# Tábla kísérlet elemzése Az agronómusok a Trial Analytics-t használják különböző növényfajták, művelési technikák és inputkijuttatások teljesítményének értékelésére, beleértve a Precíziós Mezőgazdaságban végzett változó dózisú kijuttatások (VRA) eredményeit is. A szántóföldi kísérletekből származó adatok gyűjtésével, elemzésével és értelmezésével a kutatók betekintést nyernek a genetika, a környezet és a gazdálkodási gyakorlatok közötti kölcsönhatásokba. Ez a tudás megalapozza olyan növénytermesztési stratégiák kialakítását, amelyek optimalizálják a terméspotenciált, miközben minimalizálják az inputfelhasználást. Emellett a Trial Analytics nemcsak a precíziós gazdálkodási gyakorlatok hatékonyságának értékelését teszi lehetővé, hanem segít az ellenálló növényfajták azonosításában is, amelyek változatos és kihívást jelentő körülmények között is jól teljesítenek, ezáltal hozzájárulva az élelmiszerbiztonsághoz. {% hint style="info" %} A GeoPard támogatja a kétfaktoros elrendezésű osztott parcellás kísérleteket is, például amikor ugyanazokat a dózisokat különböző hibrideknél alkalmazzák. Értékelje mind a főhatásokat, mind a dózis × hibrid kölcsönhatást ugyanazon a georeferált kísérleti rétegen. {% endhint %} ## Adatelőkészítés A hatékony kísérletelemzéshez néhány alapvető adathalmaz szükséges: 1. **Hozamadatbázis**:\ Ez az adathalmaz tartalmazza a hozamadatokat.\ Ezt importálhatjuk a [JohnDeere Operation Centerből](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/precizios-mezogazdasagi-adatok-importalasa/importalas-myjohndeere-bol.md) vagy kézzel feltölthetjük [shapefile](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/precizios-mezogazdasagi-adatok-importalasa/hozamadatok-importalasa.md) formátumban vagy [gépspecifikus saját formátumban](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/precizios-mezogazdasagi-adatok-importalasa/gepek-sajat-formatumai.md). 2. **Kijuttatási adatbázis**:\ Ez kulcsfontosságú annak megértéséhez, hogy mi történt ténylegesen a táblán végrehajtott kijuttatás során. Legalább olyan attribútumokat tartalmaz, mint a TargetRate, AppliedRate, valamint néhány géphez kapcsolódó mutatót.\ A Hozamadatbázishoz hasonlóan itt is van lehetőségünk importálni a [JohnDeere Operation Centerből](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/precizios-mezogazdasagi-adatok-importalasa/importalas-myjohndeere-bol.md) vagy kézzel feltölthetjük [shapefile](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/precizios-mezogazdasagi-adatok-importalasa/kijuttatasi-vetesi-adatok-importalasa.md) formátumban vagy [gépspecifikus saját formátumban](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/precizios-mezogazdasagi-adatok-importalasa/gepek-sajat-formatumai.md). 3. **Kezelési zónák/parcellák a kísérletekkel/kísérletekkel**:\ Ezek mutatják a tervezett kijuttatási dózisokat a kísérleteinkhez, betekintést adva a kísérleti elrendezésbe.\ Ha ilyen adatréteg rendelkezésre áll, feltöltjük [shapefile](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/precizios-mezogazdasagi-adatok-importalasa/kijuttatasi-vetesi-adatok-importalasa.md) az AsApplied/AsPlanted vagy Yield vezérlésbe. Ez biztosítja a kompatibilitást az EquationMap-ek készítésekor, és gördülékenyebbé teszi a kísérletelemzést.\ Ez lehet egydimenziós elrendezés vagy osztott parcellás elrendezés egy második kezelési dimenzióval, például hibriddel vagy fajtával.\ Ha ilyen adatréteg nem áll rendelkezésre, akkor a kijuttatási adatbázis TargetRate attribútuma használható helyettesítőként a kísérlet értékeléséhez. 4. **Történeti táblapotenciál zónák:**\ Ezeket a zónákat a GeoPard generálja (a részletek [ITT](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/zonaterkepek-es-elemzesek/tobbeves-zonak.md)találhatók). Hasznosak az olyan kísérletek elemzéséhez, ahol a történeti termelékenység állandó. Ez különösen előnyös, amikor a kísérletek eltérő történeti termelékenységű régiókban helyezkednek el. Miután ezeket az adathalmazokat összegyűjtöttük, a következő lépés a kísérlet értékelési folyamatának elindítása. ## Adatáttekintés A 2023-as őszi búza szezonra a következő adatok állnak rendelkezésre: * Hozamadatbázis, amely a nedves tömeg eloszlását mutatja *(1. ábra)*

1. ábra Eredeti Hozamadatbázis

* Nitrogén (N34) VRA terv (150 kg/ha) 2 kísérleti parcellával (120 kg/ha és 180 kg/ha)*(2. ábra)*

2. ábra Nitrogén (N34) VRA terv kísérleti parcellákkal

* Kijuttatási adatbázis, amely a végrehajtott statisztikákat mutatja *(3. ábra)*

3. ábra Kijuttatási adatbázis

* Történeti táblatermelékenység (*4. ábra*)

4. ábra Történeti táblatermelékenység

{% hint style="warning" %} A Hozamadatbázis nincs kalibrálva: több kombájn dolgozott ott, forduló- és hiányzóadat-nyomok vannak, és a zaj is jól látható. Az optimális eredmény érdekében ajánlott a Hozam kalibrálása és tisztítása műveleteket elvégezni rajta.\ Lépésről lépésre útmutató található a [LINKEN](/geopard-tutorials/hu/agronomia/hozamkalibralas-es-tisztitas.md). {% endhint %} A kalibrált és tisztított Hozamadatbázis a *5. ábrán*látható, a frissített statisztikákkal együtt. Ezt az adathalmazt használjuk a következő lépésekben.

5. ábra Kalibrált és tisztított Hozamadatbázis

## Koncepció A Trial Analytics célja itt annak meghatározása, hogy a táblán melyik Nitrogén (N34) dózis a leghatékonyabb. Vannak kijelölt területek 120 kg/ha, 150 kg/ha és 180 kg/ha nitrogéndózissal. Ezek az adatok egyrészt a kijuttatási adatbázisból, másrészt a kalibrált hozamadatbázisból származnak. Elemzésünket három különálló zónára fókuszáljuk: * 120 kg/ha (kísérleti zónaként jelölve) * 150 kg/ha (fő zónának tekintve) * 180 kg/ha (egy másik kísérleti zóna) Megközelítésünk a következő értékeléseket foglalja magában: 1. **Terv alapú:** a kalibrált hozammal összekapcsolt tervezett változó dózisú kijuttatás (VRA) használatával. 2. **Tényleges kijuttatás alapú:** A tényleges kijuttatási adathalmazok összehasonlítása a kalibrált hozammal. 3. **Tényleges kijuttatás alapú és történeti termelékenység:** A tényleges kijuttatási adathalmazok összehasonlítása a kalibrált hozammal, amelyre rá vannak fedve a történeti táblapotenciál zónák. Ez a módszeres megközelítés lehetővé teszi a nitrogén termésre gyakorolt hatásának átfogó értékelését a tervezett és a ténylegesen kijuttatott adatok alapján egyaránt. ## Terv alapú A ~~kijuttatott~~ tervezett nitrogén (N34) hozameloszlásra gyakorolt hatása a következő képernyőképeken látható *(6. ábra, 7. ábra, 8. ábra)*. Íme a megállapítások rövid összefoglalása: * A fő zóna 150 kg/ha nitrogénnel 45,8 ha-t fed le, és átlagosan 4,99 t/ha hozamot ad (*6. ábra*). * Az első kísérleti zóna 180 kg/ha nitrogén kijuttatásával 1,76 ha-t fed le, és átlagosan 6,5 t/ha hozamot ad (*7. ábra*). * A második kísérleti zóna 120 kg/ha nitrogénnel 1,86 ha-t ölel fel, és átlagosan 6,39 t/ha hozamot produkál (*8. ábra*). Az eredmények felvetnek egy fontos kérdést: Miért tűnik úgy, hogy az alacsonyabb dózis hatékonyabb, mint a magasabb? A mélyebb betekintéshez a következő fázis[ a kísérletek értékelése a ténylegesen kijuttatott adatok alapján](/geopard-tutorials/hu/agronomia/tabla-kiserlet-elemzese.md#applied-based-evaluation).

6. ábra Fő zóna N34 150 kg/ha

7. ábra Kísérleti zóna N34 180 kg/ha

8. ábra Kísérleti zóna N34 120 kg/ha

Az alábbiakban részletesen bemutatjuk az értékelés során használt képleteket és beállításokat. {% hint style="info" %} Az Equation megközelítés és annak végrehajtása mélyebb megértéséhez kérjük, tekintse meg útmutatóinkat mind a [felhasználói felülethez](/geopard-tutorials/hu/termekbemutato-webes-alkalmazas/kepletalapu-elemzes.md) és az [API-hoz](/geopard-tutorials/hu/api-dokumentacio/diagramok-alapfolyamatokkal/5.-kepletek-vegrehajtasa.md). {% endhint %} Itt vannak a futtatandó egyenletek a számítások reprodukálásához. 1. Fő zóna 150 kg/ha-val:\ `Yield_Main = np.where(Zone==1, Yield_WetMass, np.nan)` 2. Kísérlet 120 kg/ha-val:\ `Yield_Zone = np.where(Zone==3, Yield_WetMass, np.nan)` 3. Kísérlet 180 kg/ha-val:\ `Yield_Zone = np.where(Zone==2, Yield_WetMass, np.nan)` Fontos aktiválni a *Numpy* *t (9. ábra)* és kikapcsolni az *interpolációt* *(10. ábra)*.

9. ábra A "Numpy" aktiválása

10. ábra Az "Interpolált" adatok használatának kikapcsolása

## Tényleges kijuttatás alapú Egy figyelemre méltó megfigyelés, hogy a kísérlet során a tényleges kijuttatási dózis nem mindig egyezik a tervezett (Target) dózissal. Pontosabban az eloszlás 120 kg/ha-tól egészen 189 kg/ha-ig terjed *(11. ábra)*. Ezt a változékonyságot figyelembe véve kulcsfontosságú volt hibatűrési küszöböt meghatározni. Így a ±5% pontosságot elfogadható határértéknek tekintették ahhoz, hogy a kísérlet megfelelő legyen az értékeléshez. A következő képernyőképeken (*12. ábra, 13. ábra, 14. ábra)* a hozam statisztikai eloszlása látható, a ténylegesen kijuttatott Nitrogén (N34) mennyiségre fókuszálva. Íme az összefoglalt statisztikák, figyelembe véve a ±5% pontossági elfogadási küszöböt: * A fő zóna 150 kg/ha-nál 43,5 ha kijuttatott területet fedett le, átlagosan 4,9 t/ha hozammal (*12. ábra*). * Az első kísérleti zóna 180 kg/ha-nál 1,47 ha területet fedett le, és átlagosan 6,5 t/ha hozamot adott (*13. ábra*). * A második kísérleti zóna 120 kg/ha-nál 1,44 ha területet ölelt fel, átlagosan 6,3 t/ha hozammal (*14. ábra*).

11. ábra Tényleges kijuttatási dózisok a kísérletekben

12. ábra Fő zóna N34 150 kg/ha ±5%

13. ábra Kísérleti zóna N34 180 kg/ha ±5%

14. ábra Kísérleti zóna N34 120 kg/ha ±5%

A módszertan és ezeknek az eredményeknek a részleteinek mélyebb megértéséhez az alkalmazott egyenletek alább láthatók: 1. A kísérlet ténylegesen kijuttatott nitrogénje:\ `Applied_Trial = np.where((Zone == 3) | (Zone == 2), Applied_Value, np.nan)` 2. Fő zóna 150 kg/ha-val, 5% elfogadással:\ `Yield_Main = np.where((Zone == 1) & (Applied_Value >= 142.5) & (Applied_Value <= 157.5), Yield_WetMass, np.nan)` 3. Kísérlet 120 kg/ha-val, 5% elfogadással:\ `Yield_Trial = np.where((Zone == 3) & (Applied_Value >= 114.0) & (Applied_Value <= 126.0), Yield_WetMass, np.nan)` 4. Kísérlet 180 kg/ha-val, 5% elfogadással:\ `Yield_Trial = np.where((Zone == 2) & (Applied_Value >= 171.0) & (Applied_Value <= 189.0), Yield_WetMass, np.nan)` ## **Tényleges kijuttatás alapú és történeti termelékenység** A kísérletekből származó hozamadatok következetesen meghaladják a teljes táblán megfigyelt átlaghozamot. A különbség egyik fő oka láthatóan az a történetileg magas termelékenységű zóna, ahol a kísérleteket végezték, ahogy a *15. ábrán* és az *16. ábrán*látható. A kísérletek árnyaltabb értékeléséhez kulcsfontosságú a termelékenységi zónák figyelembevétele az eredmények elemzésekor.

15. ábra Történeti táblapotenciál zónák

16. ábra Történeti táblapotenciál zónák mint Hozamadatbázis

A következő képernyőképeken (*(17. ábra, 18. ábra, 19. ábra)* a hozam statisztikai eloszlása látható, a ténylegesen kijuttatott Nitrogén (N34) mennyiségre fókuszálva, amely rá van fedve a történeti termelékenységi zónákra (GeoPardban létrehozva). Íme az összefoglalt statisztikák, figyelembe véve a tényleges mennyiségekre alkalmazott ±5% pontossági elfogadást: * A fő zóna 150 kg/ha-nál 2,65 ha kijuttatott területet fedett le, átlagosan 6,34 t/ha hozammal (*17. ábra*). * Az első kísérleti zóna 180 kg/ha-nál 1,08 ha területet fedett le, és átlagosan 6,41 t/ha hozamot adott (*18. ábra*). * A második kísérleti zóna 120 kg/ha-nál 1,78 ha területet ölelt fel, átlagosan 6,33 t/ha hozammal (*19. ábra*).

17. ábra Fő zóna N34 150 kg/ha, a történeti termelékenységgel átfedésben

18. ábra Kísérleti zóna N34 180 kg/ha ±5%, a történeti termelékenységgel átfedésben

19. ábra Kísérleti zóna N34 120 kg/ha ±5%, a történeti termelékenységgel átfedésben

A módszertan és ezeknek az eredményeknek a részleteinek mélyebb megértéséhez az alkalmazott egyenletek alább láthatók: 1. Fő zóna 150 kg/ha-val, 5% elfogadással, a történeti termelékenységgel átfedésben:\ `Yield_Main = np.where((Application_Zone == 1) & (Productivity_SubZone == 51) & (Applied_Value >= 142.5) & (Applied_Value <= 157.5), Yield_WetMass, np.nan)` 2. Kísérlet 120 kg/ha-val, 5% elfogadással, a történeti termelékenységgel átfedésben:\ `Yield_Trial = np.where((Application_Zone == 3) & (Productivity_SubZone == 51) & (Applied_Value >= 114.0) & (Applied_Value <= 126.0), Yield_WetMass, np.nan)` 3. Kísérlet 180 kg/ha-val, 5% elfogadással, a történeti termelékenységgel átfedésben:\ `Yield_Trial = np.where((Application_Zone == 2) & (Productivity_SubZone == 51) & (Applied_Value >= 171.0) & (Applied_Value <= 189.0), Yield_WetMass, np.nan)` ahol * az a rész `Productivity_SubZone == 51` a magas termelékenységű zónákat jelöli a végrehajtott kísérletekkel, * a részek `(Applied_Value >= 142.5) & (Applied_Value <= 157.5)` , `(Applied_Value >= 114.0) & (Applied_Value <= 126.0)`, `(Applied_Value >= 171.0) & (Applied_Value <= 189.0)` ±5% pontosságot foglalnak magukban a dózisokhoz képest `150`, `120`, `180` kg/ha. ## Összegzés A kísérletekből származó hozameredmények szorosan igazodnak a tábla magas történeti termelékenységű zónájában megfigyelt átlaghozamhoz. Más szóval az N34 termék 120 kg/ha - 150 kg/ha - 180 kg/hadózisokkal végzett kísérleti kijuttatása esetén az átlagos hozamok 6,33 t/ha - 6,34 t/ha - 6,41 t/ha voltak, és ez rendre nem gyakorolt jelentős hatást a betakarított hozamra a magas termelékenységű zónán belül. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/hu/agronomia/tabla-kiserlet-elemzese.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.