Содержание к диссертации
Введение
Обзор литературы
Модели сортов 5
Методы оценки потенциальной продуктивности зерновых культур и изменение характеризующих ее показателей под воздействием селекционного процесса 21
CLASS Цель, задачи, условия, материал и методика исследовани CLASS я
Цель, задачи, место проведения и агротехника опытов 42
Метеорологические особенности вегетационного периода ярового ячменя в 1996-1998 г.г 44
Материал исследований 49
Методика исследований 53
Результаты исследований
Сравнение сортов ярового ячменя для Центрального региона разных лет селекции 55
Корреляции между показателями, определяющими продуктивность колоса у сортов ярового ячменя разных лет селекции 78
Выводы 106
Рекомендации селекционной практике 109
Библиографический список по
- Методы оценки потенциальной продуктивности зерновых культур и изменение характеризующих ее показателей под воздействием селекционного процесса
- Метеорологические особенности вегетационного периода ярового ячменя в 1996-1998 г.г
- Сравнение сортов ярового ячменя для Центрального региона разных лет селекции
- Корреляции между показателями, определяющими продуктивность колоса у сортов ярового ячменя разных лет селекции
Введение к работе
Яровой ячмень - ценная зерновая культура, издавна возделываемая в
России практически во всех почвенно-климатических зонах, в том числе в
Центральном регионе, где его удельный вес в структуре посевов зерновых
составляет 25-30 % или 1,4-2,5 млн. га (Смолин В.П., 1998). Более ста лет
ведётся селекционная работа с этой культурой. Первые отборы из местных
. сортов ячменя проводились в Бюро по прикладной ботанике при
Министерстве земледелия ещё в конце XIX века (Коновалов, 1975). К настоящему времени культура ярового ячменя достигла высокой степени селекционной проработки и выведение новых высокоурожайных сортов становится все более сложной задачей, а это в свою очередь вызывает необходимость совершенствования селекционного процесса, поиска новых
ш, методов работы. Наряду с увеличением потенциала урожая зерна поставлена
задача качественного улучшения сортимента на основе разработки оптимальных параметров сортов для каждого крупного региона страны. В связи с этим представляет особый интерес оценка изменений, которым подверглась данная культура за период научной селекции с целью разработки направлений дальнейшего ее улучшения и создания новых
'' сортов. Так, по мнению В.А. Кумакова (1985), одним из основных принципов
обоснования моделей сортов является обязательное использование наряду с другими эволюционного подхода, то есть использование ретроспективного анализа эволюции признаков в процессе предшествующей селекции, который дает очень ценный материал для прогнозирования необходимости и возможности дальнейшего изменения отдельных признаков.
В данной работе ставилась задача провести подобный анализ для культуры ярового ячменя в условиях центра Нечерноземной зоны путем изучения признаков и свойств сортов, выведенных в различные годы. К
современным сортам ячменя предъявляются многообразные требования. Они должны быть высокопродуктивными, устойчивыми к полеганию, осыпанию, обламыванию колосьев, неблагоприятным почвенно-климатическим условиям, болезням и вредителям, обладать зерном высокого качества, иметь оптимальный вегетационный период. В настоящей работе затронут один из аспектов селекции ячменя - селекция на продуктивность.
В 1996-1998 г.г. у ряда сортов ярового ячменя, выведенных в разные годы и районированных (допущенных к использованию) в Центральном регионе, были изучены урожайность и ее структура, формирование листовой поверхности главного побега в течение вегетационного периода, проанализирована динамика накопления и распределения сухой биомассы побега и ее использование для налива зерна. Проведена оценка обеспеченности потенциальной продуктивности колоса вегетативной массой побега и площадью листовой поверхности. Рассчитаны коэффициенты корреляции между показателями, определяющими продуктивность колоса.
Методы оценки потенциальной продуктивности зерновых культур и изменение характеризующих ее показателей под воздействием селекционного процесса
Продуктивность — это средняя урожайность одного растения. Урожайность посева зерновых культур с единицы площади определяется произведением двух величин: продуктивности и среднего числа растений. Следовательно, продуктивность — один из двух показателей, определяющих урожайность сорта. Продуктивность растения у зерновых колосовых культур складывается из числа колосоносных стеблей, среднего числа зерен с одного колоса и массы 1000 зерен.
Для яровой пшеницы было показано, что урожайность в большей степени зависит от числа продуктивных колосьев. Эта зависимость является устойчивой по годам и охватывает широкий спектр сортов с различными биологическими свойствами. Следовательно, селекция на урожайность должна стремиться к максимальной плотности продуктивного стеблестоя. Однако следует учесть, что в увлажненных районах нашей страны приняты довольно высокие нормы высева. Дальнейшее загущение посевов даже у экстенсивных сортов не приводит к росту урожайности (Неттевич, Щеглова, Пташенчук, 1979). Поэтому продуктивность колоса заслуживает пристального внимания селекционеров.
Уровень продуктивности колоса обусловлен как процессами образования продуктивных органов, так и их редукцией (Бороевич, 1968; Образцов, 1974; Langer, Dougherty, 1976; Жудра, 1983; Натрова, Смочек, 1983). Повышать продуктивность колоса можно за счет двух компонентов: числа зерен в колосе и массы 1000 зерен. Уровень развития каждого из этих компонентов определяется генетическими особенностями сорта и возможностями реализации их в конкретных условиях возделывания. На сложность генетического контроля названных количественных показателей указывают Kraljevic-Balalic М, Mihaljev I., Leghari Maqbool А. (1982).
Известно, что большинству видов растений свойственна потенциально высокая плодовитость как важнейшее приспособление к выживанию в процессе естественного отбора. У культурных растений помимо природных факторов на формирование и реализацию потенциала продуктивности оказывает огромное влияние деятельность человека. Путем подбора норм высева, внесения удобрений и другими агроприемами земледелец создает оптимальные условия для максимальной реализации потенциальной продуктивности растений в агрофитоценозах с целью получения высокого урожая. Однако, достигнутый фактический уровень урожая зерновых культур - не предел реализации показателей их потенциальной продуктивности. Об этом свидетельствуют данные, полученные в оптимальных условиях выращивания на микроучастках опытных учреждений и в фитотронах (Турбин и др., 1976; Ниловская, Разоренова, 1977; Куперман,1982; Бурденков, Новакова, 1986).
Для современного растениеводства актуальны, во-первых, разработка и программирование агротехнических мероприятий, обеспечивающих реализацию в хозяйствах уже достигнутого селекционерами высокого уровня урожайности и, во-вторых, выявление новых путей дальнейшего повышения потенциальной продуктивности методами селекции. При решении этих задач важную роль играет морфофизиологический анализ формирования элементов продуктивности растений. На основе морфофизиологического анализа была разработана схема формирования элементов продуктивности у зерновых злаков на разных этапах органогенеза, в которой выделяют четыре периода (Куперман, 1980,1982).
В первый период (I - П этапы органогенеза) проходят процессы прорастания семян, появления всходов, определяются число побегов кущения, количество зародышевых и узловых корней и величина конуса нарастания. Чем синхроннее на II этапе органогенеза идут процессы кущения побегов разных порядков, тем больше может быть продуктивных побегов. У озимых злаков П этап органогенеза длится в течение всей осени и зимы, и поэтому число продуктивных побегов определяется как продолжительностью и степенью синхронности формирования побегов осеннего кущения так и выживаемостью побегов в период зимовки. У большинства сортов озимых культур гибель осенних побегов не может быть компенсирована весенним кущением. То есть, в первый период определяется число продуктивных побегов на единицу площади - один из ведущих элементов структуры урожайности зерновых культур.
Во второй период (Ш - IV этапы органогенеза) формируются колоски в колосе. Высокая урожайность обусловливается интенсивностью дифференциации зачаточного колоса и синхронностью закладки колосков на Ш - IV этапах. Асинхронность закладки колосков на этих этапах даже при незначительном дефиците влажности почвы или воздушной засухе приводит к быстрой редукции уже заложившихся колосков. В то же время анализ большого числа сортов пшеницы показывает, что значительных различий по числу колосков, образующихся на Ш - IV этапах органогенеза, в разные годы между сортами экстенсивного и интенсивного типа не наблюдается (Куперман, 1982). По-видимому, это объясняется тем, что ранней весной они обычно находятся в благоприятных условиях, благодаря зимним запасам влаги и относительно пониженным температурам. У озимых ржи и ячменя при быстром нарастании температур часть колосков может редуцироваться уже на IV этапе.
В третий период (V-IX этапы органогенеза) формируются цветки в колосках. Относительно синхронно развиваются цветки лишь в основании колосковых бугорков. У пшеницы в колосках формируется от 5 до 12 цветков, у ржи - от 3 до 8. У ячменя в колосках, как правило, развивается по одному цветку, остальные не развиваются, и колосковая ось превращается в так называемую щетинку у основания зерна. Подсчет цветков на V-VI этапах в колосках озимой пшеницы показывает, что у сортов интенсивного типа число их в среднем колеблется от 8 до 10, а у сортов экстенсивного типа от 6,5 до 7,0. У всех сортов озимой пшеницы число цветков в колоске, в зависимости от местоположения колосков вдоль по колосу сильно варьирует: в колосках средней части колоса их значительно больше, чем в верхних и нижних колосках. Большая часть цветков в колосках пшеницы отстает в
Ф развитии и редуцируется, достигнув V-VI этапов. Таким образом, на VII-VIII этапах органогенеза можно установить некоторые различия, свойственные сортам. У ржи также идет редукция цветков в колосках и у большинства сортов остается по 2, реже по 3 - 4 развитых цветка. Следует отметить, что сорта высокоинтенсивного типа выделяются главным образом по числу цветков в колосках на V-VI этапах органогенеза. Так, по данным Ф.М. Куперман (1980) сорта пшеницы высокоинтенсивного типа
Мироновская 808 и Безостая 1 имеют более высокое число заложившихся цветков в колосе и более низкий процент редуцированных цветков в колосках, чем экстенсивный сорт Ульяновка. Процент развитых цветков на VII-VIII этапах в значительной степени отражает озерненность колоса на XII этапе органогенеза и одновременно служит показателем степени приспособленности сортов к условиям района возделывания.
Метеорологические особенности вегетационного периода ярового ячменя в 1996-1998 г.г
Сведения о метеорологических условиях в годы проведения опыта приведены в таблицах 1 и 2 (по данным метеорологической обсерватории имени В.А. Михельсона, МСХА).
В 1996 г. посев был произведен 26 апреля, всходы отмечены 7мая, начало кущения - 16 мая, выход в трубку - 31 мая, колошение - 17-25 июня, цветение-20-23 июня (наблюдалось цветение во влагалище листа), полное формирование зерна 28 июня-2 июля, полная спелость-25-28 июля. Уборка была проведена 1 августа.
1996 г. является наименее благоприятным для ячменя из трех лет исследования. В начале вегетационного периода 1996 г. наблюдалась повышенная температура и дефицит осадков по сравнению со среднемноголетними данными. Особенно сильная засуха (полное отсутствие осадков) пришлась на первую декаду июня. Во вторую и третью декаду июня осадков выпало 1,7 и 2 нормы соответственно, температура была близка к среднемноголетней. В июле количество осадков и температура были близки к их среднемноголетнему значению, однако в течение месяца осадки распределялись неравномерно. Таким образом, здесь наблюдался дефицит осадков во время прохождения растениями ячменя фаз кущения и выхода в трубку (полное отсутствие осадков), избыточное увлажнение в период колошение - полное формирование зерна и недостаток влаги в период налива. То есть, наиболее важные фазы развития с точки зрения формирования элементов потенциальной продуктивности и ее реализации проходили в условиях засухи и повышенной по сравнению со среднемноголетними данными температуры воздуха. Полегание растений не наблюдалось.
В 1997 г. посев был произведен 30 апреля. Всходы появились 9 мая. Начало кущения отмечено 26 мая, выход в трубку-7 июня, цветение - 25-30 июня, колошение - 1-7июля, полное формирование зерна - 8-Ю июля, полная спелость -4-6 августа. Уборка была проведена 7 августа.
Метеорологические условия 1997 г. были относительно благоприятны для развития растений ячменя, главным образом, из за отсутствия засухи в конце мая — начале июня, которая часто лимитирует урожай в рассматриваемой зоне (Коновалов, 1967). В первую и вторую декады мая наблюдался некоторый дефицит осадков, температура превышала среднемноголетнюю на 1,2 и 0,9 С соответственно, однако уже в третьей декаде мая количество осадков нормализуется, а в начале июня отмечено избыточное увлажнение (в 3 раза больше нормы). Вторая половина вегетационного периода 1997 г. характеризовалась резким дефицитом влаги (осадков выпало в среднем около 10% от нормы) и повышенной температурой воздуха. Таким образом, наблюдался некоторый дефицит влажности в период всходы - кущение, значительный избыток осадков в фазу выхода в трубку и сильная засуха в периоды колошение - полное формирование зерна и полное формирование зерна - восковая спелость. Полегание отсутствовало.
В 1998 г. посев был произведен 1 мая. Даты основных фенологических фаз были следующими : всходы - 10 мая, начало кущения - 21 мая, выход в трубку - 4 июня, колошение - 22-24 июня, цветение - 22-24 июня, полное формирование зерна - 29 июня - 2 июля, полная спелость - 10-18 августа. Уборка была проведена 19 августа.
Количество осадков в первую половину вегетационного периода 1998 г. в целом близко к среднемноголетним данным, но распределены они неравномерно, при этом температура воздуха выше среднемноголетней в отдельные декады (на 1,1-8,4 С). Начиная с третьей декады июня, и вплоть до окончания вегетации (исключение составляет третья декада июля) наблюдалось избыточное увлажнение (осадков выпало около 1,7 нормы), сопровождавшееся снижением температуры воздуха. То есть, в 1998 г. наблюдалось избыточное увлажнение в периоды: всходы — кущение и кущение - выход в трубку. В период выход в трубку — колошение была отмечена засуха, но гораздо менее выраженная, чем в 1996 г. Во второй половине вегетационного периода выпало большое количество осадков, значительно превышающее среднемноголетнюю норму, что спровоцировало сильное полегание растений ячменя и затруднило уборку.
Итак, в 1996 г. наблюдалась засуха в первую половину вегетационного периода, условия второй половины периода вегетации были близки к норме, .N 1997 г. характеризовался засухой в мае, избыточным увлажнением в первую декаду июня и дефицитом осадков во вторую половину вегетации. Отличительной чертой 1998 г. было избыточное увлажнение во второй половине вегетационного периода и засуха в первую, но менее выраженная, чем в 1996 г. Таким образом, годы проведения исследований различались по метеоусловиям периода вегетации, что позволило оценить подопытные сорта в разных условиях и выявить их реакцию на те или иные особенности вегетационного периода.
Сравнение сортов ярового ячменя для Центрального региона разных лет селекции
Ретроспективный анализ сортов ячменя и близкой к нему культуры — яровой пшеницы, приуроченных к определенному региону, выполнен рядом исследователей (Кумаков, 1970; Неттевич, Моргунов, Максименко, 1985; Коновалов, Тарарина, 1989; Зенищева, 1990; Неттевич, Давыдова, Павлова, Шарахов, 2000). Задача такого анализа заключается в том, чтобы уловить тенденции изменения характеристик сортов, связанные со временем их выведения. Эти тенденции позволят понять, за счет каких показателей возрастает хозяйственная ценность сортов (которая и является целью селекции). Если речь идет об урожайности, то это в первую очередь элементы ее структуры. Однако, большой интерес представляют и морфофизиологические показатели (например, фотосинтетического аппарата, корневой системы и т.д.), которые обеспечивают изменение указанных характеристик. Большей частью названные показатели не являлись предметом исследования при подборе пар для скрещивания и объектами отбора. Их изменения произошли независимо от воли селекционера, который контролировал ограниченное число признаков, прямо связанных с урожайностью или качеством продукции (например, продуктивность колоса, массу 1000 зерен). Они произошли в силу связи с хозяйственными показателями.
Когда ретроспективный анализ проведен, его результаты могут быть использованы для составления модели сорта. Теперь уже не формальной (параметры урожайности, длина вегетационного периода и т.д.), а модели более высокого уровня, описывающей признаки, формирующие определенные хозяйственные характеристики - морфофизиологическая и может быть даже физиолого-биохимическая модель. Далее задача селекционера состоит в том, чтобы найти тесты, позволяющие контролировать указанные выше признаки в соответствии с требованиями селекционной технологии, которые предусматривают анализ большого числа растений, делянок возможно более простыми и быстрыми методами. В современной селекции это не всегда возможно, и часть рекомендаций обращена в будущее.
Нужно также считаться с тем, что экстраполяция тенденций на будущие сорта может не оправдываться. Это бывает связано с отрицательными корреляциями полезных свойств. Знание таких корреляций позволяет внести поправки в создаваемую модель. Данные о сортах разных лет селекции — благодарный материал для изучения корреляций свойств (как отрицательных так и положительных). Вторая причина - выход линии подъема (роста показателя) на плато по причинам физиологического характера (например, увеличение содержания какого-либо ценного вещества до уровня, когда дальнейший рост невозможен из-за вредных последствий для жизнедеятельности растений). Третья причина, запрещающая экстраполяцию - хозяйственная целесообразность. Так, может возникнуть необходимость умышленно прервать тенденцию, если она грозит вызвать неблагоприятные хозяйственные последствия (например, излишний рост массы 1000 зерен может осложнить технологию переработки продукта или оказаться невыгодным из-за большого расхода посевного материала). Поэтому возможен случай, когда целесообразным окажется не следование обнаруженным тенденциям, а иной путь, который обещает привести к созданию новых, лучших сортов.
В работе, помимо общепринятых, учитывали нетрадиционные показатели. Известно, что основой формирования продуктивности колоса, исходной базой для налива зерна является биомасса побега. Более ранними исследованиями было установлено, что масса побега достигает максимума в фазу полного формирования зерна - ПФЗ (Коновалов, 1981; Коновалов, Тарарина, Хупацария, 1990; Коновалов, Соловьева, 1995), когда завершается формирование клеточной структуры эндосперма и начинается собственно налив. Эту фазу можно определить по окончанию роста зерновки в длину. Масса побега в фазу ПФЗ отражает уровень накопления биомассы растением и позволяет количественно охарактеризовать исходную базу для налива зерна.
Не менее важна для формирования продуктивности колоса способность растения эффективно использовать накопленную биомассу. Она может быть охарактеризована коэффициентом использования массы побега (Коновалов, 1981). Он представляет собой отношение массы зерна зрелого колоса к массе побега в фазу ПФЗ, то есть показывает, какую массу зерна создает каждая единица массы побега, учитывая и реутилизацию и фотосинтез во время налива зерна и эффективность транспорта метаболитов в зерно.
Потенциальную продуктивность колоса определяли как массу зерна пинцированных колосьев, умноженную на 2 (Коновалов, Тарарина, 1989). Степень реализации потенциальной продуктивности находили, выражая реальную продуктивность в процентах к потенциальной (Коновалов, Тарарина, 1989). Обеспеченность потенциальной продуктивности массой побега рассчитывали как отношение потенциальной продуктивности к массе побега в фазу ПФЗ (Коновалов, Тарарина, 1989). По аналогии определяли обеспеченность потенциальной продуктивности активной площадью листовых пластинок (потенциальная продуктивность колоса / активная площадь листовых пластинок).
Анализ тенденций, связанных с возрастом сортов ячменя, оказался сложным из-за того, что «правильное» изменение какого-либо показателя от самого старого к самому новому сорту отсутствует. Приходится удовлетвориться грубой градацией: старые сорта — новые сорта. Такая градация открывает, как оказалось, основные особенности этих групп сортов, хотя внутри группы наблюдается разнообразие. В группу старых сортов вошли Винер, Московский 121, Надя и Носовский 9-4 сорта, во вторую остальные - 5 сортов, выведенных в более позднее время. Различие между группами достаточно отчетливо. Из табл. 3 видно, что в годы, когда урожайность сортов отличалась (1998 и отчасти 1996), разности между урожаями внутри группы незначимы, а между сортами разных групп они во многих случаях доказаны на уровне значимости 0,05 (HCPos для 1996,1997, и 1998 г.г. соответственно равны 5,3; 4,2; и 5,0 ц/га). Проверка по критерию Вилкоксона (Янко, 1961) по данным 1998 г. также показала, что старые и новые сорта принадлежат к различным совокупностям.
В таблицах указано число случаев значимого (0,05) превышения старых сортов над новыми и новых над старыми. Максимально возможное число таких случаев - 20 (4 х 5 или 5 х 4). Там где вырисовывается преимущество той или иной группы сортов в целом за все 3 года с учетом данных каждого года, число случаев их превосходства подчеркнуто.
Кроме того, указаны сорта, входящие в первую тройку «лучших» (имеющих наибольшее значение признака) для всего набора сортов по каждому признаку и в первую тройку «худших». Для того, чтобы сорт попал в первую тройку, нужно было, чтобы он показал такие результаты во все 3 года.
Корреляции между показателями, определяющими продуктивность колоса у сортов ярового ячменя разных лет селекции
Продуктивность колоса можно считать одним из двух элементов, определяющих урожайность сортов колосовых культур, в том числе - ячменя (второй - число колосоносных стеблей на единицу площади). Поэтому, представляет определенный интерес изучение наследственных особенностей, обусловливающих тот или иной уровень продуктивности колоса, для селекционных целей: создания моделей сортов и, возможно, определения требований к характеристикам элитных растений при отборе. С этой целью был выполнен корреляционный анализ продуктивности колоса и ряда показателей, от которых она зависит, рассчитаны коэффициенты корреляции, характеризующие взаимосвязь между показателями, определяющими продуктивность колоса, а также связь этих показателей с самой продуктивностью. Наряду с попытками установить связи между элементами структуры урожайности и продуктивности и самими этими интегральными показателями, то есть показателями, определяемыми по достижении полной спелости, в згой работе использованы характеристики, полученные в ходе онтогенеза и характеристики процессов, формирующих продуктивность колоса.
Продуктивность колоса определяли двумя способами: в последней пробе побегов в фазу полной спелости и при учете элементов её структуры по учетному рядку (см. методику). Для расчетов коэффициентов корреляции взят учет в пробе из тех соображений, что остальные показатели, для которых рассчитаны коэффициенты корреляции, также получены на растениях проб, отобранных на тех же рядках делянок. Использование продуктивности колосьев из пробных площадок внесло бы некоторую ошибку, связанную с пестротой почвы (всё остальное - число колосьев-100 и способ отбора - случайный - одинаково). И только при расчете коэффициентов корреляции продуктивности с элементами структуры урожайности и урожайностью использовали по понятной причине данные об этом показателе, полученные при анализе пробных площадок.
Расчет коэффициентов корреляции был сделан двумя способами. Первый способ - непосредственное вычисление генотипических, средовых и общепопуляционных коэффициентов корреляции, основанное на разложении популяционных дисперсий и коварианс на генотипические и средовые при использовании данных по повторениям. Для расчетов воспользовались пакетом программ AGROS. Этот способ прямо характеризует генотипические связи, но вследствие неполной адекватности программы реальным ситуациям может приводить к парадоксальным результатам: получению коэффициентов корреляции значительно больших 1 (такие данные, их было немного, исключили из таблиц, естественно, что все они были незначимы на уровне 0,05) и незначимости коэффициентов, близких к 1 (коэффициент считается значимым, если значимы соответствующие ковариансы и дисперсии признаков, поэтому возможны случаи, когда близкий к 1 коэффициент окажется незначимым из-за того, что один из указанных компонентов незначим). Кроме того, в нескольких случаях генотипические коэффициенты не могли быть подсчитаны, поскольку подкоренное число (произведение дисперсий) оказалось отрицательным. Расчет дисперсий для вычисления коэффициентов корреляции идет в два этапа. Первый - обычный для дисперсионного анализа: рассчитываются популяционная (общая) дисперсия, генотипическая, дисперсия рандомизированных блоков (средовая) и остаточная. На втором этапе вносятся поправки в генотипическую и средовую дисперсии, суть которых заключается в элиминации из генотипической дисперсии той её части, которая обязана случайному варьированию (здесь как раз может получиться отрицательное число) и, напротив, объединении дисперсии блоков с дисперсией случайного варьирования (для вычисления общей средовой дисперсии). Для этого используется остаточная дисперсия, подсчитанная на первом этапе. Расчет ковариации ведется по тому же принципу.
Второй способ состоял в использовании для корреляционного анализа средних из повторений. Можно было надеяться, что показатели связи, полученные этим путем, близки к генотипическим, поскольку средовая компонента в какой-то мере устранялась при усреднении данных по повторениям. Второй способ позволял получать коэффициенты корреляции и в тех случаях, когда программа вычисления их первым способом не срабатывала. Сопоставление результатов, полученных тем и другим способом, сообщало большую надежность выводам. Были рассчитаны коэффициенты корреляции между коэффициентами корреляции, полученными первым и вторым способом в течение трех лет эксперимента.
Для этого использованы все коэффициенты, кроме, разумеется, случаев, когда программа вычисления первым способом не срабатывала или давала коэффициенты, значительно превышающие 1. Коэффициент корреляции в 1996, 1997, 1998 г.г. оказался равным 0,95; 0,94; 0,97 соответственно (отличие от 0 значимо на уровне 0,001). Это подтверждает возможность использования второго способа при достаточно большой повторности, что в общем проще. Аналогичные результаты получены СП. Мартыновым (2001).
В таблицах и тексте в числителе представлены коэффициенты корреляции, полученные первым способом расчета, в знаменателе - вторым. Отсутствие данных (при 1-ом способе расчета) связано с особенностями программы, описанными в начале параграфа. По той же причине в ряде таблиц представлены только коэффициенты корреляции, полученные вторым способом (табл. 13, 17, 19, 20). Критические значения коэффициентов корреляции: го5 = 0,67; гю = 0,58.
