intTypePromotion=3

Sinh thái học nông nghiệp : Sinh thái học và sự phát triển Nông nghiệp part 2

Chia sẻ: AJFGASKJHF SJHDB | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

0
171
lượt xem
67
download

Sinh thái học nông nghiệp : Sinh thái học và sự phát triển Nông nghiệp part 2

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nội dung của tối ưu hoá sản xuất nông nghiệp Con người là thành viên quan trọng bậc nhất của hệ sinh thái nông nghiệp. Trong sự phát triển của hệ sinh thái, con ng−ời giữ vai trò chủ động; trong nhiều khả năng phát triển của hệ sinh thái, con người có thể lựa chọn con đường duy nhất đúng phù hợp với lợi ích của mình. Với trí tuệ của mình, con người có thể điều khiển hệ sinh thái của mình theo hướng có lợi nhất cho con ng−ời. Hệ sinh thái như thế nào thì con...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Sinh thái học nông nghiệp : Sinh thái học và sự phát triển Nông nghiệp part 2

  1. 2.3. Néi dung cña tèi −u ho¸ s¶n xuÊt n«ng nghiÖp Con ng−êi lµ thµnh viªn quan träng bËc nhÊt cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp. Trong sù ph¸t triÓn cña hÖ sinh th¸i, con ng−êi gi÷ vai trß chñ ®éng; trong nhiÒu kh¶ n¨ng ph¸t triÓn cña hÖ sinh th¸i, con ng−êi cã thÓ lùa chän con ®−êng duy nhÊt ®óng phï hîp víi lîi Ých cña m×nh. Víi trÝ tuÖ cña m×nh, con ng−êi cã thÓ ®iÒu khiÓn hÖ sinh th¸i cña m×nh theo h−íng cã lîi nhÊt cho con ng−êi. HÖ sinh th¸i nh− thÕ nµo th× con ng−êi lµ vËy. Trong s¶n xuÊt n«ng nghiÖp, con ng−êi kh«ng chØ giíi h¹n môc tiªu cña m×nh trong viÖc t¹o ra nh÷ng s¶n phÈm cã Ých cho con ng−êi ë giai ®o¹n tr−íc m¾t mµ cßn nghÜ ®Õn lîi Ých cña nhiÒu thÕ hÖ kÕ tiÕp vÒ sau: Tho¶ m·n nhu cÇu ngµy cµng t¨ng cña con ng−êi vÒ s¶n phÈm n«ng nghiÖp, cã nghÜa lµ ®¹t ®−îc n¨ng suÊt c©y trång - vËt nu«i cao, s¶n l−îng n«ng nghiÖp cao, phÈm chÊt n«ng s¶n tèt víi møc ®Çu t− vËt chÊt Ýt, ®¹t hiÖu qu¶ kinh tÕ cao; Tho¶ m·n nhu cÇu nµy nh−ng kh«ng lµm ¶nh h−ëng ®Õn c¸c nhu cÇu kh¸c cña con ng−êi; Tho¶ m·n nhu cÇu hiÖn t¹i nh−ng kh«ng lµm ph−¬ng h¹i ®Õn c¸c nhu cÇu t−¬ng lai; Con ng−êi vÉn sèng hµi hoµ víi thiªn nhiªn, con ng−êi lµ mét bé phËn tÝch cùc cña thiªn nhiªn. 3. M« h×nh hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp 3.1. Kh¸i niÖm M« h×nh hoÆc h×nh mÉu theo nghÜa réng th−êng lµ mét c¸i mÉu hay mét m« h×nh cña mét vËt thÓ ®Ó lµm theo. Trong ®iÒu khiÓn häc, m« h×nh lµ sù trõu t−îng ho¸ hay ®¬n gi¶n ho¸ hÖ thèng. Thùc tÕ hÖ thèng rÊt phøc t¹p, m« h×nh ®¬n gi¶n h¬n hÖ thèng, tuy vËy m« h×nh ph¶i cã thuéc tÝnh chøc n¨ng quan träng cña hÖ thèng nh−ng kh«ng nhÊt thiÕt ph¶i cã tÊt c¶ c¸c thuéc tÝnh cña hÖ thèng. Nãi c¸ch kh¸c, m« h×nh lµ ph−¬ng tiÖn ®Ó t¸ch ra tõ hÖ thèng ho¹t ®éng kh¸ch quan nµo ®Êy c¸c mèi liªn hÖ vµ quan hÖ cã quy luËt, cã trong thùc tÕ cÇn nghiªn cøu. Trong m« h×nh kh«ng cÇn ph¶i ph¶n ¸nh tÊt c¶ c¸c ®Æc ®iÓm cña hÖ thèng mµ chØ cÇn ph¶n ¸nh ®−îc c¸c mèi quan hÖ gi÷a c¸c yÕu tè cña hÖ thèng. §ã lµ sù trõu t−îng ho¸ hÖ thèng. M« h×nh lµ mét c«ng cô nghiªn cøu khoa häc, kh¸c víi khuynh h−íng gi¶m ph©n trong khoa häc lµ c« lËp vµ ph©n tÝch c¸c thµnh phÇn nhá cña sù vËt ®Ó nghiªn cøu chóng; ph−¬ng ph¸p m« h×nh ho¸ lµ nghiªn cøu hÖ thèng nh− mét tæng thÓ. M« h×nh gióp cho c¸c nhµ khoa häc hiÓu biÕt, ®¸nh gi¸ vµ tèi −u ho¸ hÖ thèng. HiÓu ®−îc hµnh vi ë tõng bé phËn cña hÖ thèng th× cã thÓ phèi hîp c¸c bé phËn Êy trong mét m« h×nh phøc t¹p h¬n. Lµm nh− vËy ta thÊy ®−îc c¸c ®Æc tÝnh míi, nghÜa lµ th«ng tin vÒ hµnh vi cña hÖ thèng, nh−ng kh«ng thÊy ®−îc hµnh vi cña c¸c bé phËn. Tõ ®©y cã thÓ x©y dùng ®−îc c¸c gi¶ thuyÕt míi. Nhê cã m« h×nh, ta cã thÓ kiÓm tra l¹i sù ®óng ®¾n cña c¸c sè liÖu quan s¸t vµ c¸c gi¶ ®Þnh rót ra tõ c¸c sè liÖu Êy. M« h×nh kh«ng ph¶i lµ v¹n n¨ng nh−ng lµ mét c«ng cô cÇn thiÕt cho c¸c nhµ khoa häc. M« h×nh gióp chóng ta hiÓu s©u h¬n c¸c hÖ thèng phøc t¹p. M« h×nh cßn gióp chóng ta dù b¸o, nghÜa lµ nghiªn cøu hÖ thèng phøc t¹p trong c¸c ®iÒu kiÖn mµ chóng ta ch−a thÓ quan s¸t hay t¹o ra ®−îc, hoÆc kh«ng thÓ quan
  2. s¸t ®−îc trong thÕ giíi thùc t¹i. TiÕn hµnh mét thÝ nghiÖm quy m« réng víi mét hÖ thèng tù nhiªn rÊt tèn tiÒn ®ßi hái thêi gian dµi, m« h×nh dù b¸o sÏ gióp chóng ta gi¶i quyÕt khã kh¨n nµy. M« h×nh dù b¸o cßn ®−îc dïng ®Ó ®¸nh gi¸ t¸c ®éng cña c¸c biÖn ph¸p trong viÖc qu¶n lý nguån lîi tù nhiªn. Môc ®Ých kh¸c n÷a cña m« h×nh lµ gióp ta chän quyÕt ®Þnh tèt nhÊt vÒ qu¶n lý hÖ thèng, gióp chän ph−¬ng ¸n tèt nhÊt ®Ó ®iÒu khiÓn hÖ thèng. Thùc ra gi÷a ®¸nh gi¸ vµ tèi −u ho¸ sù kh¸c nhau kh«ng râ l¾m. Cã hai lo¹i m« h×nh sinh th¸i: m« h×nh ph©n tÝch vµ m« h×nh m« pháng. C¶ hai lo¹i m« h×nh ®Òu nh»m t×m hiÓu vµ dù b¸o c¸c hÖ sinh th¸i, song mçi lo¹i dïng c¸c c«ng cô to¸n kh¸c nhau: m« h×nh ph©n tÝch th−êng dïng c¸c c«ng cô to¸n phøc t¹p, m« h×nh m« pháng th−êng dïng c¸c c«ng cô to¸n ®¬n gi¶n h¬n. M« h×nh ph©n tÝch m« t¶ c¸c qu¸ tr×nh trong hÖ sinh th¸i b»ng c¸c ph−¬ng tr×nh to¸n häc mµ ta ®· biÕt hµnh vi cña chóng. M« h×nh ph©n tÝch ®−îc dïng trong mét sè vÊn ®Ò sinh th¸i nh− qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt, sù ph¸t triÓn cña quÇn thÓ. §Ó nghiªn cøu toµn bé hÖ sinh th¸i, c¸c m« h×nh nµy Ýt t¸c dông. C¸c ph−¬ng ph¸p ph©n tÝch chØ cã Ých trong mét sè ®iÒu kiÖn nhÊt ®Þnh nh− khi c¸c ph−¬ng tr×nh m« t¶ c¸c qu¸ tr×nh sèng lµ tuyÕn tÝnh hay khi cã mét sè Ýt ph−¬ng tr×nh ®−îc gi¶i cïng mét lóc. Chóng chØ ®óng khi m« t¶ c¸c qu¸ tr×nh x¶y ra liªn tôc. M« h×nh cña hÖ sinh th¸i th−êng bao gåm hµng chôc ®Õn hµng tr¨m ph−¬ng tr×nh ®ång thêi vµ chóng lµ tuyÕn tÝnh còng nh− kh«ng tuyÕn tÝnh. Trong m« h×nh ph©n tÝch th−êng ph¶i ®¬n gi¶n ho¸ c¸c qu¸ tr×nh ®−îc m« h×nh ho¸. VÝ dô, lóc x©y dùng m« h×nh cña quÇn thÓ ph¶i gi¶ thiÕt r»ng tèc ®é t¨ng tr−ëng cña quÇn thÓ lµ kh«ng thay ®æi. Trong thùc tÕ, tèc ®é t¨ng tr−ëng phô thuéc vµo rÊt nhiÒu yÕu tè cña b¶n th©n quÇn thÓ vµ ngo¹i c¶nh. M« h×nh m« pháng kh«ng cã c¸c lêi gi¶i chÝnh x¸c cho mét m« h×nh nh− ph−¬ng tr×nh ph©n tÝch vµ tõ ®Êy sÏ cã mét sè sai lÖch do b¶n chÊt kh«ng chÝnh x¸c cña c¸ch gi¶i. M« h×nh m« pháng cã lîi ë chç cã thÓ gi¶i nhiÒu ph−¬ng tr×nh gÇn nh− cïng mét lóc vµ cã thÓ ®−a vµo ®Êy tÊt c¶ c¸c kiÓu kh«ng tuyÕn tÝnh kh¸c nhau. M« h×nh m« pháng th−êng dïng c¸c thuËt to¸n ®¬n gi¶n nh−ng cã xu h−íng phï hîp víi sè liÖu quan s¸t. 3.2. C¸ch x©y dùng m« h×nh Trong qu¸ tr×nh x©y dùng m« h×nh th−êng ph¶i qua c¸c b−íc sau: a) M« h×nh quan niÖm, tr−íc khi x©y dùng m« h×nh, ng−êi nghiªn cøu ph¶i suy nghÜ xem m« h×nh cña m×nh sÏ nh− thÕ nµo. B»ng c¸ch suy luËn hay dùa vµo thùc nghiÖm ph¶i x¸c ®Þnh c¸c thµnh phÇn, quan hÖ gi÷a chóng vµ c¬ chÕ ho¹t ®éng cña hÖ thèng. b) M« h×nh s¬ ®å, vÏ mét s¬ ®å trªn giÊy gåm c¸c hép vµ mòi tªn. Hép cßn gäi lµ ng¨n, ®¹i diÖn cho c¸c thµnh phÇn cña hÖ thèng. Mçi ng¨n cã sè vµo (input) vµ sè ra (output). Sè vµo gäi lµ biÕn ®iÒu khiÓn hay biÕn møc ®é. Néi dung cña hép gäi lµ biÕn tr¹ng th¸i. Mòi tªn ®¹i diÖn cho sù vËn ®éng cña dßng n¨ng l−îng hay vËt chÊt.
  3. Thu ho¹ch HÖ thèng vËt lý C¸c hÖ thèng bªn ngoµi C©y trång VËt nu«i §« thÞ C¶nh quan S«ng suèi §Çu vµo N−íc ngÇm §éng thùc vËt v.v. §Êt. HÖ thèng qu¶n lý H×nh 11. M« h×nh s¬ ®å vÒ HSTNN (Nguån : Herman Huizing, 1990) c) M« h×nh to¸n, c¸c m« h×nh ph©n tÝch còng nh− m« pháng dùa vµo mèi quan hÖ gi÷a c¸c biÕn ®iÒu khiÓn vµ c¸c biÕn tr¹ng th¸i, gi÷a c¸c biÕn tr¹ng th¸i víi nhau. QuyÕt ®Þnh c¸c hµm sè vµ c¸c biÕn tr¹ng th¸i quan träng cÇn ®−a vµo m« h×nh, ph¶i x¸c ®Þnh: C¸c trÞ sè ®Çu tiªn cña c¸c biÕn tr¹ng th¸i; C¸c biÕn ®iÒu khiÓn sÏ thay ®æi biÕn tr¹ng th¸i; C¸c quan hÖ hµm sè gi÷a c¸c biÕn tr¹ng th¸i. Hµm sè dïng trong c¸c m« h×nh lµ c¸c hµm sè ®¹i sè th«ng th−êng. Kü thuËt ®Ó tÝnh c¸c hµm sè nµy lµ håi quy th−êng dïng trong thèng kª. Ph−¬ng ph¸p ®Ó tÝnh c¸c th«ng sè cña hµm sè lµ b×nh ph−¬ng nhá nhÊt cã trong tÊt c¶ c¸c gi¸o tr×nh thèng kª. Muèn x¸c ®Þnh mèi quan hÖ gi÷u c¸c biÕn tr¹ng th¸i ta th−êng dïng ph−¬ng ph¸p hÖ sè t−¬ng quan. Kü thuËt t−¬ng quan gióp ta quyÕt ®Þnh ®−îc c¸c qu¸ tr×nh nµo tiÕn hµnh cïng nhau vµ do ®Êy cã mèi quan hÖ trùc tiÕp hay gi¸n tiÕp. Hai biÕn t−¬ng quan cao cã thÓ cã mèi liªn hÖ sè l−îng b»ng håi quy. Tr−êng hîp cã nhiÒu biÕn ¶nh h−ëng ®Õn mét qu¸ tr×nh cã thÓ dïng kü thuËt ph©n tÝch thèng kª nhiÒu chiÒu ®Ó nghiªn cøu mèi quan hÖ gi÷a c¸c biÕn. C¸c ph−¬ng ph¸p th−êng dïng phæ biÕn lµ ph©n tÝch thµnh phÇn chÝnh (principal component analysis), ph©n tÝch nh©n tè (factor analysis), ph©n tÝch håi quy tõng b−íc (stepwise regression analysis). Nhê c¸c ph−¬ng ph¸p nµy, chóng ta cã thÓ lo¹i bít mét sè biÕn kh«ng quan träng ®Ó cho m« h×nh ®−îc ®¬n gi¶n vµ gän. §èi víi c¸c m« h×nh ph©n tÝch th−êng ph©n biÖt hai lo¹i m« h×nh: - M« h×nh mét møc lµ c¸c m« h×nh tÜnh, kh«ng kÓ ®Õn yÕu tè thêi gian. Lo¹i nµy, ch¼ng h¹n lµ m« h×nh vÒ ¶nh h−ëng cña c¸c yÕu tè khÝ t−îng ®Õn n¨ng suÊt;
  4. - M« h×nh nhiÒu møc, th−êng lµ c¸c m« h×nh ®éng, gåm c¶ hÖ thèng biÕn tr¹ng th¸i vµ hÖ thèng hµm sè biÓu hiÖn mèi quan hÖ gi÷a c¸c biÕn tr¹ng th¸i. VÝ dô nh− m« h×nh qu¸ tr×nh quang hîp cña quÇn thÓ. M« h×nh ®éng ¸p dông víi hÖ sinh th¸i lµ mét vÊn ®Ò cßn t−¬ng ®èi míi. HiÖn nay cã nhiÒu kiÓu m« h×nh kh¸c nhau ®· ®−îc ®Ò nghÞ, qu¸ tr×nh t×m tßi vµ gi¶i quyÕt vÊn ®Ò nµy ®ang ®−îc tiÕp tôc. d) M« h×nh m¸y tÝnh Ngµy nay víi sù ph¸t triÓn cña c«ng nghÖ th«ng tin cho phÐp chóng ta x©y dùng ®−îc c¸c m« h×nh sinh th¸i b»ng nh÷ng ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh chuyªn dông cã ý nghÜa thùc tiÔn rÊt cao. HÇu nh− tÊt c¶ c¸c lo¹i m« h×nh ®Òu cã thÓ x©y dùng theo c¸c ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh nhÊt ®Þnh. C¸c lo¹i m¸y tÝnh míi cã thÓ tÝnh to¸n hµng triÖu phÐp tÝnh trong mét gi©y, v× vËy lîi Ých cña c¸c m« h×nh nµy lµ gióp qu¸ tr×nh tÝnh to¸n mét c¸ch nhanh chãng vµ ch¹y c¸c ch−¬ng tr×nh thö nghiÖm mét c¸ch an toµn vµ rÎ tiÒn. V× ®Æc tÝnh cña hÖ sinh th¸i lµ mét hÖ thèng sèng nªn ®¸p sè cho c¸c m« h×nh th«ng th−êng cã nhiÒu lêi gi¶i. Khi lËp ®−îc c¸c ch−¬ng tr×nh ®Ó ch¹y m« h×nh to¸n, ®Æc biÖt lµ c¸c m« h×nh cã sö dông c¸c tËp hîp mê, c¸c hµm phøc t¹p th× cã thÓ m« pháng rÊt thùc tÕ c¸c hÖ sinh th¸i ngoµi tù nhiªn. Mét sè øng dông c¬ b¶n trong sinh th¸i häc ngµy nay ®−îc c¸c c¬ quan nghiªn cøu x©y dùng s½n c¸c ch−¬ng tr×nh cho ng−êi sö dông. V× vËy, chóng ta chØ cÇn nhËp c¸c d÷ liÖu d−íi d¹ng biÕn ®Çu vµo, sau ®ã ®−a ra c©u lÖnh ®Ó m¸y tÝnh tù tÝnh to¸n ®Çu ra. VÝ dô cô thÓ nh− ch−¬ng tr×nh tÝnh to¸n thêi vô gieo trång cña FAO dùa vµo l−îng m−a vµ sù bèc h¬i n−íc. VÝ dô kh¸c lµ ch−¬ng tr×nh ph©n vïng sinh th¸i n«ng nghiÖp (còng cña tæ chøc FAO). Nguyªn lý c¬ b¶n cña ch−¬ng tr×nh nµy lµ ph©n chia c¸c khu vùc s¶n xuÊt n«ng nghiÖp thµnh c¸c hÖ sinh th¸i ®Æc tr−ng dùa vµo c¸c ®iÒu kiÖn tù nhiªn nh− bøc x¹ mÆt trêi, ®Æc ®iÓm n«ng hãa, chÕ ®é n−íc, v.v... GÇn ®©y, c¸c øng dông cña viÔn th¸m vµ hÖ thèng th«ng tin ®Þa lý (GIS) vµo nghiªn cøu sinh th¸i häc ®−îc ®Ò cËp ®Õn rÊt nhiÒu. §©y còng lµ mét lo¹i m« h×nh m¸y tÝnh ®Æc tr−ng. Víi c¸c ch−¬ng tr×nh phÇm mÒm s½n cã nh− ArcView, ILWIS, v.v... c¸c nhµ sinh th¸i häc cã thÓ m« h×nh hãa mét c¸ch dÔ dµng c¸c qu¸ tr×nh phøc t¹p ngoµi tù nhiªn, ch¼ng h¹n nh− dù ®o¸n biÕn ®éng cña ®a d¹ng sinh häc trong hÖ sinh th¸i rõng. Th«ng qua m« h×nh to¸n häc vÒ mèi t−¬ng quan gi÷a sinh khèi thùc vËt vµ c¸c nhãm ®éng vËt, gi÷a thùc vËt vµ c¸c ®iÒu kiÖn khÝ t−îng, thæ nh−ìng, v.v... ®Ó tõ ®ã chóng ta cã t¹o mét m« h×nh ph©n tÝnh hoÆc dù ®o¸n b»ng c¸ch t¹o liªn kÕt to¸n häc gi÷a c¸c líp th«ng tin víi nhau. B−íc cuèi cïng cña viÖc x©y dùng lµ x¸c ®Þnh xem m« h×nh cã t−îng tr−ng cho thÕ giíi thùc t¹i kh«ng. Cã mÊy c¸ch ®Ó lµm c«ng viÖc nµy. Tr−íc hÕt lµ m« pháng vµ so s¸nh, lÊy sè liÖu thùc cho vµo tÝnh vµ xem xÐt kÕt qu¶ cã gièng kÕt qu¶ thùc tÕ kh«ng. KÕt qu¶ kh«ng ®óng víi thùc tÕ, ch−a ch¾c m« h×nh ®· sai mµ cã thÓ do sè liÖu ch−a ®Çy ®ñ. 3.3. M« h×nh cña qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt c©y trång §Ó ®iÒu khiÓn qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt cña c©y trång, ng−êi ta sö dông réng r·i ph−¬ng ph¸p m« h×nh ho¸. Cã rÊt nhiÒu m« h×nh ho¸ cña qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt c©y trång, sau ®©y lµ mét sè m« h×nh chñ yÕu.
  5. M« h×nh thèng kª ®¬n gi¶n Lo¹i m« h×nh nµy lµ ph−¬ng tr×nh håi quy cña n¨ng suÊt víi mét hay vµi yÕu tè t−¬ng quan chÆt víi n¨ng suÊt nhÊt. C¸c yÕu tè nµy cã thÓ lµ khÝ t−îng, chÊt dinh d−ìng hay ph©n bãn, biÖn ph¸p canh t¸c (nh− mËt ®é trång). C¸c m« h×nh nµy kh«ng chó ý ®Õn qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt mµ chØ dùa trªn kÕt qu¶ cña tÝnh to¸n thèng kª. Ph−¬ng tr×nh ®−îc chän ®Ó biÓu diÔn qu¸ tr×nh trªn ®−îc tÝnh b»ng ph−¬ng ph¸p thùc nghiÖm. C¸c ph−¬ng ph¸p biÓu hiÖn mèi quan hÖ nµy th−êng gäi lµ hµm s¶n xuÊt, cã thÓ cã nhiÒu d¹ng kh¸c nhau. H−íng sö dông håi quy béi ®Ó nghiªn cøu quan hÖ gi÷a n¨ng suÊt vµ c¸c yÕu tè khÝ t−îng do nhµ thèng kª ng−êi Anh Fisher (1925) vµ nhµ khÝ t−îng häc Liªn X« V.M.Obukhèp (1949) më ®Çu. §Õn nay ®· cã rÊt nhiÒu ph−¬ng tr×nh ®−îc ®Ò nghÞ ®Ó dù b¸o n¨ng suÊt cña hÇu hÕt c¸c lo¹i c©y trång. VÒ quan hÖ gi÷a n¨ng suÊt vµ ph©n bãn, viÖc sö dông hµm s¶n xuÊt ®Ó tÝnh rÊt phæ biÕn. Barker (1977), tÝnh ph¶n øng cña c¸c lo¹i lóa kh¸c nhau víi l−îng ph©n bãn theo d¹ng ph−¬ng tr×nh: y = a + bF - gF2 Trong ®ã: y - n¨ng suÊt lóa (kg/ha); F - l−îng ph©n bãn (kg chÊt dinh d−ìng/ha); a - n¨ng suÊt lóc kh«ng bãn ph©n; b - chØ sè ph¶n øng víi ph©n bãn; g - kh¶ n¨ng chÞu c¸c l−îng ph©n rÊt cao. C¸c lo¹i lóa a b g Gièng míi, cã t−íi : 2200 18 0,09 Gièng míi, kh«ng t−íi : 1400 15 0,11 Gièng cò, cã t−íi : 2000 11 0,13 Gièng cò, kh«ng t−íi : 1400 9 0,16 Quan hÖ gi÷a n¨ng suÊt vµ mËt ®é trång còng ®−îc tÝnh kÜ b»ng c¸c ph−¬ng ph¸p håi quy. §èi víi mçi lo¹i c©y trång kh¸c nhau, cã c¸c ph−¬ng tr×nh håi quy kh¸c nhau. M« h×nh thèng kª dùa vµo kiÕn thøc sinh lý GÇn ®©y c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu vÒ sinh lý c©y trång ®· gióp ta hiÓu biÕt kü h¬n qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt cña c©y trång. Do ®Êy, cã thÓ x©y dùng mét kiÓu m« h×nh kh«ng chØ biÓu diÔn ¶nh h−ëng trùc tiÕp c¸c yÕu tè ngo¹i c¶ng ®Õn n¨ng suÊt mµ cßn th«ng qua mét sè yÕu tè sinh lý cña c©y trång. VÝ dô sau ®©y biÓu hiÖn ®iÒu ®ã. §µo ThÕ TuÊn (1975) trªn c¬ së tæng kÕt thÝ nghiÖm 3 n¨m gieo cÊy c¸c thêi vô kh¸c nhau, ®· ®Ò xuÊt m« h×nh tÝnh n¨ng suÊt th«ng qua qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt gåm 3 b−íc.
  6. a) T¹o diÖn tÝch l¸: 1 b =a+ L N Trong ®ã: L - thêi gian diÖn tÝch l¸ (m2.ngµy); N - l−îng ®¹m bãn (kg/ha); a,b - hÖ sè phô thuéc vµo l−îng bøc x¹ c¶ vô xu©n vµ nhiÖt ®é b×nh qu©n c¶ vô mïa; b) Quang hîp: W = L.E Trong ®ã: W - n¨ng suÊt chÊt kh« (g/m2); E - hiÖu suÊt quang hîp thuÇn (g/m2.ngµy) phô thuéc vµo tæng sè nhiÖt ®é c¶ vô xu©n vµ nhiÖt ®é b×nh qu©n c¶ vô mïa. c) Ph©n phèi s¶n phÈm quang hîp: Y = W.K Trong ®ã: Y - n¨ng suÊt h¹t (g/m2); K - hÖ sè kinh tÕ, phô thuéc vµo l−îng bøc x¹ sau træ cña vô xu©n vµ tæng sè nhiÖt ®é sau træ cña vô mïa. §µo ThÕ TuÊn (1980) còng ®· dùa vµo kÕt qu¶ ph©n tÝch 276 ruéng lóa trong 12 n¨m , ®Ò xuÊt mét kiÓu m« h×nh kh¸c cã tÝnh ®Õn yÕu tè n¨ng suÊt : Y = B«ng/m2xTräng l−îng b«ng Trong ®ã: B«ng/m2 = 28,417+0,0089*(chÊt kh« tr−íc træ) - 0,121* (thêi gian diÖn - tÝch l¸ tr−íc træ) + 0,769*(nh¸nh /m2) ChÊt kh« tr−íc træ = f (khãm/m2); - - Thêi gian diÖn tÝch l¸ tr−íc træ = f (l−îng ®¹m bãn); Nh¸nh/m2 = f (khãm/m2); - - Träng l−îng b«ng = 0,182 - 0,000151*(chÊt kh« sau træ) - 0,000446*(thêi gian diÖn tÝch l¸ sau træ + 0,25599*(h¹t/b«ng) ; - ChÊt kh« sau træ = f (tæng sè nhiÖt ®é c¶ vô); - Thêi gian diÖn tÝch l¸ sau træ = f (l−îng ®¹m bãn); - H¹t/b«ng = f (l−îng bøc x¹ sau træ); f : hµm sè. C¸c lo¹i m« h×nh trªn ®©y t−¬ng ®èi ®¬n gi¶n vµ chÝnh x¸c, cã thÓ dõng ®Ó dù ®o¸n n¨ng suÊt c©y trång.
  7. M« h×nh ®éng cña qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt HiÖn nay rÊt nhiÒu ng−êi ®· nghiªn cøu c¸c m« h×nh kh¸c nhau, dïng cho qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt cña ruéng c©y trång. PhÇn nhiÒu lµ c¸c m« h×nh ®éng, m« h×nh to¸n häc hoÆc m« h×nh m¸y tÝnh. ë ®©y, chóng t«i chØ cã thÓ tr×nh bµy s¬ l−îc vÒ nguyªn t¾c x©y dùng c¸c m« h×nh lo¹i nµy. T¹o n¨ng suÊt c©y trång gåm 3 qu¸ tr×nh sinh lý c¬ b¶n: quang hîp, h« hÊp vµ sinh tr−ëng. Trong m« h×nh cña qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt, cã c¸c m« h×nh phô m« t¶ 3 qu¸ tr×nh sinh lý nãi trªn. M« h×nh cña qu¸ tr×nh t¹o n¨ng suÊt gåm c¸c khèi sau: KhÝ t−îng vµ ®Êt, gåm viÖc x¸c ®Þnh diÖn tÝch l¸ theo tÇng, l−îng l¸, cÊu tróc h×nh häc cña quÇn thÓ c©y trång vµ t¸c ®éng cña c¸c ®iÒu kiÖn ngo¹i c¶nh nh− bøc x¹, nhiÖt ®é, ®é Èm, giã, thøc ¨n ... Sinh lý, gåm c¸c qu¸ tr×nh quang hîp, h« hÊp vµ tho¸t h¬i n−íc; Sinh tr−ëng, gåm qu¸ tr×nh sinh tr−ëng cña c¸c c¬ quan vµ n¨ng suÊt. C¸c m« h×nh nµy th−êng lµ ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh ®iÖn tö, cho phÐp tÝnh sù sinh tr−ëng vµ n¨ng suÊt c©y trång th«ng qua c¸c qu¸ tr×nh quang hîp, h« hÊp vµ ph©n phèi s¶n phÈm quang hîp. C¸c qu¸ tr×nh trªn phô thuéc vµo c¸c yÕu tè ngo¹i c¶nh nh− bøc x¹, nhiÖt ®é, n−íc, chÊt dinh d−ìng. C¸c ph−¬ng tr×nh biÓu diÔn nh÷ng qu¸ tr×nh sinh lý ®Òu ®−îc x©y dùng dùa vµo c¸c th«ng sè thùc nghiÖm theo c¸c nguyªn t¾c ®· tr×nh bµy ë trªn. H×nh 22. Sù trao ®æi ®¹m trong hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp víi hÖ sinh th¸i thµnh thÞ (Sè liÖu do §µo ThÕ TuÊn thu thËp t¹i hîp t¸c x· Vò Th¾ng, 1984) Sè trong h×nh (ngoµi ngoÆc): kgN/ha/n¨m; (trong ngoÆc): kgN t−¬ng ®−¬ng l−¬ng thùc. 3.4. M« h×nh cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp HiÖn nay ch−a cã m« h×nh hoµn chØnh nµo cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp ®−îc ®Ò nghÞ. ChØ cã nh÷ng m« h×nh tõng mÆt, ch¼ng h¹n nh− m« h×nh cña sù trao ®æi n¨ng l−îng hay m« h×nh trao ®æi vËt chÊt nh− trao ®æi ®¹m. Tuy vËy, c¸c m« h×nh nµy còng chØ cã tÝnh chÊt m« t¶. M« h×nh nµy biÓu diÔn c¸c khèi cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp, dßng n¨ng l−îng, vËt chÊt trao ®æi gi÷a c¸c khèi, dù tr÷ n¨ng l−îng vµ vËt chÊt trong c¸c khèi.
  8. Dùa vµo sù ho¹t ®éng cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp ®· tr×nh bµy ë trªn, §µo ThÕ TuÊn vµ c«ng sù (1984) ®· ®Ò nghÞ mét m« h×nh ®¬n gi¶n ®Ó biÓu diÔn sù ho¹t ®éng cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp. M« h×nh nµy gåm 4 khèi. HÖ sinh th¸i ®ång ruéng; HÖ sinh th¸i d©n c−; HÖ sinh th¸i ch¨n nu«i; HÖ sinh th¸i thµnh thÞ (kh«ng ë trong hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp). H×nh 43. M« h×nh khèi cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp (m« pháng theo §µo ThÕ TuÊn, 1984) Muèn ®¸nh gi¸ ®−îc møc ho¹t ®éng cña mét HSTNN, ph¶i x¸c ®Þnh c¸c biÕn tr¹ng th¸i cña c¸c khèi vµ c¸c biÕn ®iÒu khiÓn (sè ra, sè vµo) cña c¸c khèi. Gi÷a c¸c khèi, cã sù trao ®æi n¨ng l−îng vµ vËt chÊt. C−êng ®é cña sù trao ®æi nµy quyÕt ®Þnh n¨ng suÊt cña hÖ sinh th¸i. Ngoµi ra, gi÷a hÖ sinh th¸i ®ång ruéng víi khÝ quyÓn, gi÷a hÖ sinh th¸i thµnh thÞ víi n−íc ngoµi còng cã sù trao ®æi n¨ng l−îng vµ vËt chÊt. Sau ®©y chóng t«i xin dÉn hai m« h×nh cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp theo kiÓu nµy: m« h×nh cña hÖ sinh th¸i n«ng nghiÖp n−íc Ph¸p vµ n−íc ViÖt Nam vµo n¨m 1980 (§µo ThÕ TuÊn 1984).

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản