ЭлБиб

томатов. Полученные на подтверждают основные выводы, приведенные в работе

[

]. .

Вместе с этим сравнение интегрального хода физиологических процессов н

роста томатов в контроле и в опыте по соотношению дней: 10 к 5 дню, 20/110, 30/20,

40/30, 50/40, и 60/50 показало снижение поступления в контроле и в опыте,

соответственно: интегральной суммы сахаров 9,79 - 1,94 и 11,77 - 1,94; общего и

белкового азота 4,21 - 1,50 и 5,22 - 1,55; 4,11 - 1,45 и 5,13 - 1,57, золы 4,51 - 1,49 и

5,81 - 1,59; интенсивности выделения С02 1,30 - 1,07 и 1,32 - 1,08; расхода сахара

на дыхание 1,30 - 1,07 и 1,32 - 1,08 и интегрального прироста плодовых веток

томатов 2,97 - 1,33 и 2,22 - 1,28. Однако, полученные данные процессов обмена

были выше у опытных завязей томатов, чем у контрольных, за исключением

интегрального прироста плодовых веток томатов.

Помимо этого показано, что полиномиальные модели третьей степени в

достаточно высокой степени аппроксимируют интегральный ход физиологических

процессов и рост плодовых веток завязей томатов. Определенный коэффициент R2

составил от R2 0,99 до R2** 1,00 во всех исследованных вариантах, что несколько-

лучше, чем для степенных моделей. Полином третьей степени дает возможность

определения максимальной, минимальной точки и точки перегиба интегральной

кривой, описывающей ход физиологических процессов и рост различных органов и

всего растения.

Сопоставление полученных интегральных данных по степенным и

полиномиальным третьей степени моделям с большой кривой роста по Саксу,

поступления воды, азотнокислого калия и интенсивностью дыхания проростков

гороха, рбработанных ИУК, содержанием фитогормонов по Тиманну показало

высокую положительную корреляцию г ■ 0,96 + 0,99, что указывает на взаимосвязь

указанных физиологических процессов с ростом и содержанием естественных

фитогормонов [4].

Применение интегральных данных для изучения влияния 2,4Д на процессы

обмена и рост томатов [1] на основе степенных моделей,показало изменение хода

ряда физиологических процессов, дало возможность подтвердить основную

концепцию влияния 2,4Д на растения и уточнить исходные экспериментальные

данные. Уточненные исходные данные позволили оценить и спрогнозировать

последующий ход обмена веществ в растениях, а также планировать проведение

дальнейших научных экспериментов [4].

Помимо этого информационный подход применен для анализа поступления

тяжелых металлов в пшеницу [6]. На основе степенной модели и полинома третьей

степени показана зависимость интегрального содержания, тяжелых металлов от

органа растения. Отмечена главная регуляторная функция корня в поступлении

тяжелых металлов в растение и дополнительная - листа, цветка, плода и стебля, а

также наличие внутриорганных барьеров, препятствующих произвольному их

поступлению врастение, регулируя содержание тяжелых металлов.

Выполненное математическое моделирование

дает возможность

анализировать экспериментальные данные хода физиологических процессов в

растении, выявлять ранее неизвестные зависимости на межорганном уровне,

уточнять исходные экспериментальные данные и прогнозировать дальнейший ход

физиологических процессов в онтогенезе.

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека