CCL

Összesen 23 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM097787
Első szerző:Duzs László (természetvédelmi mérnök, okleveles agrármérnök)
Cím:Tápanyag-gazdálkodás a növények relatív klorofilltartalmának figyelembe vételével / Duzs László, Ragán Péter, Nagy János, Kith Károly, Adrienn Széles, Simkó Attila, Rátonyi Tamás
Dátum:2021
Megjegyzések:A kutatás célja a kukorica tápanyag-utánpótlásának vizsgálata a növény relatív klorofilltartalmának (SPAD érték) meghatározásával. A vizsgálatokat 2019-ben a Minolta SPAD-502-es eszközzel végeztük 5 mérési időpontban nem öntözött körülmények között 60,000/ha tőszám mellett. A mérések a kukorica 4 leveles, a 8 leveles, a 10 leveles állapotában, valamint az 50%-os nővirágzás és a szemtelítődés fázisaiban történtek. A kutatás során igazoltuk a SPAD értékek szignifikáns változását a különböző műtrágya kezelések hatására. A műtrágya dózisok növelésével nőtt a mért SPAD értékek nagysága. A növény fejlődésével a szemtelítődés időszakáig statisztikailag igazolhatóan nőtt a mérhető kukorica relatív klorofill tartalma kontroll és 80kg/ha műtrágya dózisok mellett. Továbbá bizonyítottuk, hogy a mérési időpont hatással volt a növény relatív klorofill tartalmára.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
SPAD érték
relatív klorofill tartalom
kukorica
tápanyag utánpótlás
Megjelenés:Prega Science 2020 Scientific Conference on Precision Agriculture & Agro-Informatics. - p. 1-3.
További szerzők:Ragán Péter (1986-) (környzetgazdálkodási agrármérnök) Nagy János (1951-) (agrármérnök, mérnök-tanár) Kith Károly (1986-) (környezetkutató, ökológus) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Simkó Attila (1990-) (agrármérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00008
EFOP
GINOP-2.2.1-15-2016-00001
GINOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM107450
035-os BibID:(Scopus)85139201790
Első szerző:Fejér Péter (agrármérnök)
Cím:Effects of some agronomic practices on the quality of starch content of maize grains / P. Fejér, A. Széles, É. Horváth, T. Rátonyi, P. Ragán
Dátum:2022
ISSN:1406-894X
Megjegyzések:The use of maize, both as main and by-product, is extremely versatile and diverse. The highest amount of carbohydrate within maize is found in the form of starch (C6H10O5)x. In terms of industrial starch, maize is the most important raw material. Fodder maize is primarily an energy source due to its high starch content, and its protein and oil content are less important. It was found that starch and protein content, which are negatively correlated with each other, are significantly affected by fertilizer doses. The experiment is located in the Hajdúság Loess Plateau, its soil is loess-based deep humus layered calcareous chernozem. The following treatments were applied in the scope of the polyfactorial experiment: Tillage: T1 = winter ploughing, T2 = strip tillage, T3 = ripping. Crop years: 2017, 2018 and 2019. Fertilization treatments: N 0 kg ha-1 P2O5 0 kg ha-1 K2O 0 kg ha-1 (control); N 80kg ha-1 P2O5 60 kg ha-1 K2O 90 kg ha-1 and N 160 kg ha-1 P2O5 60 kg ha-1 K2O 90 kg ha-1. Analysis of the nutritional component was carried out by means of a Foss Infratec TM 1241 Grain Analyser. In terms of fertilization treatments, the highest (64.42%) maize starch content was measured for the control treatment, while the lowest starch content was recorded in the case of the 160 kg N ha-1 treatment (62.62%). The analysis of the crop year effect showed that 2018 was the most favourable year for the maize starch content of the examined samples (65.76%). Of the studied years, the lowest starch content was measured in 2017 (61.78%).
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
starch content
starch yield
fertilization
crop year
tillage
Megjelenés:Agronomy Research. - 20 : 1 (2023), p. 124-133. -
További szerzők:Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Horváth Éva (1993-) (környezetgazdálkodási agrármérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Ragán Péter (1986-) (környzetgazdálkodási agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00008
EFOP-VEKOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM111452
035-os BibID:(cikkazonosító)1297 (Scopus)85160411163 (WoS)000994795300001
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Data Mining and Machine Learning Algorithms for Optimizing Maize Yield Forecasting in Central Europe / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Sana Arshad, Akasairi Ocwa, Attila Vad, Abdullah Alsalman, István Bácskai, Tamás Rátonyi, Omar Hijazi, Adrienn Széles, Safwan Mohammed
Dátum:2023
ISSN:2073-4395
Megjegyzések:Artificial intelligence, specifically machine learning (ML), serves as a valuable tool for decision support in crop management under ongoing climate change. However, ML implementation to predict maize yield is still limited in Central Europe, especially in Hungary. In this context, we assessed the performance of four ML algorithms (Bagging (BG), Decision Table (DT), Random Forest (RF) and Artificial Neural Network-Multi Layer Perceptron (ANN-MLP)) in predicting maize yield based on four different input scenarios. The collected data included both agricultural data (production (PROD) (ton) and maize cropped area (AREA) (ha)) and climate data (annual mean temperature ?C (Tmean), precipitation (PRCP) (mm), rainy days (RD), frosty days (FD) and hot days (HD)). This research adopted four scenarios, as follows: SC1: AREA+ PROD+ Tmean+ PRCP+ RD+ FD+ HD; SC2: AREA+ PROD; SC3: Tmean+ PRCP+ RD+ FD+ HD; and SC4: AREA+ PROD+ Tmean+ PRCP. In the training stage, ANN-MLP-SC1 and ANN-MLP-SC4 outperformed other ML algorithms; the correlation coefficient (r) was 0.99 for both, while the root mean squared errors (RMSEs) were 107.9 (ANN-MLP-SC1) and 110.7 (ANN-MLP-SC4). In the testing phase, the ANN-MLP-SC4 had the highest r value (0.96), followed by ANN-MLP-SC1 (0.94) and RF-SC2 (0.94). The 10-fold cross validation also revealed that the ANN-MLP-SC4 and ANN-MLP-SC1 have the highest performance. We further evaluated the performance of the ANN-MLP-SC4 in predicting maize yield on a regional scale (Budapest). The ANN-MLP-SC4 succeeded in reaching a high-performance standard (r = 0.98, relative absolute error = 21.87%, root relative squared error = 20.4399% and RMSE = 423.23). This research promotes the use of ANN as an efficient tool for predicting maize yield, which could be highly beneficial for planners and decision makers in developing sustainable plans for crop management.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
maize yield
climate
multilayer perceptron
random forest
optimum model
Megjelenés:Agronomy-Basel. - 13 : 5 (2023), p. 1-22. -
További szerzők:Bashir, Bashar Arshad, Sana Ocwa, Akasairi (1987-) (Crop scientist) Vad Attila (1981-) (agrármérnök) Alsalman, Abdullah Bácskai István (1985-) (Okleveles gépészmérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Hijazi, Omar Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM103468
035-os BibID:(cikkazonosító)10653 (WOS)000851188400001 (Scopus)85137562006
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Predicting Modified Fournier Index by Using Artificial Neural Network in Central Europe / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Firas Alsilibe, Muhammad Farhan Ul Moazzam, Tamás Ratonyi, Abdullah Alsalman, Adrienn Széles, Aniko Nyeki, István Takács, Safwan Mohammed
Dátum:2022
ISSN:1661-7827 1660-4601
Megjegyzések:The Modified Fournier Index (MFI) is one of the indices that can assess the erosivity of rainfall. However, the implementation of the artificial neural network (ANN) for the prediction of the MFI is still rare. In this research, climate data (monthly and yearly precipitation (pi, Ptotal) (mm), daily maximum precipitation (Pd-max) (mm), monthly mean temperature (Tavg) ( C), daily maximum mean temperature (Td-max) ( C), and daily minimum mean temperature (Td-min) ( C)) were collected from three stations in Hungary (Budapest, Debrecen, and Pécs) between 1901 and 2020. The MFI was calculated, and then, the performance of two ANNs (multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF)) in predicting the MFI was evaluated under four scenarios. The average MFI values were between 66.30 15.40 (low erosivity) in Debrecen and 75.39 15.39 (low erosivity) in Pecs. The prediction of the MFI by using MLP was good (NSEBudapest(SC3) = 0.71, NSEPécs(SC2) = 0.69). Additionally, the performance of RBF was accurate (NSEDebrecen(SC4) = 0.68, NSEPécs(SC3) = 0.73). However, the correlation coefficient between the observed MFI and the predicted one ranged between 0.83 (Budapest (SC2-MLP)) and 0.86 (Pécs (SC3-RBF)). Interestingly, the statistical analyses promoted SC2 (Pd-max + pi + Ptotal) and SC4 (Ptotal + Tavg + Td-max + Td-min) as the best scenarios for predicting MFI by using the ANN?MLP and ANN?RBF, respectively. However, the sensitivity analysis highlighted that Ptotal, pi, and Td-min had the highest relative importance in the prediction process. The output of this research promoted the ANN (MLP and RBF) as an effective tool for predicting rainfall erosivity in Central Europe.
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Szociológiai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
land degradation
machine learning
climate change
Hungary
Megjelenés:International Journal of Environmental Research and Public Health. - 19 : 17 (2022), p. 1-19. -
További szerzők:Bashir, Bashar Alsilibe, Firas Moazzam, Muhammad Farhan Ul Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Alsalman, Abdullah Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Nyéki Anikó (1989-) (agrármérnök) Takács István (1977-) (terület és településfejlesztési egyetemi szakközgazdász) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM097277
035-os BibID:(cikkazonosító)1339
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Impact of Agricultural Drought on Sunflower Production across Hungary / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Firas Alsilibe, Karam Alsafadi, Abdullah Alsalman, Adrienn Széles, Muhammad Habib ur Rahman, István Bácskai, Csaba Juhász, Tamás Ratonyi, Safwan Mohammed
Dátum:2021
ISSN:2073-4433 2073-4433
Megjegyzések:In the last few decades, agricultural drought (Ag.D) has seriously affected crop production and food security worldwide. In Hungary, little research has been carried out to assess the impacts of climate change, particularly regarding droughts and crop production, and especially on regional scales. Thus, the main aim of this study was to evaluate the impact of agricultural drought on sunflower production across Hungary. Drought data for the Standardized Precipitation Index (SPI) and the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were collected from the CAR BATCLIM database (1961?2010), whereas sunflower production was collected from the Hungarian national statistical center (KSH) on regional and national scales. To address the impact of Ag.D on sunflower production, the sequence of standardized yield residuals (SSYR) and yield losses YlossAD was applied. Additionally, sunflower resilience to Ag.D (SRAg.D) was assessed on a regional scale. The results showed that Ag.D is more severe in the western regions of Hungary, with a significantly positive trend. Interestingly, drought events were more frequent between 1990 and 2010. Moreover, the lowest SSYR values were reported as ?3.20 in the Hajdu-Bihar region (2010). In this sense, during the sunflower growing cycle, the relationship between SSYR and Ag.D revealed that the highest correlations were recorded in the central and western regions of Hungary. However, 75% of the regions showed that the plantation of sunflower is not resilient to drought where SRAg.Dx < 1. To cope with climate change in Hungary, an urgent mitigation plan should be implemented.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Atmosphere. - 12 : 10 (2021), p. 1-18. -
További szerzők:Bashir, Bashar Alsilibe, Firas Alsafadi, Karam Alsalman, Abdullah Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Rahman, Muhammad Habib ur Bacskai István Juhász Csaba (1962-) (környezetgazdálkodási agrármérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM095340
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Soil mapping with the veris U3 soil scanner in a precision farm in Hungary / Harsányi Endre, Rátonyi Tamás, Széles Adrienn, Fejér Péter, Bácskai István, Ragán Péter
Dátum:2020
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok nem besorolt
egyéb
További szerzők:Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Fejér Péter (1981-) (agrármérnök) Bácskai István (1985-) (Okleveles gépészmérnök) Ragán Péter (1986-) (környzetgazdálkodási agrármérnök)
Pályázati támogatás:GINOP-2.2.1-15-2016-00001
GINOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM009336
Első szerző:Huzsvai László (talajerőgazdálkodási szakmérnök, agrármérnök)
Cím:Evaluation of Energy Efficiency in Maize Based Bioethanol Production / Huzsvai László, Rátonyi Tamás, Megyes Attila, Ványiné Széles Adrienn, Sulyok Dénes
Dátum:2009
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok előadáskivonat
Megjelenés:ISTRO 18th Triennial Conference Proceedings : "Sustainable agriculture" : Izmir, Törökország, 2009.06.15-2009.06.19. / ed. Bilgen H. et al. - p. T7-005-1-T7-007-1. -
További szerzők:Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Megyes Attila (1972-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Sulyok Dénes (1978-) (agrármérnök)
Internet cím:elektronikus változat
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM047955
Első szerző:Juhász Csaba (környezetgazdálkodási agrármérnök)
Cím:Situation and development possibilities of irrigation in Hungary / Csaba Juhász, Tamás Rátonyi, Endre Harsányi, János Nagy, Adrienn Széles
Dátum:2013
ISSN:1732-5587
Megjegyzések:Irrigation is one of the most important factors of surface water resource management, therefore a water saving irrigated farming is desired which could promote the better utilisation of the agricultural potential of Hungary. In our article we deal with the situation, problems and development possibilities of water resource management, especially with the development possibilities of irrigation farming.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
water resource management
water balance
irrigation
Doktori iskola
Megjelenés:Infrastruktura I Ekologia Terenów Wiejskich. - 1 : 3 (2013), p. 45-54. -
További szerzők:Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Nagy János (1951-) (agrármérnök, mérnök-tanár) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Pályázati támogatás:TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0024
TÁMOP
Kerpely Kálmán Növénytermesztési- és Kertészeti Tudományok Doktori Iskola
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM071283
Első szerző:Nagy János (agrármérnök, mérnök-tanár)
Cím:A klímaváltozás okozta növényi stressz mérséklése / Nagy János, Rátonyi Tamás, Széles Adrienn
Dátum:2016
ISSN:1218-022X
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
Megjelenés:Debreceni szemle 24 : 2 (2016), p. 126-134. -
További szerzők:Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM066846
Első szerző:Nagy János (agrármérnök, mérnök-tanár)
Cím:Results of Maize Production and Maize Processing in Hungary / Nagy János, Rátonyi Tamás, Harsányi Endre, Nagy Orsolya, Széles Adrienn
Dátum:2014
Megjegyzések:During the examination of the cultivation treatments, it was concluded that the highest yield was obtained as a result of autumn ploughing, but its effect largely differs in the irrigated and the non-irrigated treatments. In years with smaller, average precipitation supply or when the precipitation was higher than average, higher plant numbers were more favourable. Under drier conditions, but especially in several consecutively dry years, a lower plant number can be recommended which is not higher than 60 thousand per hectare. In the case of favourable water supply, 70-80 thousand plants per hectare can be used. The yield increasing effect of fertilisation was significant in the case of both non-irrigated and irrigated conditions, but it was much more moderate in the non-irrigated treatment.Irrigation is not enough in itself, because if it was not accompanied by intensive nutrient management, yields started to decline.Although the quality parameters of maize are hereditary, these can be modified by ecological and agrotechnical factors. The main factors which have a significant influence on yield and quality are fertilisation and N supply.
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Regionális tudományok előadáskivonat
maize
fertilization
Megjelenés:25th International Scientific- Experts Congress on Agriculture and Food Industry. - p. 321-324.
További szerzők:Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Nagy Orsolya (1989-) (regionális tudományok) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

11.

001-es BibID:BIBFORM112204
035-os BibID:(cikkazonosító)14 (Scopus)85160908963
Első szerző:Ocwa, Akasairi (Crop scientist)
Cím:A bibliographic review of climate change and fertilization as the main drivers of maize yield: implications for food security / Akasairi Ocwa ; Endre Harsanyi ; Adrienn Széles ; Imre János Holb ; Szilárd Szabó ; Tamás Rátonyi ; Safwan Mohammed
Dátum:2023
ISSN:2048-7010
Megjegyzések:Introduction Crop production contribution to food security faces unprecedented challenge of increasing human population. This is due to the decline in major cereal crop yields including maize resulting from climate change and declining soil infertility. Changes in soil nutrient status and climate have continued to occur and in response, new fertilizer recommendations in terms of formulations and application rates are continuously developed and applied globally. In this sense, this review was conducted to: (i) identify the key areas of concentration of research on fertilizer and climate change effect on maize grain yield, (ii) assess the extent of the effect of climate change on maize grain yield, (iii) evaluate the extent of the effect of fertilization practices on maize grain yield, and (iv) examine the effect of interaction between climate change factors and fertilization practices on maize grain yield at global perspective.MethodologyComprehensive search of global literature was conducted in Web of Science (WoS) database. For objective 1, metadata on co-authorship (country, organisation), and co-occurrence of keywords were exported and analysed using VOSviewer software. For objective 2-4, yield data for each treatment presented in the articles were extracted and yield increment calculated.ResultsThe most significant keywords: soil fertility, nutrient use efficiency, nitrogen use efficiency, integrated nutrient management, sustainability, and climate change adaptation revealed efforts to improve maize production, achieve food security, and protect the environment. A temperature rise of 1-4 °C decreased yield by 5-14% in warm areas and increased by < 5% in cold areas globally. Precipitation reduction decreased yield by 25-32%, while CO2concentration increased and decreased yield by 2.4 to 7.3% and 9 to 14.6%, respectively. A promising fertilizer was a combination of urea +nitrapyrin with an average yield of 5.1 and 14.4 t ha?1 under non-irrigation and irrigation, respectively. Fertilization under climate change was projected to reduce yield in the average range of 10.5-18.3% by 2099.ConclusionThe results signified that sole fertilizer intensification is insufficient to attain sustainable maize yield. Therefore, there is need for integrated agronomic research that combines fertilizers and other technologies for enhancing maize yield, and consequently maize contribution to the attainment of global food security under climate change conditions
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Climate change
Drought
Fertilizers
Heat stress
Maize
Nitrogen
Temperature
Yield
Megjelenés:Agriculture & Food Security. - 12 : 1 (2023), p. 1-18. -
További szerzők:Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Holb Imre (1973-) (agrármérnök) Szabó Szilárd (1974-) (geográfus) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

12.

001-es BibID:BIBFORM117941
Első szerző:Ragán Péter (környzetgazdálkodási agrármérnök)
Cím:Évjárathatás vizsgálata hozamtérkép adatok felhasználásával / Ragán Péter, Tamás András, Rátonyi Tamás, Nagy János, Harsányi Endre, Széles Adrienn
Dátum:2023
Megjegyzések:A precíziós gazdálkodás egyik legértékesebb adatforrása a termesztett növény hozam adata. Ezt a betakarító gép GPS koordinátákkal ellátva gyűjti, így hozamtérképként megjeleníthető a termés táblán belüli eloszlása. Az üzemi adatok sajátosságaiból kiindulva az alap hozamtérkép adatok felhasználásával nincs lehetőség évjárathatás elemzésre, már csak a vetésváltás miatt bekövetkező különböző növényfajok eltérő hozam adatai miatt sem. Több eltérő növénykultúra táblán belüli termésének összehasonlítására egyik lehetőség a termés tábla átlagtól való eltérésének vizsgálata. A módszer tesztelésére a Debreceni Egyetem AKIT Látóképi Növénytermesztési Kísérleti telepén található komplex tartamkísérlet 2015-2019-es hozam adatait használtuk fel. Mind a termésre, mind az adott évi kísérlet átlag százalékos eltérésének, azaz a normalizált hozam vizsgálatára azonos statisztikai modellt használtunk fel, amiben a talajművelés, a műtrágyázás és az évjárat hatását vizsgáltuk. A felhasznált adatok a 80 ezer tő/hektár, nem öntözött, mono kukorica parcellák adatai voltak. A vizsgált üzemi táblák a tépei Balogh-Farm Kft-nél találhatók Hajdú-Bihar megyében. A táblákon Veris U3 segítségével mértük fel a talaj ECa eloszlását 10 méteres fogásokban. A táblák betakarítását és a hozam adatok gyűjtését JD S770i típusú kombájn végezte. A táblákra Quantum GIS segítségével a Sentinel 2 műhold 10x10 méteres felvételéből készítettünk vektorrácsot és ebbe ?adatok kapcsolás hely alapján - összegzés" algoritmussal integráltuk a Veris ECa és hozam adatokat is, az ECa adatot nem tartalmazó poligonokat kizártuk a vizsgálatból. Az ECa adatok alapján ?Attribute Based Clustering" modullal kategorizáltuk a talajfoltokat a táblákon belül. A kategóriák 5 hektár alatti talajfoltméretet tartalmaznak minden vizsgált táblán. A zónákat ECa alapján növekvő sorrendben alakítottuk ki. A hozam adatokat adott évi táblaátlagtól való eltérésre, azaz relatív termésre számoltuk át, majd numerikus statisztikai adatbázissá alakítottuk a térinformatikai adatbázist. Ezt az adathalmazt is hasonlóan a tartamkísérleti adatokhoz ismételt mérési modellel elemeztük, ebben az esetben a talajzóna és az évjárat hatását vizsgáltuk a relatív termésekre. A látóképi kísérletben található különböző talajművelés kezelések terméseinek eloszlása hasonló volt, azaz mind hozamban mind eloszlásban a lazítás alapművelés volt a statisztikailag a legnagyobb és a sávos művelés volt statisztikailag a legkisebb, valamint az őszi szántott alapművelés egyiktől sem különült el. A műtrágyakezelések mind hozam, mind eloszlás tekintetében egyformán különböztek egymástól. A kisebbik üzemi táblát vizsgálva a mind a három talajzóna statisztikailag különbözött egymástól relatív termés tekintetében. Az 'A' jelű legkisebb, átlagosan 50 mS/m EC-vel rendelkező zóna hozta mind a három vizsgált évben a legnagyobb relatív termést a táblán belül. Az első és harmadik vizsgált év relatív termés tekintetében nem tért el. A 'B' jelű közepes, átlagosan 62 mS/m EC-vel rendelkező zóna közepes relatív termésű volt mind a három vizsgált. A 'C' jelű nagy, 79 mS/m EC-vel rendelkező zóna mind a három vizsgált évben termés tekintetében elmaradt a másik két talajzónától. A vizsgálat második évében az 'A' talajzóna adta a legnagyobb relatív termést a vizsgált időszakban, ugyanebben az évben a 'C' talajzóna mellett kaptuk a vizsgált időszak legkisebb relatív termését.
ISBN:978-963-490-540-0
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
évjárathatás vizsgálat
üzemi kísérlet
kisparcellás kísérlet
Veris U3
talajheterogenitás
Megjelenés:Növény és környezet: a debreceni tartamkísérletek 40 éve / szerk. Kakuszi-Széles Adrienn. - p.50. -
További szerzők:Tamás András (1986-) (gazdasági agrármérnök, növénytermesztés és kertészeti tudományok) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Nagy János (1951-) (agrármérnök, mérnök-tanár) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
ÚNKP-23-5
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 2 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.