Методика хронобіологіческого аналізу медоносної бази

Кожен бджоляр спостерігає за динамікою медозбору в місцях розташування пасіки, що дозволяє йому раціонально господарювати. Але, як відомо, клімат Землі змінюється, а отже, буде змінюватися і медоносна база. Однак поки неможливо врахувати безпосередній вплив змінюють кліматичних факторів на конкретній ділянці. Для цього треба було б мати дуже широку, дорогу мережу метеостанцій і багаторічні дані її спостережень. Тому слід знайти інший ефективний спосіб обліку. Пропонуємо рішення цієї задачі.

У методологічному аспекті під час зміни клімату медоносну базу можна розглядати як хронобіологіческіе процесуальну систему, що має певну послідовність станів у часі, де основне поняття - період життя медоносної бази, тобто часовий інтервал, протягом якого така система працює (вхід в систему). Даний період життя визначатимуть роки спостережень за життям рослин. Виходом системи будемо вважати досліджувані параметри показників: продуктивність медоносної бази, життєздатність яких складається рослин та інше. Досліджуючи зв`язок між входом і виходом, можна отримати дуже цінні відомості про динаміку медоносної бази: швидкості, напрямку і ступеня трансформації її продуктивності. У цьому випадку можливо застосовувати дисперсійний, кореляційний, регресійний та інші види статистичного аналізу.

Розглянемо це на конкретному прикладі аналізу швидкості, напрямки і величини зміни продуктивності медоносної бази в Південному Прибалхашье. Спостереження вели протягом 15 років на постійному ключовій ділянці, репрезентативному для тугайних рослинних угруповань цієї території, розташованих в дельті річки Або. Тут медоносні рослини, незважаючи на спекотний, пустельний клімат, не відчувають нестачі в грунтової вологи, так як грунтові води залягають досить близько до поверхні. Найбільш істотні відмінності в середовищі існування по роках спостережень пов`язані зі зміною температури повітря.

У формуванні медоносної бази тут бере участь понад 24 видів рослин. Значна їх частина в роки з типовими погодними умовами забезпечує лише підтримуючий взяток (до 1 кг нектару на родину бджіл на добу). Продуктивний медозбір (понад 1 кг нектару на родину бджіл) відзначається навесні (травень) з піщаної акації і Чінг сріблястого, а в період головного медозбору (червень-липень) з кендиря ланцетолистного, верблюжої колючки, цінанхума сибірського, Карелін каспійської, гребенщика многоцветкового- восени (вересень) з Соссюра солончакової. При сприятливих умовах окремі види медоносних рослин з розряду підтримують переходять в розряд продуктивних.

Вивчали режим медозбору за загальноприйнятою методіке- враховували добовий приріст ваги контрольного вулика. Статистичну обробку отриманих даних робили з урахуванням загальновідомих рекомендацій щодо вивчення кореляційних зв`язків (Б.А.Доспехов, 1973). Наші багаторічні спостереження свідчать, що зв`язок між часом обліку стану медоносної бази і її характером носить, як правило, вигнутий характер. Тому коефіцієнт лінійної кореляції непридатний для її оцінки. Необхідно розраховувати коефіцієнт кореляційного відношення. Запропоновану методику ми розглянемо на прикладі лише однієї з найважливіших характеристик медоносної бази - на кількості безвзяточное днів за період головного медозбору (з 1 червня по 31 серпня).

Зібрані нами 15-річні дані польових спостережень за період з 1994 по 2008 р представлені в таблиці, де прийняті наступні позначення: η_yx - кореляційне відношення Y по X- s_η - помилка кореляційного відносини-n - обсяг виборкі- t_{η факт} - фактичне значення критерію t Стьюдента- t₀₅ і t₀₁ - табличні значення цього критерію для 5- і 1% -ного рівня значімості- v - число ступенів свободи. Отримані дані розбиті по роках на п`ять груп так, щоб в кожній було по три роки. Підсумкові дані таблиці підставляли в формули, за допомогою яких розрахували величину кореляційного відносини, його помилку і критерій суттєвості. Перевірялася нульова гіпотеза про відсутність зв`язку.

Величина коефіцієнта кореляційного відносини говорить про те, що в даному випадку відзначається високий ступінь тісноти встановленої зв`язку (η_yx = 0,7779), тобто близько 78% від повної нерозривному (η = 1). Нульова гіпотеза відкидається, так як t_факт більше, ніж t_табл05і навіть t_{табл 001}.

Для отримання теоретичної лінії регресії числа безвзяточное днів треба точки з координатами зафіксованих значень групових середніх і відповідних їм років спостережень з`єднати плавною лінією (рис.). Теоретична лінія регресії показує, що за спостережуваний період число днів без хабар До 1998 р поступово зросла на п`ять днів. ДО 2001 року цей показник дещо стабілізувався і навіть знижувався до 2004 р А з 2004 по 2007 р число безвзяточное днів швидко збільшилася більш ніж в два рази (майже до 40 днів в середньому).

Наш досвід показує, що корисно провести розрахунки з різними варіантами розбивки груп. Тоді може виявитися, що будь-якої з них більш вдало, ніж інші, дозволить розкрити існуючі закономірності. Наприклад, в даному випадку виявилося, що найкращий варіант той, коли період спостережень розбивали на групи з двох років. У цьому випадку коефіцієнт кореляційного відношення підвищився до значення 0,87, тобто 87% від повної нерозривному зв`язку (η = 1). Це говорить про наявність ще більш тісною, близькою до функціонального зв`язку. Причому нульова гіпотеза також відкидається на 1% -му рівні, так як t_факт більше навіть, ніж t_табл001. Отримана за даними такої обробки лінія регресії виявилася ще більш інформативною. Вона показала, що за аналізований період з 1994 по 2008 р число безвзяточное днів збільшилася більш ніж в чотири рази.

Вище було розглянуто приклад аналізу тільки одного з параметрів медоносної бази - числа днів без медозбору. За цією ж методикою можна вивчати і загальну продуктивність як окремих видів медоносних рослин, так і всієї їх сукупності. Важливо, щоб вихідні дані спостережень отримували на одному конкретному ділянці території і на прикладі кращих бджолиних сімей, тобто відбивали потенціал місцевості, а не середню продуктивність пасік. Є досвід вдалого застосування даної методики і для дослідження режиму протікання фенологічних фаз розвитку рослин, їх продуктивності, якості насіння, тривалості періоду вегетації та інших показників також і в умовах передгір`їв Північного Тянь-Шаню (М.А.Проскуряков, 2008).

Пропонована методика хронобіологіческого дослідження медоносної бази дозволяє наступне.

1. На високому рівні значущості (95%) обробляти результати моніторингу за медоносної базою. Отримати графічне зображення процесу, що відображає напрямок, величину і швидкість змін показників її продуктивності в конкретний період, коли змінюється режим середовища перебування.

2. З`ясувати основні типи адаптаційної стратегії дифференцируемой медоносної бази в схильних до трансформації умовах проживання. Оцінити її ресурсну перспективність в конкретний період життя і прогнозувати можливий хід її подальшої трансформації в конкретній місцевості, при цьому режимі і швидкості трансформації середовища проживання.

3. Розробити наукову основу для рекомендацій щодо раціонального ведення пчеловодного господарства, яка дозволить зменшити шкідливі наслідки трансформації медоносної бази під дією змін середовища проживання, вирішити задачу для будь-якого пункту, де є спадкоємні, багаторічні достовірні результати спостережень.

Пропоноване нами методологічне рішення дозволить широко використовувати методи статистичної обробки даних, досліджувати великі масиви за будь-які періоди трансформації клімату. Стане можливим врахувати результати впливу на медоносних базу всієї сукупності факторів мінливої ​​в часі середовища проживання. Ця інформація буде надзвичайно важлива для розробки ефективної технології бджільництва. Потрібні результати можуть бути отримані для будь-якого пункту, навіть якщо метеоспостережень там ніколи не проводили.

М.А.ПРОСКУРЯКОВ

Ключові слова:
медова база, методика, хронобілогіческій аналіз, статистична обробка.

анотація:
запропонована методика хронобіологіческого дослідження медоносної бази, що дозволяє широко використовувати методи статистичної обробки даних, вивчати великі масиви за будь-які періоди трансформації клімату.

Summary:
the technique researches of the melliferous base is offered, allowing widely to use methods of statistical data processing, to study the big files for any periods of transformation of a climate.

Keywords:
honey base, a technique, the analysis, statistical processing.

література:
1. Обладунків Б.А. Методика польового досвіду (з основами статистичної обробки результатів досліджень). - М .: Колос, 1973.
2. Проскуряков М.А. Моніторинг медоносної бази і зміна клімату // Бджільництво. - 2007. - № 4. - с. 19.
3. Проскуряков М.А. Хронобиология рослин при зміні клімату / В сб .: Проблеми забезпечення біологічної безпеки Казахстану. - Алмати, 2008. - с. 77.
4. Проскуряков М.А. Хронобіологіческіе дослідження перспективності інтродукованих рослин / В сб .: Проблеми забезпечення біологічної безпеки Казахстану. - Алмати, 2008. - с. 208.