Wykorzystanie informacji o lokalnie zmiennych warunkach środowiskowych w celu przewidywania jakości ziarna pszenicy podczas zbioru

The study presents the correlation between the quality of winter wheat grain, understood as the content of protein, and the parameters of harvested grain (moisture and yield) and locally variable environmental conditions (relative altitude, the content of total Kjeldahl nitrogen, exchangeable phosphorus and potassium, magnesium, the pH coefficient, the content of organic matter in soil). The results obtained on the basis of the data collected from 5 production fields of the total area of 112 ha give grounds for the conclusion that by application of multiple regression it is possible to construct a relatively precise model for prediction of the content of protein in wheat grain even on the basis of the measurement of easily obtainable information about the relative altitude and yield. However, the effectiveness of the model will be limited to a small field area. The construction of universal model using information about locally variable environmental conditions is difficult due to the strong variability of the correlation between the analysed traits describing environmental conditions and the content of protein in wheat grain. The study was a part of the development project No. R12 0073 06 entitled "Development and validation of the technology for separation grain stream during cereals selective harvesting ", financed by the Polish Ministry of Science and Higher Education.W pracy przedstawiono zależności pomiędzy jakością ziarna pszenicy ozimej, rozumianą jako zawartość białka, a parametrami zbieranego ziarna (wilgotność i wielkości plonu) oraz lokalnie zmiennymi warunkami środowiskowymi (względna wysokość n.p.m., zawartość azotu ogólnego, wymiennego fosforu i potasu, oraz magnezu, współczynnik pH, zawartość materii organicznej w glebie). Wyniki uzyskane w oparciu o dane zgromadzone na 5 produkcyjnych polach o łącznej powierzchni 112,78 ha pozwalają stwierdzić, że stosując regresję wieloraką można zbudować stosunkowo dokładny model do predykcji zawartości białka w ziarnie pszenicy nawet w oparciu o pomiar łatwych do pozyskania informacji o względnej wysokości n.p.m. i wielkości polonu, jednak jego skuteczność będzie ograniczona do niewielkiego obszaru powierzchni. Budowa uniwersalnego modelu wykorzystującego informacje o lokalnie zmiennych warunkach środowiskowych jest utrudniona ze względu na silną zmienność zależności pomiędzy analizowanymi cechami opisującymi warunki środowiskowe, a zawartością białka w ziarnie pszenicy. Pracę zrealizowano w ramach projektu rozwojowego nr R12 0073 06 pt: „Opracowanie i walidacja technologii rozdziału strumienia ziarna podczas selektywnego zbioru zbóż” finansowanego przez MNiSW