, а изначально охватить общую картину полученных
данных и закономерностей (при помощи факторного анализа,
метода главных компонент), и затем углубить анализ в направлении наиболее информативных блоков (корреляционный анализ, дисперсионный анализ, использование графиков и схем).
Это уменьшает временные затраты при анализе, изначально
выстраивая четкую картину полученных результатов.
Библиографический список
1.
2.
3.
Стрельцова, Т.А. Рекомендации по внедрению адаптированных сортов картофеля в Горном Алтае. – Горно-Алтайск, 2009.
Стрельцова, Т.А. Картофель в Горном Алтае. – Новосибирск, 2007.
Стрельцова, Т.А. Генотипическая и паратипическая изменчивость продуктивности картофеля в условиях Горного Алтая / Т.А. Стрельцова, О.В. Сафонова // Сиб. вести, с.-х. науки. – 2000. – № 3-4.
4. Методические указания по экологическому сортоиспытанию картофеля / сост. С.Н. Карманов [и др.]. – М., 1982.
5. Методические указания по оценке и поддержанию мировой коллекции картофеля ВИР / сост. С.М. Букасов, А.Г. Зыкина, А.Я. Камераз
[и др.]. – Л., 1976.
6. Международный классификатор СЭВ. – Л., 1984.
7. Методические рекомендации по проведению исследований с картофелем УААН. – Немешаево, 2002.
8. Методика исследования по культуре картофеля. – М., 1976.
9. Методические указания по оценке отличимости, однородности, стабильности сортов картофеля и отбору отечественных сортовэталонов. – М., 2000.
10. Рокицкий, П.Ф. Биологическая статистика. – Минск, 1994.
11. Ефимов, В.М. Многомерный анализ биологических данных / В.М. Ефимов, В.Ю. Ковалева – СПб., 2008.
Bibliography
1.
2.
3.
Streljcova, T.A. Rekomendacii po vnedreniyu adaptirovannihkh sortov kartofelya v Gornom Altae. – Gorno-Altayjsk, 2009.
Streljcova, T.A. Kartofelj v Gornom Altae. – Novosibirsk, 2007.
Streljcova, T.A. Genotipicheskaya i paratipicheskaya izmenchivostj produktivnosti kartofelya v usloviyakh Gornogo Altaya / T.A. Streljcova,
O.V. Safonova // Sib. vesti, s.-kh. nauki. – 2000. – № 3-4.
4. Metodicheskie ukazaniya po ehkologicheskomu sortoispihtaniyu kartofelya / sost. S.N. Karmanov [i dr.]. – M., 1982.
5. Metodicheskie ukazaniya po ocenke i podderzhaniyu mirovoyj kollekcii kartofelya VIR / sost. S.M. Bukasov, A.G. Zihkina, A.Ya. Kameraz
[i dr.]. – L., 1976.
6. Mezhdunarodnihyj klassifikator SEhV. – L., 1984.
7. Metodicheskie rekomendacii po provedeniyu issledovaniyj s kartofelem UAAN. – Nemeshaevo, 2002.
8. Metodika issledovaniya po kuljture kartofelya. – M., 1976.
9. Metodicheskie ukazaniya po ocenke otlichimosti, odnorodnosti, stabiljnosti sortov kartofelya i otboru otechestvennihkh sortov-ehtalonov. –
M., 2000.
10. Rokickiyj, P.F. Biologicheskaya statistika. – Minsk, 1994.
11. Efimov, V.M. Mnogomernihyj analiz biologicheskikh dannihkh / V.M. Efimov, V.Yu. Kovaleva – SPb., 2008.
Статья поступила в редакцию 10.01.12
УДК 631.4
O.V. Kuznetsova, O.A. Elchininova, A.V. Puzanov LEAD IN LANDSCAPE COMPONENTS IN LAKE TELETSKOYE
BASIN. The concentration of lead in landscape components in Lake Teletskoye is within the background level and
does not exceed the MAC. Lead total concentration in steppe soils is higher than in the forest ones. The highest
mobility of lead is found in soil of forest landscape, and the largest concentration is registered in plant roots.
Key words: lead, soil-forming rocks, soils, plants, water.
О.В. Кузнецова, аспирант ИВЭП СО РАН, E-mail: gafivep@mail.gorny.ru; О.А. Ельчининова, д-р сельхоз.
наук, директор Горно-Алтайского филиала ИВЭП СО РАН, E-mail: gafivep@mail.gorny.ru,
А.В. Пузанов, д-р биол. наук, зам. директора ИВЭП СО РАН, г. Барнаул, E-mail: puzanov@iwep.asu.ru.
СВИНЕЦ В КОМПОНЕНТАХ ЛАНДШАФТОВ БАССЕЙНА ТЕЛЕЦКОГО ОЗЕРА
Содержание свинца в компонентах ландшафтов бассейна Телецкого озера находится в пределах фоновых
значений и не превышает ПДК. В почвах степных ландшафтов валовое содержание элемента выше, чем лесных. Наибольшая подвижность свинца обнаружена в почвах лесных ландшафтов. Большая доля элемента
сосредоточена в корневой массе растений.
Ключевые слова: свинец, почвообразующие породы, почвы, растения, воды.
Ландшафты бассейна Телецкого озера, отличающиеся природной уникальностью, привлекают огромное количество туристов, что влечет за собой изменение экологической обстановки
в регионе и обусловливает необходимость проведения фонового мониторинга природной среды, для осуществления которого
очень важно знание закономерностей естественных процессов
миграции и концентрации в ландшафтах химических элементов,
особенно токсикантов, одним из которых является свинец, относящийся к 1-му классу опасности.
Бассейн Телецкого озера находится в горах юга Западной
Сибири, в северо-восточной части Горного Алтая. Для бассейна
Телецкого озера характерны низкогорный, среднегорный эрозионный, альпийский рельеф и древний пенеплен. Бассейн Телецкого озера занимает два агроклиматических района: часть Северо-Восточного Алтайского (Прителецкий подрайон) и ВосточноАлтайский (Чулышманский и Улаганский подрайоны). Почвеннорастительный покров в бассейне Телецкого озера распределяется по вертикальным поясам: степному, лесному и высокогорному. В ландшафтной структуре бассейна Телецкого озера преобладают природные комплексы лесного и степного типов.
Объектами исследования были основные компоненты ландшафта – почвообразующие породы, почвы, растения и поверх299