تحليلات التجارب الحقلية

يستخدم الأغرونوميون تحليلات التجارب لتقييم أداء أصناف المحاصيل المختلفة وتقنيات الزراعة وتطبيقات المدخلات، بما في ذلك نتائج تطبيقات المعدل المتغير في الزراعة الدقيقة. من خلال جمع وتحليل وتفسير البيانات الناتجة عن التجارب الحقلية، يحصل الباحثون على رؤى حول تداخلات الوراثة والبيئة وممارسات الإدارة. تُسهم هذه المعرفة في تطوير استراتيجيات إدارة المحاصيل التي تُحسّن إمكانات المحصول مع تقليل استخدام المدخلات. علاوة على ذلك، تُمكّن تحليلات التجارب من تقييم فعالية ممارسات الزراعة الدقيقة وتساعد أيضاً في تحديد الأصناف المقاومة التي يمكنها الازدهار في ظروف متنوعة وتحدّية، مما يساهم في الأمن الغذائي.

تحضير البيانات

من أجل تحليلات تجريبية فعّالة، هناك بعض مجموعات البيانات الأساسية المطلوبة:

1. مجموعة بيانات الغلة: تلتقط هذه المجموعة بيانات الغلة. يمكننا استيرادها من مركز تشغيل جون دير أو تحميلها يدويًا كـ ملف شكل (Shapefile) أو كـ صيغة خاصة بالآلات.

2. مجموعة بيانات التطبيق: هذه أساسية لفهم التطبيق الذي نُفِّذ فعليًا في الحقل. على الأقل، تحتوي على سمات مثل معدل الهدف (TargetRate)، والمعدل المطبق (AppliedRate)، وبعض المقاييس المتعلقة بالآلات. كما هو الحال مع مجموعة بيانات الغلة، لدينا خيارات لاستيرادها من مركز تشغيل جون دير أو تحميلها يدويًا كـ ملف شكل (Shapefile) أو كـ صيغة خاصة بالآلات.

3. المناطق/الحُقَل مع التجارب/الاختبارات: تُظهر هذه معدلات التطبيق المخططة لتجاربنا، مما يمنح رؤية لتصميم التجربة. إذا كان مثل هذا الطبق البيانات متاحًا، نحمّله كـ ملف شكل (Shapefile) في وحدة AsApplied/AsPlanted أو تحكم الغلة. هذا يضمن التوافق عند بناء خرائط المعادلات (EquationMaps)، مما يبسط تجربة تحليلات التجارب. إذا لم يكن مثل هذا الطبق البيانات متاحًا، يمكن أن تُستخدم سمة معدل الهدف (TargetRate) من مجموعة بيانات التطبيق كبديل لتقييمات التجربة.

4. مناطق الإمكانات التاريخية للحقل: تُولَّد هذه المناطق بواسطة GeoPard (التفاصيل موجودة هنا). إنها مفيدة لتحليل التجارب ذات الإنتاجية التاريخية المتسقة. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما تكون التجارب موزعة عبر مناطق ذات إنتاجية تاريخية متباينة.

بمجرد أن نجمع هذه مجموعات البيانات، تكون الخطوة التالية هي بدء عملية تقييم التجربة.

نظرة عامة على البيانات

توجد البيانات التالية لموسم 2023 لمحصول القمح الشتوي:

• مجموعة بيانات الغلة تُبرز توزيع الكتلة الرطبة (الشكل 1)

الشكل 1 مجموعة بيانات الغلة الأصلية

• خطة معدل متغير للنيتروجين (N34) (150 كجم/هكتار) مع قطعتين تجريبيتين (120 كجم/هكتار و180 كجم/هكتار)(الشكل 2)

الشكل 2 خطة N34 بمعدلات متغيرة مع قطع تجريبية

• مجموعة بيانات التطبيق تعرض الإحصاءات المطبقة (الشكل 3)

الشكل 3 مجموعة بيانات التطبيق

• الإنتاجية التاريخية للحقل (الشكل 4)

الشكل 4 الإنتاجية التاريخية للحقل

مجموعة بيانات الغلة لم تُعاير بعد: كانت عدة حصادات تعمل هناك، وهناك آثار دوران وبيانات مفقودة، والضوضاء واضحة. يُنصح بتطبيق عمليات معايرة وتنظيف الغلة للحصول على نتائج مثلى. يمكن العثور على درس تعليمي خطوة بخطوة في الرابط.

مجموعة بيانات الغلة، بعد المعايرة والتنظيف، معروضة في الشكل 5، جنبًا إلى جنب مع الإحصاءات المحدثة. ستُستخدم هذه المجموعة في الخطوات التالية.

الشكل 5 مجموعة بيانات الغلة المعايرة والمنظفة

المفهوم

هنا هدف تحليلات التجارب هو تحديد معدل النيتروجين (N34) الأكثر فعالية للحقل. توجد مناطق محددة بمعدلات نيتروجين 120 كجم/هكتار، 150 كجم/هكتار، و180 كجم/هكتار. تُشتق هذه البيانات من مجموعة بيانات التطبيق من ناحية ومن مجموعة بيانات الغلة المعايرة من ناحية أخرى.

نركّز تحليلنا على ثلاث مناطق متميزة:

• 120 كجم/هكتار (مُعَيَّنة كمنطقة تجريبية)

• 150 كجم/هكتار (تُعتبر المنطقة الرئيسية)

• 180 كجم/هكتار (منطقة تجريبية أخرى)

سيشمل نهجنا التقييمات التالية:

1. قائم على الخطة: باستخدام تطبيق المعدل المتغير المخطط (VRA) المرتبط بالغلة المعايرة.

2. قائم على المطبق فعليًا: مقارنة مجموعات البيانات المطبقة الفعلية ضد الغلة المعايرة.

3. قائم على المطبق فعليًا والإنتاجية التاريخية: مقارنة مجموعات البيانات المطبقة الفعلية ضد الغلة المعايرة مع تراكب مناطق الإمكانات التاريخية للحقل.

سيسمح هذا النهج المنهجي بإجراء تقييم شامل لتأثير النيتروجين على الغلة، استنادًا إلى بيانات التطبيق المخطط والفعلية المطبقة.

قائم على الخطة

تأثير المطبق النيتروجين المخطط (N34) على توزيع الغلة مُلتَقَط بصريًا في لقطات الشاشة التالية (الشكل 6، الشكل 7، الشكل 8). إليك ملخص موجز للنتائج:

• المنطقة الرئيسية، بمعدل نيتروجين 150 كجم/هكتار، تمتد على مساحة 45.8 هكتار ومتوسط غلة 4.99 طن/هكتار (الشكل 6).

• المنطقة التجريبية الأولى، باستخدام تطبيق نيتروجين 180 كجم/هكتار، تغطي 1.76 هكتار، بمتوسط غلة 6.5 طن/هكتار (الشكل 7).

• المنطقة التجريبية الثانية، بمعدل نيتروجين 120 كجم/هكتار، تضم 1.86 هكتار وتنتج متوسط غلة 6.39 طن/هكتار (الشكل 8).

تستدعي النتائج سؤالًا مهمًا: لماذا يبدو أن معدل التطبيق الأقل أكثر كفاءة من المعدل الأعلى؟ للحصول على رؤى أعمق، تتضمن المرحلة التالية تقييم التجارب باستخدام بيانات المطبق الفعلية.

الشكل 6 المنطقة الرئيسية بمعدل N34 150 كجم/هكتار

الشكل 7 المنطقة التجريبية بمعدل N34 180 كجم/هكتار

الشكل 8 المنطقة التجريبية بمعدل N34 120 كجم/هكتار

فيما يلي مناقشة متعمقة للمعادلات والتكوينات المستخدمة أثناء التقييم.

للتعمق في نهج المعادلات وتنفيذه، يرجى الاطلاع على دروسنا لكل من واجهة المستخدم و واجهة برمجة التطبيقات (API).

فيما يلي المعادلات التي يجب تشغيلها لإعادة حساب النتائج.

1. المنطقة الرئيسية بمعدل 150 كجم/هكتار: Yield_Main = np.where(Zone==1, Yield_WetMass, np.nan)

2. تجربة بمعدل 120 كجم/هكتار: Yield_Zone = np.where(Zone==3, Yield_WetMass, np.nan)

3. تجربة بمعدل 180 كجم/هكتار: Yield_Zone = np.where(Zone==2, Yield_WetMass, np.nan)

من المهم تفعيل Numpy (الشكل 9) وإيقاف التقريب البيني (Interpolation) (الشكل 10).

الشكل 9 تفعيل "Numpy"

الشكل 10 إيقاف استخدام البيانات "المقربة/المستنتجة"

قائم على المطبق فعليًا

ملاحظة بارزة هي أن المعدل المطبق فعليًا خلال التجربة لا يتطابق دائمًا مع المعدل المخطط (المستهدف). على وجه التحديد، يتراوح التوزيع من 120 كجم/هكتار إلى 189 كجم/هكتار (الشكل 11). نظرًا لهذا التباين، كان من الضروري وضع معيار لتحمل الخطأ. لذا، تم تحديد دقة ±5% كعتبة مقبولة لاعتبار التجربة مناسبة للتقييم.

المعروضة في لقطات الشاشة التالية (الشكل 12، الشكل 13، الشكل 14) هي التوزيعات الإحصائية للغلة، مع التركيز على أرقام النيتروجين (N34) المطبقة فعليًا. فيما يلي الإحصاءات الملخصة، مع مراعاة قبول دقة ±5%:

• المنطقة الرئيسية عند 150 كجم/هكتار كان لها منطقة مطبقة بمساحة 43.5 هكتار، بمتوسط غلة 4.9 طن/هكتار (الشكل 12).

• المنطقة التجريبية الأولى عند 180 كجم/هكتار غطت مساحة 1.47 هكتار وأنتجت متوسط غلة 6.5 طن/هكتار (الشكل 13).

• المنطقة التجريبية الثانية المحددة عند 120 كجم/هكتار امتدت على مساحة 1.44 هكتار، بمتوسط غلة 6.3 طن/هكتار (الشكل 14).

الشكل 11 معدلات التطبيق الفعلية في التجارب

الشكل 12 المنطقة الرئيسية بمعدل N34 150 كجم/هكتار ±5%

الشكل 13 المنطقة التجريبية بمعدل N34 180 كجم/هكتار ±5%

الشكل 14 المنطقة التجريبية بمعدل N34 120 كجم/هكتار ±5%

لفهم أعمق للمنهجية وتفاصيل هذه النتائج، المعادلات المستخدمة أدناه:

1. النيتروجين المطبق فعليًا في التجربة: Applied_Trial = np.where((Zone == 3) | (Zone == 2), Applied_Value, np.nan)

2. المنطقة الرئيسية بمعدل 150 كجم/هكتار مع قبول 5%: Yield_Main = np.where((Zone == 1) & (Applied_Value >= 142.5) & (Applied_Value <= 157.5), Yield_WetMass, np.nan)

3. تجربة بمعدل 120 كجم/هكتار مع قبول 5%: Yield_Trial = np.where((Zone == 3) & (Applied_Value >= 114.0) & (Applied_Value <= 126.0), Yield_WetMass, np.nan)

4. تجربة بمعدل 180 كجم/هكتار مع قبول 5%: Yield_Trial = np.where((Zone == 2) & (Applied_Value >= 171.0) & (Applied_Value <= 189.0), Yield_WetMass, np.nan)

قائم على المطبق فعليًا والإنتاجية التاريخية

أرقام الغلة من التجارب تفوق باستمرار متوسط الغلة عبر الحقل بأكمله. يبدو أن العامل الرئيسي الذي يدفع هذا التباين هو منطقة الإنتاجية التاريخية العالية حيث وقعت التجارب، كما هو موضح في الشكل 15 و الشكل 16. لتقييم أكثر دقة للتجارب، من الضروري أخذ مناطق الإنتاجية في الاعتبار عند تحليل النتائج.

الشكل 15 مناطق الإمكانات التاريخية للحقل

الشكل 16 مناطق الإمكانات التاريخية للحقل كمجموعة بيانات غلة

المعروضة في لقطات الشاشة التالية (الشكل 17، الشكل 18، الشكل 19) هي التوزيعات الإحصائية للغلة، مع التركيز على أرقام النيتروجين (N34) المطبقة فعليًا والمفروضة فوق مناطق الإنتاجية التاريخية (المنشأة في GeoPard). فيما يلي الإحصاءات الملخصة، مع مراعاة قبول دقة ±5% لأرقام التطبيق:

• المنطقة الرئيسية عند 150 كجم/هكتار كانت لها مساحة مطبقة قدرها 2.65 هكتار، بمتوسط غلة 6.34 طن/هكتار (الشكل 17).

• المنطقة التجريبية الأولى عند 180 كجم/هكتار غطت مساحة 1.08 هكتار وأنتجت متوسط غلة 6.41 طن/هكتار (الشكل 18).

• المنطقة التجريبية الثانية المحددة عند 120 كجم/هكتار امتدت على مساحة 1.78 هكتار، بمتوسط غلة 6.33 طن/هكتار (الشكل 19).

الشكل 17 المنطقة الرئيسية بمعدل N34 150 كجم/هكتار مغطاة بالإنتاجية التاريخية

الشكل 18 المنطقة التجريبية بمعدل N34 180 كجم/هكتار ±5% مغطاة بالإنتاجية التاريخية

الشكل 19 المنطقة التجريبية بمعدل N34 120 كجم/هكتار ±5% مغطاة بالإنتاجية التاريخية

لفهم أعمق للمنهجية وتفاصيل هذه النتائج، المعادلات المستخدمة أدناه:

1. المنطقة الرئيسية بمعدل 150 كجم/هكتار مع قبول 5% مغطاة بالإنتاجية التاريخية: Yield_Main = np.where((Application_Zone == 1) & (Productivity_SubZone == 51) & (Applied_Value >= 142.5) & (Applied_Value <= 157.5), Yield_WetMass, np.nan)

2. تجربة بمعدل 120 كجم/هكتار مع قبول 5% مغطاة بالإنتاجية التاريخية: Yield_Trial = np.where((Application_Zone == 3) & (Productivity_SubZone == 51) & (Applied_Value >= 114.0) & (Applied_Value <= 126.0), Yield_WetMass, np.nan)

3. تجربة بمعدل 180 كجم/هكتار مع قبول 5% مغطاة بالإنتاجية التاريخية: Yield_Trial = np.where((Application_Zone == 2) & (Productivity_SubZone == 51) & (Applied_Value >= 171.0) & (Applied_Value <= 189.0), Yield_WetMass, np.nan)

حيث

• الجزء Productivity_SubZone == 51 يعكس مناطق الإنتاجية العالية التي تحتوي على التجارب المطبقة،

• الأجزاء (Applied_Value >= 142.5) & (Applied_Value <= 157.5) , (Applied_Value >= 114.0) & (Applied_Value <= 126.0), (Applied_Value >= 171.0) & (Applied_Value <= 189.0) تدمج دقة ±5% من المعدلات 150, 120, 180 كجم/هكتار.

الملخص

نتائج الغلة من التجارب تتوافق بشكل وثيق مع متوسط الغلة الملحوظ عبر منطقة الإنتاجية التاريخية العالية في الحقل. بمعنى آخر، التطبيق التجريبي لمنتج N34 بمعدلات 120 كجم/هكتار - 150 كجم/هكتار - 180 كجم/هكتار، أسفر عن متوسط غلات 6.33 طن/هكتار - 6.34 طن/هكتار - 6.41 طن/هكتار على التوالي، ولا يُظهر تأثيرًا كبيرًا على الغلة المحصودة داخل منطقة الإنتاجية العالية.