На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик Статистико-экономический анализ урожайности зерновых культур в Тамбовской области

Информация:

Тип работы: Курсовик. Предмет: Статистика. Добавлен: 05.06.2014. Сдан: 2010. Страниц: 52. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Министерство сельского хозяйства РФ
Мичуринский государственный аграрный университет

Кафедра бухгалтерского учета, анализа и аудита


Курсовая работа по статистике
на тему «Статистико-экомический анализ урожайности зерновых культур в Тамбовской области »


Мичуринск – Наукоград ,2010 г.


Содержание
Введение 3
1.Теоретические аспекты статистического изучения урожайности в Тамбовской области 6
1.1Понятие и виды урожайности сельскохозяйственных культур 6
1.2 Фактическое влияние на урожайность сельскохозяйственных культур и статистический метод оценки их влияния 7
2.Статистико-экономический анализ урожайности в Тамбовской области 9
2.1Анализ распределения регионов по уровню урожайности 9
2.2 Анализ динамики и колеблемости по годам 16
2.3Анализ вариации урожайности по отдельным культурам; интеграции хозяйственных регионах 19
2.4 Фактический анализ урожайности с использованием корреляционно- регрессионного методов 21
3 Расчет урожайности Тамбовской области на перспективу. 25
Заключение 33
Список использованных источников 36
Приложение А 38
Приложение Б 44


Введение
Растениеводство является основной отраслью сельского хозяйства. Оно дает продукты питания населению, корма скоту, продукцию для перерабатывающей промышленности.
Урожай и урожайность — важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и природных условий в которых осуществляется сельскохозяйственное производство и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.
Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы:
1. Охарактеризовать уровни урожая и урожайности по категориям и типическим группам хозяйств, зонам, районам, административным подразделениям и по стране в целом; изучить различия этих уровней в динамике, по территории и по сравнению с планом (проектом)
2. Изучить факторы различий в уровнях урожая и урожайности, выявить степень их влияния на урожайность, проанализировать неис-пользованные резервы увеличения производства продукции.
Статистика урожая и урожайности имеет большое значение, так как эти данные дают возможность судить о ресурсах сельскохозяйственной продукции в нашей стране, экспорта и импорта зерна, овощей, фруктов. Эти данные также необходимы:
1. Для планирования производства продукции растениеводства
2. Для организации закупок сельскохозяйственной продукции
3. Для распределения и перераспределения продовольствия в стране
4. Для организации перевозок сельскохозяйственной продукции, строительства складского хозяйства.
Установление точных размеров валового сбора и урожайности различных сельскохозяйственных культур возможно только после завершения уборки и оприходования всей полученной продукции. Однако для составления бизнес-плана сельскохозяйственного предприятия сведения об урожае необходимы намного раньше, еще до полного созревания сельскохозяйственных культур и начала их уборки. Поэтому статистика валового сбора и урожайности занимается также определением ожидаемых размеров урожая и урожайности соответствующих культур в период их вегетации.
Сельскохозяйственные предприятия представляют в органы Гос-статистики специальную статистическую отчетность
Форма № П-1 (с.-х.) "Сведения о производстве и отгрузке сель-скохозяйственной продукции". Ежемесячная, 3-го числа после отчетного периода.
1. Форма № 29-с.-х. "Валовые сборы и урожайность сельскохозяйственных культур на 1 декабря". Почтовая, 1 раз в год, представляется 2 декабря.
2. Форма № 9-с.-х. "Внесение минеральных и органических удоб-рений". Форма срочная, представляется один раз в год, по состоянию на 10 января.
Крестьянские (фермерские) хозяйства представляют отчет по форме № 2-фермер. "Сведения о сборе урожая сельскохозяйственных культур", 1 раз в год, по состоянию на 1 декабря.
Целью курсовой работы является провести статистико-экономический анализ урожайности зерновых культур Тамбовской области.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
1Рассмотрены теоретические аспекты статистического изучения урожайности
2. Проанализированы распределение регионов по уровню урожайности
3 Проведен расчет урожайности на перспективу
Объектом изучения является урожайность Тамбовской области.
Предметом исследования являются статистические данные.При написании курсовой работы были использованы следующие методы: статистическая сводка и группировка, графический метод, анализ динамики, вариации, корреляционно-регрессионный методы.
Курсовая работа выполнена на 35 страницах машинописного текста. Работа состоит из введения, трех глав, заключения ,списка использованных источников и содержит приложения. Список используемых источников содержит 22 наименования.


1.Теоретические аспекты статистического изучения урожайности
1.1 Понятие и виды урожайности сельскохозяйственных культур
Следует различать общий объем продукции со всей площади посевов или угодий и урожайность-объем продукции с единицы площади (га), или дерева (куста).
Урожай является итогом сложного процесса возделывания культур поэтому для его характеристики необходимо использовать ряд показателей.
Видовой урожай характеризует ожидаемый объем продукции при конкретном состоянии растений в различные фазы вегетации. Он определяется обычно визуально или с использованием регрессионных уровней связи урожая с показателями состояния растений, почв и метеоусловий.
Урожай на корню перед началом своевременной уборки характеризует выращенный, но еще не убранный урожай. Его можно определить путем выборочного сбора и учета урожая с пробных площадок, метровок с перерасчетом сбора на площадь, на основе выборочного определения числа растений и массы продукции с одного растения, произведение которых дает урожай, или визуально, экспертной Фактический сбор урожая определяется непосредственным взвешиванием и измерением в ходе уборки. По ряду культур (зерновые, подсолнечник) сбор учитывают во время уборки в первоначально оприходованной массе. Проведя очистку и сушку, определяют урожай после доработки, который более точно характеризует объем полученной продукции и используется при расчете урожайности сельскохозяйственных культур, калькуляции затрат на единицу продукции, определении производительности труда. Для точных сравнений фактический сбор после доработки пересчитывается на стандартную влажность, а по ряду технических культур (хлопчатник, табак) урожай учитывается в зачетной массе, принятой заготовительными органами в пересчете на стандартные показатели качества (засоренность, влажность.). В аналитических целях исчисляют также чистый сбор — урожай после доработки за вычетом семян на всю обсемененную площадь данной культуры.
В настоящее время статистика ведет учет потерь сельскохозяйственной продукции не только при уборке и доработке продукции в сельском хозяйстве, но и в других отраслях агропромышленного комплекса—при заготовках, хранении, переработке, реализации.
Урожайность дифференцируют соответственно по видам урожая: видовая, на корню перед началом уборки, фактический сбор в перво-начально оприходованной массе, после доработки, в пересчете на стандартные показатели качества и чистый сбор. При расчете и анализе урожайности следует иметь в виду, что фактический сбор исчисляют на уборочную и фактически убранную площадь. Основным в анализе и планировании является показатель урожайности с 1 га уборочной продуктивной площади. Он равен произведению урожайности с 1 га убранной площади и коэффициента убранной площади.[1,48c]
1.2 Фактическое влияние на урожайность сельскохозяйственных культур и статистический метод оценки их влияния
При статистическом анализе урожайности особенно важно опреде-лить степень влияния на нее комплекса экономических, регулируемых человеком факторов. При одинаковом качестве почв и климате изменения урожайности отражают общее влияние экономических условий и уровня агротехники. В этих целях широко применяется сопоставление урожайности предприятий, производящих товарную продукцию, с данными опытных учреждений, где при одинаковом качестве почв, климатических и метеорологических условиях она выше за счет агро-техники. Особенно эффективно сопоставление со средними данными сортоиспытательных участков, размещенных в разных типических ус-ловиях на землях предприятий и репрезентативных для всей территории страны .
При усреднении за 24 года метеорологические условия выровня-лись, земли по естественному плодородию (благодаря размещению сортоучастков по всей территории страны) практически одинаковы, но более окультурены. На сортоучастках значительно выше уровень агротехники: лучше качество семян, вносится больше удобрений, короче сроки и выше качество выполнения работ, меньше потери урожая. Отставание хозяйств по урожайности на 42-53% по отношению к сортоучасткам свидетельствует о больших резервах роста продуктивности земель в стране. Если сравнение провести только с участками конкурсного сортоиспытания (исключив участки размножения семян и уравнительные посевы), разрыв окажется еще больше.
В отдельных подзонах и регионах может оказаться, что в силу ма-лочисленности сортоучастков (а также иных научно-производственных учреждений или передовых хозяйств) их характеристики по качеству почв и метеоусловиям сильно отличаются от средних по товарным хозяйствам. В этом случае при сопоставлении необходимо наряду с урожайностью рассматривать также показатели природных условий.
2.Статистико-экономический анализ урожайности
2.1Анализ распределения регионов по уровню урожайности
В качестве факторов урожайности при этом выступают общие показатели интенсификации - например, обеспеченность на единицу площади основными и оборотными средствами, рабочей силой, сред-ний уровень внесения удобрений на 1 га пашни или всех посевов, а также средний балл оценки почв по всему предприятию. В данной модели лучше использовать среднюю многолетнюю урожайность (для исключения влияния вариации метеоусловий отдельных лет). Необходимо также обеспечить качественную однородность совокупности, сопоставимость таких показателей, как масса основных и оборотных фондов, численность работников, сумма затрат. Непосредственно уровень урожайности определяет агротехника. По отдельным предприятиям в связи с разным составом и качеством ре-сурсов, а также разной степенью их использования складывается не-одинаковый уровень агротехники, влияющий на урожайность и изме-няющий эффективность воздействия факторов .Поэтому для углуб-ления анализа дополнительно строят регрессионные модели по груп-пам предприятий с разной степенью использования ресурсов; их выделяют по величине отклонений фактической урожайности от расчетной для всей совокупности при фактическом уровне факторов по каждому предприятию и их средней эффективности. В группах с фактической урожайностью выше расчетной коэффициенты чистой регрессии оказываются обычно выше средних по всей совокупности, а с более низкой урожайностью - ниже средних .
Таблица 1-Ранжированный ряд распределения регионов Тамбовской области по уровню урожайности.
Костромская область 11,3
Тверская область 12,5
Ивановская область 13,5
Ярославская область 14,2
Смоленская область 15,7
Брянская область 16
Воронежская область 18,5
Калужская область 19,7
Тульская область 19,9
Тамбовская область 20,5
Владимирская область 20,8
Московская область 22,1
Курская область 22,8
Рязанская область 23,2
Орловская область 24,1
Белгородская область 24,9
Липецкая область 28,1

Данные в таблице расположены в порядке увеличения признака(урожайности). Исходя из таблицы 1 видно, что наибольшая урожайность наблюдается в Липецкой области, а наименьшая урожайность - в Костромской области. Тамбовская область занимает 10 место в ряду распределения.
Для графического изображения ранжированного ряда по уровню урожайности используется прямоугольная система.

Рисунок 1 Ранжированный ряд распределения регионов Тамбовской области по уровню урожайности.
Исходя из рисунка видно, что огива имеет тенденцию плавного роста, делается вывод о том, что совокупность признака однородна.
Таблица 2-Интервальный ряд распределения регионов по урожайности.
Группы,% Количество регионов Удельный вес,%
1 6 35,3
2 6 35,3
3 5 29,4
Итого 17 100

По данным таблицы 2 видно, что1 и 2 группа регионов занимает равный удельный вес урожайности-35,3%, однако 3 группа занимает меньший удельный вес -29,4%.


Рисунок 2-Интервальный ряд распределения урожайности по регионам. %
Исходя из данного рисунка видно, что интервальный ряд распределения представлен тремя группами, где наибольший удельный вес занимает 1и 2 группа.
Аналогично составляем ранжированный ряд распределения урожайности по районам Тамбовской области.(см. Приложение 1)
Исходя из приложения видно, что наименьшая урожайность среди районов Тамбовской области Первомайском районе-13,4, а самая высокая –в Кирсановском районе -25,3.
По данным урожайности Тамбовской области строим рисунок 1 ранжированного ряда распределения урожайности районов Тамбовской области(см.Приложение 2)
Огива имеет тенденцию плавного роста, делается вывод о том, что совокупность признака однородна
Составляем интервальный ряд распределения урожайности районов Тамбовской области(см.Приложение )
Строим рисунок интервального ряда распределения урожайности районов Тамбовской области(см.Приложение )
Таблица 3-Сводка данных урожайности и валового сбора по регионам Тамбовской области.
группы область Урожайность ц/га валовой сбор ц/га
1 11,3-16,9 Костромская 11,3 69,4
Тверская 12,5 128,3
Ивановская 13,5 80,5
Ярославская 14,2 82,3
Смоленская 15,7 77,6
Брянская 16,0 323,5
Итого по 1 группе 6 83,2 761,6
2 16,9-22,5 Воронежская 18,5 1981
Калужская 19,7 101,6
Тульская 19,9 742,7
Тамбовская 20,5 1696
Владимирская 20,8 166,3
Московская 22,1 203,1
Итого по 2 группе 6 121,5 4890,7
3 22,5-28,1 Курская 22,8 1739
Рязанская 23,2 929,4
Орловская 24,1 1277
Белгородская 24,9 1633
Липецкая 28,1 1727
Итого по 3 группе 5 123,1 7305,4
Всего 17 327,8 12957,7

В таблице 3 представлена сводка данных урожайности и валового сбора по группам регионов Тамбовской области.
Таблица 4 – Средняя зависимость урожайности и валового сбора по регионам.
Группы Количество Средняя урожайность Средний валовой сбор
1.11,3-16,9 6 13,9 126,9
2.16,9-22,5 6 20,25 815,1
3.22,5-28,1 5 24,62 1461
В среднем 17 58,77 2403,08

В таблице 4 представлена зависимость урожайности и валового сбора по группам.
Представляем графическое изображение зависимости урожайности и валового сбора на рисунке 3

Рисунок -4- Зависимость урожайности по регионам
Исходя из рисунка видно, что с возрастанием валового сбора увеличивается урожайность зерновых культур.
Аналогичное проводим с данными по районам Тамбовской области.(см Приложение 4 и 5)
В приложении представлена сводка данных урожайности и валового сбора по районам Тамбовской области.
Представлена зависимость урожайности и валового сбора в таблице.
Графически представлена зависимость урожайности и валового сбора.
2.2 Анализ динамики и колеблемости по годам
При анализе динамики урожайности по сопоставимой территории или совокупности хозяйств качество почв и климат остаются в основном одинаковыми, а изменения урожайности обусловлены экономическими и метеорологическими условиями отдельных лет. Для оценки степени влияния комплекса экономических условий используют такие приемы выявления тенденции, как укрупнение периодов и расчет скользящих средних. Если длительность выделенных периодов достаточна для выравнивания в среднем: метеорологических условий, можно отследить влияние на .урожайность экономических факторов. Многочисленные исследования показали, что при часто применяемом на практике сопостав-лении средней урожайности за 5 лет (а тем более за 3-4 года) метеоро-логические условия не выравниваются.

Таблица 5- Показатели динамики урожайности зерновых культур Тамбовской области
Наименование показателя 2005 г. 2006г. 2007г. 2008г. 2009г. среднее
урожайность зерновых культур 20,4 20,5 20,4 30,8 27,5 23,92
абсолютный прирост 19,23
цепной 0,1 -0,1 10,4 -3,3
базисный 0,1 0 10,4 7,1
коэффиц. Роста 1,007
цепной 1 0,99 1,5 0,89
базисный 1 1 1,5 1,34
темпы роста 100,71
цепной 100 99 150 89
базисный 100 100 150 134
темпы прироста 0,71
цепной 0 -1 50 -11
базисный 0 0 50 34
1% прироста 0,2 0,2 0,2 0,2 27,08

В 2009 году по сравнению с 2005 годом урожайность зерновых культур возросла на 7,1 ц/га по сравнению с 2008 годом, урожайность сократилась на 3,3 ц/га. Урожайность в 2009году составила по сравнению с 2005 годом темп роста по сравнению с 2005 годом 100,71.Таким образом, урожайность в 2009 году по сравнению с 2005 годом увеличилась на 0,71% по сравнению с 2008 годом. В период с 2005 по 2009 урожайность в среднем за год увеличилась на 19,23.
Используя данные строим график.

Положительный знак направления указывает на тенденцию и увеличение урожайности на 2005-2009 год.
Выявление комплекса влияющих на динамику урожайности экономических условий необходимо рассмотреть уровни наиболее существенных факторов. Набор их по качественно различным периодам будет отличаться, поскольку новые условия хозяйствования требуют использования и других показателей: изменение спроса на отдельные продукты, новые стимулы, освоение или разрушение интенсивных технологий .Некоторые результаты выравнивая по зерновым культурам показатели динамики урожайности по хозяйствам и сортоучасткам близки (кроме меньшего коэффициента вариации на сортоучастках, что обусловлено более высокой средней урожайностью). Ежегодный прирост урожайности составляет 0,15— 0,17 ц/га. Лишь 18% метеорологических и случайных условий еще больше, а тенденции прироста урожайности по хозяйствам и сортоиспытательным участкам вообще оказались противоположными. Для оценки степени влияния на урожайность отдельных факторов и их однородных групп по массовым хозяйственным и экспериментальным данным применяют практически все методы изучения взаимосвязей между признаками.[8,38 c]
2.3Анализ вариации урожайности по отдельным культурам; интеграции хозяйственных регионах
Одной из задач статистического анализа урожайности является изучение ее сопряженного изменения одновременно по ряду возделываемых культур, что позволяет изучить важные закономерности вариации по территории и в динамике. Отдельные культуры в неодинаковой степени реагируют на различия и изменения почвенных, метеорологических и экономических условий.
Для оценки различий в урожайности культур по территории и нашего их представления целесообразно использовать штрихованные картограммы или картодиаграммы, в которых уровни урожайности отдельных территорий представлены штриховкой разной густоты или размерами фигур, пропорциональными уровню урожайности.
Для оценки их действия на основе природно-экономического районирования проводят в первую очередь производственно-территориальные группировки, то есть выделяют территории с различным качеством почв, климатом и связанными с ними экономическими условиями . В зависимости от задач анализа, особенностей производства и имеющейся информации группы территорий по комплексу признаков могут выделяться и самим ис-следователем. Эти группировки в значительной степени выравнивают условия формирования урожайности внутри групп и создают основу для применения других статистических методов.
Выделенные группы территорий необходимо охарактеризовать системой показателей, всесторонне раскрывающих все существенные стороны уро
Таблица 6 –Числовые характеристики средней урожайности.
Культура Среднее Дисперсия Среднее отклонение Коэф. вариации Экцесс
Пшеница яровая 18,52 88,896 2421,802 480 0,696807
Рожь озимая 17,56 84,288 2317,988 480 1,681221
Ячмень яровой 20,54 98,592 3175,407 480 3,339003
Овес 17,58 84,384 2256,844 480 0,53739
Просо 10,68 7,72 823,5305 480 1.214486
Гречиха 7,72 51,264 566,7149 480 2,679364
Зернобобовые 16,92 81,216 2185,663 480 1,78932
Пшеница озимая 24,86 119,58 10,923 480 2,135379
В результате проведения обработки данных были получены числовые характеристики. Среднее значение находится в пределах от 7,72 до 24,8;коэффициент вариации составил 480;экцесс 053-3,33.
Для раскрытия конкретных причин различий в урожайности необходимо рассматривать не только общие условия, но также показатели агротехники, качества почв, на которых размещаются изучаемые культуры, а за отдельные годы - и показатели метеорологических условий, которые могут сильно варьировать и изменять соотношение территорий по урожайности.
2.4 Фактический анализ урожайности с использованием корреляционно- регрессионного методов
:

Анализ урожайности с помощью корреляции и регрессии предполагает выявить зависимость между факторным (урожайность отдельной культуры) и результативным (выдается преподавателем) признаками при простой корреляции.
Таблица 10-Данные для корреляционно-регрессионого анализа
Регионы Урожайность Валовый сбор Урожайность Валовой сбор Квадраты признаков
Костромская область 11,3
69,4 784,22 127,69 4816,36
Тверская область 12,5 128,3 1603,75 156,25 16460,89
Ивановская область 13,5 80,5 1086,75 182,25 6480,25
Ярославская область 14,2 82,3 1168,66 201,64 6773,29
Смоленская область 15,7 77,6 1218,32 246,49 6021,76
Брянская область 16 323,5 5176 256 104652,3
Воронежская область 18,5 1981 36648,5 342,25 3924361
Калужская область 19,7 101,6 2001,52 388,09 10322,56
Тульская область 19,9 742,7 14779,73 396,01 551603,3
Тамбовская область 20,5 1696 34768 420,25 2876416
Владимирская область 20,8 166,3 3459,04 432,64 27655,69
Московская область 22,1 203,1 4488,51 488,41 41249,61
Курская область 22,8 1739 39649,2 519,84 3024121
Рязанская область 23,2 929,4 21562,08 538,24 863784,4
Орловская область 24,1 1277 30775,7 580,81 1630729
Белгородская область 24,9 1633 40661,7 620,01 2666689
Липецкая область 28,1 1727 48528,7 789,61 2982529
итого 327,8 12958 16962,38 6686,48 18744665
а=7.42,b=29,328
у=7.42+29,328х
ху 56541,251
х 19,282353
у 997,78678
Gх 79,3
Gу 43,29
R= 0,108
Sr= 0,005
D=18,7


Коэффициент корреляции характеризует, что связь между валовым сбором и урожайностью обратная, отсюда следует связь тесная.
Коэффициент детерминации показывает, что вариация между валовым сбором и урожайностью в анализируемой совокупности зависит от урожайности на 18,7%
Коэффициент регрессии характеризует, что при увеличении урожайности на 1 процентный пункт валовой сбор будет в среднем возрастать на 29,3.
Отсюда, используя индексный метод, можно рассчитать изменение средней урожайности в зависимости от влияния урожайности отдельных культур (/-) и структуры посевных площадей.В факторном анализе урожайности используются методы статистических группировок (в первую очередь аналитическая группировка); дисперсионный и корреляционно-регрессионный.
С помощью многофакторного корреляционного анализа находят различного рода характеристики тесноты связи между изучаемым по-казателем и факторами, парные, частные, множественные коэффициенты корреляции, множественные коэффициенты детерминации.
Корреляционно-регрессионный анализ может быть использован в экономико-статистических исследованиях: для приближенной оценки фактического и планового уровня как укрупненный норматив (для этого достаточно в уравнение подставить вместо фактических значений факторов их средние значения), для выявления резервов производства, проведения краткосрочного прогнозирования развития производства.
Корреляционно-регрессионный анализ предназначен лишь для измерения степени взаимосвязи тех или иных явлений. Причинно- следственные связи должны быть установлены на основе предвари-тельного теоретического, качественного анализа. Корреляционно-рег-рессионный анализ может подтвердить и опровергнуть предположения и дать количественные оценки влияния различных факторов.
Если содержательный социально-экономический анализ показы-вает, что между уровнями двух или нескольких рядов динамики может существовать корреляционная зависимость, то возникает задача ис-следования этой зависимости, ее количественной характеристики с I показателем регрессии и корреляции. Полученные результаты могут быть использованы как для анализа влияния факторов на результатив-ный показатель, так и для прогнозирования. Однако применение мето-дов анализа регрессий и корреляций к рядам динамики связано с опре- деленными трудностями и имеет ряд особенностей.
Получение разных показателей зависит от этапа изучения урожая, имеющихся данных и задач анализа. Ранее основным считался показатель фактического сбора после доработки с 1 га весенней продуктивной площади . Эти показатели находятся в определенном соотношении между собой: Показатель фактического сбора с 1 га убранной площади меньше урожайности на корню на величину потерь при уборке и доработке. Он равен урожайности с 1 га весенней продуктивной площади при полной ее уборке или ниже ее с поправкой на долю неубранной площади, и больше чистого сбора на величину расхода семян на 1 га (при этом норму высева умножают на соотношение обсемененной и весенней продуктивной площади).
Более полное представление о различиях в урожайности дает расчет показателей вариации общей колеблемости урожайности было обуслов-лено ее закономерным повышением, а остальные 82% связаны с вариацией метеоусловий и другими случайными факторами.
За пятилетие средний уровень урожайности снизился, ко-леблемость ее в абсолютном и относительном выражении несколько уменьшилась.
При анализе изменения урожайности культур в динамике определяют абсолютные и относительные ее приросты, а также коэффициенты или темпы роста.


3 Расчет урожайности на перспективу.
Определяемые в анализе рядов динамики показатели изменения уровней, тренда имеет широкое применение при прогнозировании, то есть при получении статистической оценки возможной меры развития социально-экономических явлений на будущее.
Составление надежных прогнозов динамики спроса и предложения товара является необходимым условием регулирования рыночных отношений. Важное значение при этом имеют статистические методы экстраполяции.
Под экстраполяции понимается распространение выявленных в анализе рядов динамики закономерностей развития изучаемого явления на будущее.
Важное значение при экстраполяции имеет продолжительность базисного ряда динамики и сроков прогнозирования.
Установление сроков прогнозирования зависит от задачи исследования. Но следует иметь в виду, что чем короче сроки упреждения прогноза, тем надежнее результаты экстраполяции.
по среднему абсолютному приросту:
, где
– экстраполируемый уровень;
– конечный уровень базисного ряда динамики;
– средний абсолютный прирост; – срок прогноза (период упреждения).21,46+19,23=40,69
Использование среднего абсолютного прироста возможно лишь при условии:
,где
;
;
–цепные абсолютные приросты; – выровненные по среднему абсолютному приросту уровни.
по среднему коэффициенту роста:
.
на основе аналитического выражения тренда: в адекватную трендовую модель подставляются значения в будущие годы у=21,46+19,23*0,05=22,4;
Поставив соответствующее для 2011 года значение t =5 в уравнение прямой линии,
Таким образом, при условии сохранения тенденции, можно ожидать в 2011 году 22,4.
Величина доверительного интервала определяется следующим образом:
где - расчетное значение уровня в прогнозируемом периоде; - табличное значение t- критерия Стьюдента при заданном уровнезначимости и числе степеней свободы ;
- средняя квадратическая ошибка уравнения тренда (стандартная ошибка аппроксимации).
Интервальный прогноз на 2011 год урожайность, , определим с учётом следующих значений:
У=22,4
=2,365 при заданном уровне значимости =0,05 и числе степеней свободы =9-2=7.
n – число уровней ряда динамики,
m - число параметров уравнения тренда (для уравнения прямой m =2).

22,4-2,365*0,5422,4+2,365*0,54
21,1223,67
Таким образом, с вероятностью, равной 0,95 (1- ), можно утверждать, что урожайность , в 2011 году будет не менее 21,12 , но не более 23,67.
Чтобы повлиять на урожайность зерновых культур можно рассмотреть основные пути повышения урожайности в сельском хозяйстве области.
Одной из главных задач современного этапа развития зернового производства в Тамбовской области является стабилизация наметившихся положительных тенденций. Практическая реализация этой задачи воз-можна лишь на основе внедрения прогрессивных агротехнологий , которые, как показывает мировой опыт, невозможно представить без широкого применения минеральных удобрений и других средств химизации земледелия. Иными словами, чтобы успешно развиваться в условиях рынка, сельское хозяйство области , в том числе зерновое производство, должно идти по пути интенсификации. Одним из свидетельств тому, что для земледелия в условиях нашей страны интен-сивные технологии доступны и экономически эффективны, является опыт успешных хозяйств - членов рейтингового Клуба «Зерно-100», список которых регулярно публикуется, в том числе и в журнале «Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий». Применения удобрений убеждает в том, что удобрения являются сильным, но всего лишь одним из факторов роста продуктивности пашни. Недостаточно применять просто много удобрений, чтобы получать планируемый урожай с наибольшей окупаемостью издержек. Общий успех будет определяться правильным сочетанием применения удобрений с другими агротехническими и организационно-экономическими мероприятиями, которые вместе взятые должны подкреплять друг друга.
Важнейшим из этих других факторов является сорт. Его роль особенно возрастает при минимизации обработки почвы, площадь которой за последние годы сильно увеличилась. В связи с ростом засоренности посевов, болезней и вредителей сорт должен быть не только отзывчивым на минеральные удобрения, но и устойчивым к гербицидам и болезням. Результаты исследований позволяют сделать вывод, что отзывчивые на удобрения и устойчивые к гербицидам сорта у нас были и есть (см. рисунок).
. Реакция разных сортов на гербициды и удобрения, а также на их комплексное применение существенно различаются. Иммунные сорта Ария и Терция селекции Курганского научно-исследовательского института сельского хозяйства (КНИИСХ) более отзывчивы на средства химизации. Правильный подбор сортов на фоне применения удобрений и гербицидов позволяет за счёт сорта дополнительно к прибавке от химизации получить ещё 5-6 ц/га зерна. Конечно, старые или менее отзывчивые сорта проигрывают, но не настолько, чтобы делать вывод: "Это равносильно закапыванию удобрений и своего труда в яму" [1].
Что касается вопроса: " Готово ли наше сельское хозяйство не в убыток себе использовать минеральные удобрения?", то в целом по области нам трудно объективно ответить, потому что речь идет не просто о применении удобрений, а об экономически эффективном и экологически приемлемом их использовании в конкретных условиях, которые сильно варьируют по регионам. В отношении сельского хозяйства Зауралья, которое вместе со всем земледелием область переживает сейчас глубокий кризис, эти возможности ограничены экономически. Поэтому можно сказать, что пока для большинства сельхозпроизводителей недоступно применение в полном объеме достижений научно- технического прогресса, в том числе в использовании минеральных удобрений. Однако и в этих непростых условиях, совершенствуя шаг за шагом технологию по принципу последовательного устранения факторов, лимитирующих урожай, с учетом экономической эффективности внедряемых агротехнических приемов, как показывает практика многих сель-скохозяйственных предприятий и фермерских хозяйств, можно рента-бельно заниматься производством зерна и одновременно повышать пло-дородие полей. Подтверждением происходящих положительных про-цессов в земледелии области является рост объемов применения средств химизации.
Если эффективность удобрений как отношение результата к затратам, то есть отношение прибавки урожая (стоимости прибавки) к дозе удобрений (затратам на удобрения), то в этом случае показатели будут близкими к мировым стандартам. Особенно показательны в этом смысле производственные данные.
Если сравнивать с традиционной системой земледелия (без при-менения минеральных удобрений), при которой количество доступных г питательных веществ, мобилизуемых из запасов почвы, достаточно для формирования урожая в среднем на уровне не более 12-16 ц/га зерна, то можно вполне обоснованно предполагать, что общая прибавка от удобрений в рассматриваемых 1 примерах была бы еще выше. При группировке хозяйств не было чистого контроля (без удобрений). Дозы удобрений, необходимые для получения одной тонны прибавки урожая зерна, в 2-3 раза ниже по сравнению с официальными нормативами.
Необходимо также учитывать, что официальная нормативная база по применению удобрений не предназначалась для использования непосредственно в хозяйствах (определение оптимальных доз удобрений), [1]. Поэтому дозы удобрений и соотношение между азотом, фосфором и кали-1 ем в реальном производстве существенно отличались от нормативных. Калийные удобрения практически не применялись. Их эффективность на черноземах и других почвах области, богатых калием, значительно ниже по сравнению с азотными и фосфорными удобрениями. С увеличением уровня применения удобрений доля азота в их составе возрастала. Для получения прибавки одной тонны зерна требовалось 80-90 кг д.в. удобрений. Это лишний раз подтверждает, что сорта не являются препятствием для эффективного использования удобрений )применения удобрений в большей степени приближены к производствен-ным, чем в краткосрочных опытах. Это связано с последействием удобрений, которое в краткосрочных опытах не учитывается. При систематическом (ежегодном или периодическом) применении удобрений в длительных опытах действие удобрений данного года накладывается на последействие удобрений прошлых лет. В создании урожая данного года участвуют элементы питания разных лет внесения, причем роль остатков удобрений прошлых лет постоянно возрастает. Поэтому для получения одной и той же прибавки урожая в целом, по данным длительных опытов, требуется в 1,5-2 раза меньше удобрений по сравнению с результатами краткосрочных опытов.» [3]. Это одна из главных причин заниженной эффективности удобрений в старых нормативах, разработанных в основном по данным краткосрочных опытов. Поэтому "старые" нормативы окупаемости удобрений (3-4 кг зерна на 1 кг д.в. удобрений), "...не отвечают требованиям современного агропроизводства (8-10 кг зерна и более...)" и "...приводят к занижению эффективности азотных и завышению эффективности фосфорных и калийных удобрений" [6 и 7].
Разрабатывая технологии, нужно иметь в виду, что относительно не-высокие нормы удобрений окупаются большими прибавками зерна (в расчете на единицу удобрений).
В настоящее время при наличии денежных средств можно купить удобрения по полной норме. При этом на передний план выходит вопрос: до какой степени выгодно повышать урожайность за счет удобрений? Чтобы ответить на него, нужны данные об отзывчивости зерновых культур на различные дозы удобрений в зависимости от плодородия поля, о ценах на зерно и о стоимости удобрений вместе с расходами на их применение. Причем исходные данные, обработанные обычным способом (расчет окупаемости ведется на общую дозу и общую прибавку от удобрений),. Здесь лучше подходит принцип дополнительного дохода от дополнительного расхода (окупаемость последовательного увеличения дозы последовательной прибавкой урожая зерна). Последовательное уве-личение дозы выгодно до тех пор, пока дополнительные доходы превы-шают дополнительные расходы. Из данных, приведенных в таблице 6, видно, что окупаемость последовательного увеличения дозы азота пос-ледовательной прибавкой зерна падает стремительно, быстрее, чем окупаемость общей дозы общей прибавкой урожая.
Таким образом, старые нормативы, которые разрабатывались по методикам, не соответствующим рыночным условиям, и по данным краткосрочных опытов, вряд ли могут служить надежной основой для вывода о низкой эффективности использования удобрений в зерновом производстве области. И еще раз подчеркнем, что возделываемые сорта не являются препятствием для эффективного использования удобрений.


Заключение
Перспективные направления аграрной политики в Тамбовской области намечены в положениях Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной про-дукции, сырья и продовольствия на 2008—2012 годы и Доктрины продо-вольственной безопасности. Мероприятия Госпрограммы направлены на увеличение объемов производства сельскохозяйственной продукции и по-вышение эффективности АПК. Для выполнения поставленных целей тре-буется разработать комплекс мер по модернизации отрасли и решить ряд стратегических задач. На наш взгляд, названные ниже семь направлений модернизации АПК должны определять ближайшие задачи российского сельского хозяйства.
Современное сельское хозяйство развивается на основе агротехнологий нового поколения, обеспечивающих высокую производительность труда, отличное качество и безопасность конечной продукции, сохранение природных экосистем. Ускоренный переход к использованию новых высокопроизводительных и ресурсосберегающих технологий — одно из основных условий достижения высоких темпов социально-экономического развития сельского хозяйства.
Основное условие стабильного развития агропромышленного комплекса страны и важнейший источник расширения сельскохозяйственного производства — сохранение и воспроизводство плодородия почв, рациональное использование природных ресурсов. Мероприятия по поддержанию почвенного плодородия реализуются в рамках федеральной целевой программы «Сохранение и восстановление плодородия земель сельскохозяйственного назначения и агроландшафтов В ближайшей перспективе приоритетными для сохранения плодородия почв и повышения их продуктивности станут более полное использование традиционных органических удобрений, внедрение почвозащитных севооборотов, сидератов (зеленых удобрений), запашка излишков соломы, рациональное применение минеральных удобрений.
Наряду с основными задачами программы «Плодородие» предусматривается проведение мониторинга плодородия земель сельскохозяйственного назначения, формирование соответствующего информационного ресурса на основе агрохимического и эколого-токсикологического их обследования, в том числе с использованием данных дистанционного зондирования земли и космических технологий, а также выборочный анализ материалов картографирования.
На их основе для большинства сельскохозяйственных товаро-производителей будет создана геоинформационная база, включающая векторные электронные карты территории хозяйств по полям земельных участков, электронные карты размещения сельскохозяйственных культур, электронные тематические карты состояния плодородия почв: содержания подвижных форм фосфора, обменного калия, общего со-держания органического вещества, степени засоленности.
В сельскохозяйственные организации будет поставляться техника с навигационными устройствами, что обеспечит эффективность ее примене-ния по электронным картам полей, выполнение агротехнических работ и внесение удобрений с учетом потребности растений на каждом участке поля, а также обработку растений средствами защиты с учетом степени засоренности посевов.
Вместе с тем рекордные урожаи последних лет поставили перед от-раслью ряд новых задач.
Снижение железнодорожного тарифа позволило расширить масштабы поставок зерна из Сибирского федерального округа и увеличить доходы сельхозпроизводителей, а также сбалансировать ситуацию на российском рынке зерна, создало благоприятные условия для роста объемов производства муки и увеличения экспорта, позитивно повлияло на доступность продуктов переработки зерна для населения.
Наша область обладает уникальным аграрным потенциалом.
Вместе с тем существенное расширение предложения зерна выявило «узкие места» внутреннего рынка. Это касается уровня развития инфра-структуры зернового рынка и наличия емкостей по хранению зерна.
Необходимость разработки программы обусловлена тем, что значи-тельная часть элеваторов, хлебоприемных предприятий и реализацион-ных баз хлебопродуктов, составляющих основу инфраструктуры зерно-вого рынка, была построена в 50—70-е годы прошлого века. Износ основных средств и оборудования этих предприятий составляет в среднем 70-80%.
Необходимы инвестиции в создание зерновой инфраструктуры, ориентированной на экспортные поставки зерна. Сейчас совокупные мощности портов по перевалке зерна составляют 22—24 млн т. Новороссийск пока единственный в России классический глубоководный порт, имеющий солидные зерновые терминалы.
В разрабатываемой программе модернизации инфраструктуры и логистического обеспечения зернового рынка предусмотрены основные формы государственной поддержки, стимулирующие наращивание мощностей хранению зерна, модернизацию и строительство новых портов по перевалке зерна, а также увеличение парка железнодорожных вагонов и специализированного автомобильного транспорта.
Список использованных источников
а) основная литература
1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. 5-е изд., перераб. и доп. М: Финансы и статистика, 2005 – 656с.
2. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп.- М.: ИНФРА-М, 2006 – 416с.
3. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и кредит, 2006 – 226с.
4. Зинченко А.П. Статистика: Учебник. – М.:КолосС, 2007 – 568с.
5. Практикум по статистике / А.П.Зинченко, А.Е.Шибалкин, О.Б.Тарасова, Е.В.Шайкина; Под ред. А.П.Зинченко. – М., Колос,2001 – 392с.
6. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. – М.:Юристъ,2003 – 461с.
7. Салин В.Н. Социально-экономическая статистика: Практикум. – М.: Финансы и статистика, 2005 – 192с.
8. Социально-экономическая статистика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Б.И.Башкатова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002 - 703с.
9. Статистика: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2006. – 565с.; М. – КНОРУС, 2006 – 552с.
10. Теория статистики: Учебник / Под.ред. Р.А.Шмойловой, 4-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2005 – 656с.
11. Шмойлова Р.А. и др. Практикум по теории статистики: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005 – 656с.
12. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н.Иванова. 3-е изд., перераб. и доп. – М.:ИНФРА-М, 2006 – 736с.
13. Исламов М.И., Волынкин В.И. Рациональное применение минеральных удобрений окупается урожаем/Исламов М.И, Волынкин В.И.//Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий.-2009.-№11.- с. 17-21
14. Скрынник Е.В растениеводстве ресурсосберегающие и почвозащитные технологии./Скрынник Е.//Экономика АПК.-2010.-№6.-с.25-42
б) дополнительная литература
1. Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002 – 272с.
2. Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства с основами общей теории статистики: Курс лекций. – М.: ЭКМОС, 2001 – 352с.
3. Гришин А.Ф., Кучерова Е.В. Статистические модели: построение, оценки, анализ: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2005 – 416с.
4. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. – М.: Изд-во МСХА, 1998 – 427с.
6.Статистический ежегодник Тамбовской области
7.Сборник Тамбовская область в цифрах,2010
8. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Тамбовской области


Первомайский район 13,4
Мучкапский район 15,2
Уваровский район 17,7
Рассказовский район 18,3
Сосновский район 18,3
Бондарский район 18,6
Уметский район 18,6
Моршанский район 18,9
Староюрьевский район 18,9
Инжавинский район 19,2
Тамбовский район 19,6
Мордовский район 19,8
Пичаевский район 19,8
Никифоровский район 20,9
Сампурский район 20,9
Токаревский район 21,9
Мичуринский район 22,2
Гавриловский район 22,4
Петровский район 22,6
Жердевский район 23,1
Знаменский район 23,6
Ржаксинский район 24
Кирсановский район 25,3



Количессво районов Удельный вес,%
1 2 8,7
2 13 56,6
3 8 34,7
Итого 23 100






Таблица 5 – сводка данных об урожайности и валовом сборе по районам.
группы район урожайность Валовой сбор
1. 13,4-17,3 Первомайский 13,4 8,1
Мучкапский 15,2 50,6
Итого по 1 группе 2 28,6 58,7
2. 17,3- 21,2 Уваровский 17,7 50,8
Рассказовский 18,3 99,5
Сосновский 18,3 55,1
Бондарский 18,6 43,7
Уметский 18,6 51,0
Моршанский 18,9 85,8
Староюрьевский 18,9 47,9
Инжавинский 19,2 90,9
Тамбовский 19,6 116,3
Мордовский 19,8 87,5
Пичаевский 19,8 53,1
Никифоровский 20,9 53,2
Сампурский 20,9 74,5
Итого по 2 группе 13 249,5 909,3
3. 21,2-25,1 Токаревский 21,9 105,0
Мичуринский 22,2 58,5
Гавриловский 22,4 57,8
Петровский 22,6 122,0
Жердевский 23,1 100,7
Знаменский 23,6 93,7
Ржаксинский 24,0 115,8
Кирсановский 25,1 79,7
Итого по 3 группе 8 184,9 733,2
Всего 23 463 1701,2


Таблица6 -Зависимость урожайности и валового сбора
Группы Количество районов Средняя урожайность ц/га Средний валовой сбор,ц/га
1.13,4-17,3 2 14,3 29,3
2.17,3-21,2 13 19,2 69,9
3. 21,2-25,1 8 23,1 91,65
В среднем 23 56,6 190,85


Рисунок 5-зависимость урожайности по районам Тамбовской области


ПШЕНИЦА ОЗИМАЯ 18,7
21,8
25,1
24,4
34,3
СР 24,86
МАХ 34,3
МИН 18,7
СУММА 124,3
СЧЕТ 5
МОДА Н/Д
МЕДИАНА 24,4

дисперсия 119,328
среднее отклонение 10,92374
коф. Вариации 480
экцесс 2,135379
размах вариации 15,6
ПШЕНИЦА ЯРОВАЯ 11,2
21,1
19,3
16,9
24,1
CР 18,52
МАХ 24,1
МИН 11,2
СУММА 92,6
СЧЕТ 5
мода н/д
медиана 19,3
дисперсия 88,896
среднее отклонение 2421,802
коэф.вариации 480
экцесс 0,696807
размах вариации 12,9


РОЖЬ ОЗИМАЯ 15,1
16,2
15,3
18,4
22,8
CР 17,56
МАХ 22,8
МИН 15,1
СУММА 87,8
СЧЕТ 5
мода н/д
медиана 16,2
дисперсия 84,288
среднее отклонение 2317,988
коэф. Вариации 480
экцесс 1,681221
размах вариации 7,7
ЯЧМЕНЬ ЯРОВОЙ 15,1
20
18,9
18,6
30,1
СР 20,54
МАХ 30,1
МИН 15,1
СЧЕТ 5
сумма 102,7
мода н/д
медиана 18,9
дисперсия 98,592
среднее отклонение 3175,407432
коэф. Вариации 480
эксцесс 3,339003347
размах вариации 15


ОВЕС 14,2
17,2
14,5
18,7
23,3
CР 17,58
МАХ 23,3
МИН 14,2
СЧЕТ 5
сумма 87,9
мода н/д
медиана 17,2
дисперсия 84,384
среднее отклонение 2256,844928
коэф.вариации 480
эксцесс 0,537399507
размах вариации 9,1
ПРОСО 7,3
9,4
11,8
8,3
16,6
СР 10,68
МАХ 16,6
МИН 7,3
СЧЕТ 5
сумма 53,4
мода н/д
медиана 10,68
дисперсия 51,264
среднее отклонение 823,530528
коэф.вариации 480
эксцесс 1,214485802
размах вариации 9,3


ГРЕЧИХА 7,7
8,3
7,9
7,9
6,8
СР 7,72
МАХ 8,3
МИН 6,8
СЧЕТ 5
сумма 38,6
мода 7,9
медиана 7,9
дисперсия 37,056
среднее отклонение 566,7149
коэф.вариации 480
эксцесс 2,679364
размах вариации 1,5
ЗЕРНОБОБОВЫЕ 14,4
21,3
15,1
10,4
23,4
CР 16,92
МАХ 23,4
МИН 10,4
СЧЕТ 5
сумма 84,6
мода н/д
медиана 15,1
дисперсия 81,216
среднее отклонение 2185,663
коэф.вариации 480
эксцесс -1,78932
размах вариации 13


Доработка к странице 9
Таблица 1-Ранжированный ряд распределения районов Тамбовской области по уровню урожайности.
Первомайский район 13,4
Мучкапский район 15,2
Уваровский район 17,7
Рассказовский район 18,3
Сосновский район 18,3
Бондарский район 18,6
Уметский район 18,6
Моршанский район 18,9
Староюрьевский район 18,9
Инжавинский район 19,2
Тамбовский район 19,6
Мордовский район 19,8
Пичаевский район 19,8
Никифоровский район 20,9
Сампурский район 20,9
Токаревский район 21,9
Мичуринский район 22,2
Гавриловский район 22,4
Петровский район 22,6
Жердевский район 23,1
Знаменский район 23,6
Ржаксинский район 24
Кирсановский район 25,3
Исходя из приложения видно, что наименьшая урожайность среди районов Тамбовской области Первомайском районе-13,4, а самая высокая –в Кирсановском районе -25,3.
По данным урожайности Тамбовской области строим рисунок 1 ранжированного ряда распределения урожайности районов Тамбовской области

Рисунок 1- ранжированный ряда распределения урожайности районов Тамбовской области

Огива имеет тенденцию плавного роста, делается вывод о том, что совокупность признака однородна
Таблица 2-Интервальный ряд распределения урожайности районов Тамбовской области
Группы районов Количество районов Удельный вес, %
1 2 8,7
2 13 56,6
3 8 34,7
Итого 23 100


Рисунок 2 интервальный ряд распределения урожайности районов Тамбовской области

В приложении представлена сводка данных урожайности и валового сбора по районам Тамбовской области.
Таблица 3 – Сводка данных об урожайности и валовом сборе по районам.
группы район урожайность Валовой сбор
1. 13,4-17,3 Первомайский 13,4 8,1
Мучкапский 15,2 50,6
Итого по 1 группе 2 28,6 58,7
2. 17,3- 21,2 Уваровский 17,7 50,8
Рассказовский 18,3 99,5
Сосновский 18,3 55,1
Бондарский 18,6 43,7
Уметский 18,6 51,0
Моршанский 18,9 85,8
Староюрьевский 18,9 47,9
Инжавинский 19,2 90,9
Тамбовский 19,6 116,3
Мордовский 19,8 87,5
Пичаевский 19,8 53,1
Никифоровский 20,9 53,2
Сампурский 20,9 74,5
Итого по 2 группе 13 249,5 909,3
3. 21,2-25,1 Токаревский 21,9 105,0
Мичуринский 22,2 58,5
Гавриловский 22,4 57,8
Петровский 22,6 122,0
Жердевский 23,1 100,7
Знаменский 23,6 93,7
Ржаксинский 24,0 115,8
Кирсановский 25,1 79,7
Итого по 3 группе 8 184,9 733,2
Всего 23 463 1701,2

Представлена зависимость урожайности и валового сбора в таблице
Таблица4 -Зависимость урожайности и валового сбора
Группы Количество районов Средняя урожайность ц/га Средний валовой сбор,ц/га
1.13,4-17,3 2 14,3 29,3
2.17,3-21,2 13 19,2 69,9
3. 21,2-25,1 8 23,1 91,65
В среднем 23 56,6 190,85

Графически представлена зависимость урожайности и валового сбора.

Рисунок 5-Зависимость урожайности по районам Тамбовской обла



Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.