Один из самых распространённых вопросов, возникающих у клиентов сельскохозяйственной испытательной лаборатории — это вопрос касаемый вариабельности результатов исследования образцов в рамках одного поля или силосной ямы, бункера с комбикормом и прочее. Именно здесь статистическая теория выборки в сельском хозяйстве становится очень важной.
На базовом уровне теория выборки заключается в том, чтобы выборка точно отражала картину по всему месту отбора. Это может быть уровень микроэлементов в почве на конкретном поле или же совокупность параметров качества силоса. Это лишь несколько примеров, в которых теория выборки играет ключевую роль. Правильная выборка позволит принять правильное решение на основе лабораторного анализа.
Итак, какое отношение теория выборки имеет отношение к отбору проб в сельском хозяйстве?
Сразу же при первичном пробоотборе можно столкнуться я рядом сложностей.
Во‑первых, это неоднородность материала, из которого берутся образцы. Например, при анализе сена в нём есть листья и стебли, и они должны быть пропорционально представлены в образце так же, как в тюке сена, не говоря уже обо всем стоге. При отборе проб почвы рассматривается всё поле, которое может иметь разную рельефность, разные типы почвы, а также границы.
Во‑вторых, нужно собрать достаточное количество материала, чтобы он представлял собой образец, но при этом был достаточным по объёму для отправки в лабораторию. Как упоминалось ранее, неоднородная природа большинства сельскохозяйственных материалов означает, что нам нужно собрать достаточное количество образца, чтобы он содержал различные части и компоненты.
Третья проблема — доступ к источнику образцов. Может быть особенно сложно отбирать пробы из зернохранилищ, грузовиков, мешков или ям. Это может затруднить получение репрезентативной пробы. В таких случаях рекомендовано отбирать пробы в разное время или по мере использования материала.
При больших объёмах помогают автоматические пробоотборники, при ручном отборе используются специализированные зонды, почвенные или кормовые. Не стоит брать образец просто руками, так как вы потеряете мельчайшие частицы.
Важно контролировать глубину отбора проб. Она может варьироваться в зависимости от задач, но все пробы должны быть отобраны на одинаковой глубине. Рекомендовано отбирать пробы на глубине до 20 см для верхнего слоя почвы и от 20 до 60 см для анализа нижнего слоя почвы. Для отбора проб из тюков сена, например, следует использовать почвенные щупы на глубине 45 см.
Для отбора проб почвы мы рекомендуем брать от 15 до 20 проколов для каждой пробы, которая должна представлять собой не более 16 га. Для отбора проб по сетке рекомендуется брать 8–12 проколов. Затем эти пробы следует объединить и перемешать, прежде чем поместить в один пакет для образцов. Для анализа сена рекомендовано отбирать не менее 20 образцов из стога, состоящего из 100 или более тюков. Достаточное количество образцов позволяет лаборатории при необходимости провести дополнительные тесты или проверку качества.
При отправке образца в лабораторию вам следует присвоить ему значимый идентификатор. Значимый идентификатор образца позволит вам узнать, что представлял собой ваш образец, когда вы его брали. Описание образца почвы или корма также может помочь лаборатории назначить правильное тестирование.
В заключение отметим, что теория выборки в сельскохозяйственном анализе является ключевым фактором для понимания при отборе проб, чтобы обеспечить получение точных данных для принятия обоснованных решений. Если пробы, отправленные в лабораторию, не являются точными и надёжными, то и лабораторные данные не могут точно отражать ситуацию в подразделении, принимающем решения.
В штате лабораторно-исследовательского центра «Агроплем» специалисты пробоотбора, которые помогут вам отобрать репрезентативную пробу и гарантированно получить достоверные результаты исследований!
