Бескровная М.В. – студент КарГТУ (гр. БТ-14-3)
Чопчиц О.Е. – студент КарГТУ (гр. БТ-14-3) Научн. рук.– к.б.н., доц. Андреева А.П.
ОПТИМИЗАЦИЯ МАКРОСОЛЕВОГО БАЛАНСА ПРИ КУЛЬТИВИРОВАНИИ МЕТОД ГИДРОПОНИКИ
Использование математического метода для расчета многофакторного эксперимента удобно для повышения эффективности анализа технологических и др. сложных, в том числе природных, процессов с целью их оптимизации и прогнозирования. В отличие от традиционных методов, в которых конечная модель представляется полиномом некоторой степени без возможности четкого выделения влияния каждого отдельного фактора на результат, в нашем случае это достигается специальной процедурой, в значительной мере облегчающей задачи оптимизации.
К настоящему времени метод адаптирован для выполнения по специальной программе ANETR-21 на ПЭВМ на языке Турбо-Паскаль.
Программа позволяет:
— работать со значительным объемом исходных данных: до 14 переменных при практически неограниченном числе исходных опытов, что придает методу преимущества информационной поисковой системы;
— возможность введения в программу различных ограничений, диктуемых знанием сущности механизма процесса;
— сводится к минимуму вероятность сбоев в работе программы;
— выдачу информации о причинах сбоя и рекомендации по их устранению;
— возможности широкого использования методов планирования опытных работ, особенно для случая управляемого эксперимента, что позволяет получить надежные модели при многократном сокращении объема опытных работ.
Арсенал парных зависимостей включает 15 уравнений; описывающие монотонно изменяющиеся кривые без экстремальных перегибов, с одним перегибом, симметричные и асимметричные, S-образные.
Метод детерминирован, так как предусматривает возможность ограниченного выбора типа парных зависимостей по каждому аргументу, последовательность нейтрализации, обязательное прохождение кривой парной зависимости через заданную точку и целый арсенал других ограничений, обеспечивающих значительную гибкость и универсальность программы.
Надежность моделей оценивается рядом показателей, в том числе средними квадратическими отклонениями (СКО) расчетных значений от исходных, расчетных значений от среднеинтервальных как в абсолютных, так и относительных величинах. Последние – СКО% и СКО%-ср особенно важны коэффициентом множественной корреляции R и критерием Фишера.
На выходе программа дает, кроме аналитического выражения искомой многомерной функции, графики и аналитические выражения парных зависимостей, график динамики изменения СКО%, таблицу отклонений расчетных значений от исходных с указанием NN пробы и ранжировкой по возрастанию отклонений.
Вся информация о модели собрана в таблицу-формуляр.
Следует отметить, что при определении оптимального соотношения макросолей в питательной среде для культивирования растений Cucumis sativusмы не достигнем высокой адекватности модели, так как на выбранную целевую функцию 6 — длина растений (см), возможно, в большей мере влияют другие параметры среды, не задействованные нами.
Описываемый эксперимент проводится по рекомендуемой матрице рационального планирования для 25 опытов.
Аргументы по столбцам желательно располагать в порядке предполагаемого снижения степени их влияния на функцию. Последовательность выполнения опытов должна отвечать минимизации затрат на смену уровня выбираемого аргумента, но не обязательно.
Формуляр модели по 6-й функции представлен аргументами F (2,3,4,5) факторы, влияющие на высоту стебля, ранжируются в порядке приоритетности своего влияния следующим образом: NN 1, 2, 5, как это видно на графике изменений СКО и по цифрам, приведенным в столбце «СКО%» формуляра модели. На графике изменения СКО% и по информации в упомянутом столбце видим, что последние два фактора на функцию 6 почти не влияют.
Таким образом, в диапазоне экспериментов максимальный ростовой индекс будем иметь при содержании MgNO3 — 3800 мг/л, KNO3 – 274 мг/л и MgSO4 (мг/л) — 33,4 мг/л. В последнем случае целесообразно продолжать опыт для подтверждения тенденции возрастания ростового индекса при больших значениях этого параметра. В будущем необходимо выяснить влияние на искомую функцию и других, не использованных в настоящей модели, параметров.
Огромным преимуществом данного метода является то, что, собственно говоря, здесь Вы вообще можете обойтись без землесмеси, поскольку все необходимые питательные вещества Ваши растения будут получать из специально приготовленного раствора.
В целом же, выращивание огурцов на гидропонике состоит из нескольких этапов: — посева семян в кассеты;
— пересаживания молоденьких ростков в кубики;
— посадка окрепшей рассады в маты.