|
Vliv termínu desikace řepky ozimé (Brassica napus) na výnos a kvalitu semen
Rajtmajer, Stanislav ; Bečka, David (vedoucí práce) ; Petr, Petr (oponent)
Řepka olejka je ve světě třetí nejvýznamnější olejninou (druhou semennou). V České republice je nejpěstovanější a nejvýznamnější olejninou. Řepka ozimá dosahuje asi 90 % sklizňové plochy všech olejnin v ČR. Stále diskutovanou součástí agrotechniky řepky ozimé, je desikace porostů řepky. Jaký použít přípravek, jakou dávku, jaký termín zvolit, zda vůbec desikovat či nikoliv. Výsledky této diplomové práce by mohly přispět k částečnému objasnění této složité problematiky.
Cílem diplomové práce je sledovat vliv odlišného termínu desikace řepky ozimé
glyfosátem na výnos a kvalitu semen.
Maloparcelkové pokusy pro zkoumání vlivu termínu desikace řepky ozimé byly založeny v letech 2013/2014 a 2014/2015 na pozemcích pokusné stanice České zemědělské univerzity, Fakulty agrobiologie potravinových a přírodních zdrojů v Červeném Újezdě.
V prvním pokusném roce 2013/2014 bylo založeno pět variant ve třech opakováních (včetně nedesikované kontroly). V roce 2014/2015 bylo založeno sedm variant ve čtyřech opakováních (včetně nedesikované kontroly). V prvním pokusném roce byl první termín desikace 16. 6. 2014, v druhém roce 8. 6. 2015. Následné termíny desikace byly s týdenním odstupem.
Odrůda řepky ozimé použitá pro pokusy byla hybridní odrůda Rohan. K desikaci byl použit přípravek Dominator s účinnou látkou glyphosate. Dávka 4 l/ha + 200 l H2O.
U všech vzorků obou pokusných let byl stanoven výnos, hmotnost tisíce semen a olejnatost. U desikovaných variant byly provedeny předsklizňové rozbory pro stanovení podílu sušiny v šešulích. Dále byla u všech sklizených vzorků provedena laboratorní zkouška klíčivosti semen (Stanovení energie klíčení) dle metodiky ISTA. Získané výsledky z pokusu klíčení byly statisticky vyhodnoceny metodou ANOVA analýzy variance. Rozdíly mezi průměrnými hodnotami byly hodnoceny Tukeyho testem, v počítačovém programu SAS na hladině významnosti p = 0,05.
Vliv termínu desikace řepky ozimé ovlivňuje kvalitu semen z pohledu hmotnosti tisíce semen i z pohledu olejnatosti. Příliš včasná desikace (46 až 39 dnů před sklizní) snížila HTS o 7 až 17 % a olejnatost o 2 až 4 % celkového průměru. Olejnatost je ze sledovaných znaků nejméně ovlivňována termínem desikace. Desikace v optimálním termínu (17 dnů před sklizní) zvýšila olejnatost o 1 až 6 %.
Vliv termínu desikace řepky ozimé také významně ovlivňuje výnos semen.
Příliš včasná desikace (46 až 39 dnů před sklizní) snížila výnos o 11 až 14 %. Nedesikovaná kontrola v obou letech dosáhla nejvyšších výnosů, zvýšení výnosu o 5 až 12 %. Desikace v optimálním termínu (17 dnů před sklizní) zvýšila výnos pokusů o 5 až 6 %.
Termín desikace řepky ozimé, také významně ovlivňuje vitalitu semen, kde velmi
snižuje energii klíčení v prvních klíčních dnech. Termín desikace však neovlivňuje celkovou klíčivost semen. Příliš včasná desikace (46 až 39 dnů před sklizní) snížila EK2 o 12 až 40 %, EK3 snížila o 4 až 24 %, EK4 o 3 až 4 % a prodloužila MGT o 7 až 15 %. V prvním pokusném roce byla nejvitálnější varianta nedesikovaná kontrola (EK2 = 50,4 %, EK3 = 91,3 %, EK4 = 97,9 %). V druhém pokusném roce byla nejvitálnější semena z optimálního termínu desikace,
(6. Termín, 17 dnů před sklizní) EK2 = 68,9 %, EK3 = 98,2 %, EK4 = 100 %. Vzorky semen z roku 2014/15 měly celkově vyšší vitalitu semen, než vzorky z roku 2013/14, tato celková horší vitalita je zřejmě dána rok starým, přeskladněným osivem.
Z výsledků dvouletého pokusu vyplývá, že termín desikace má vliv na kvalitu semen, výnos semen i na vitalitu semen. Předsklizňovými rozbory byl stanoven optimální podíl sušiny šešulí u desikovaných vzorků na hodnoty 40 až 50 %. Jako nejvhodnější technologie se jeví desikace v optimálním termínu (17 dní před sklizní) a agrotechnika bez desikování porostu. Jako nejméně vhodná technologie se jeví velmi časná desikace (46 až 30 dnů před sklizní).
První vědecká hypotéza: Předčasná desikace řepky snižuje výnos semen, olejnatost a HTS. Ano, tato hypotéza se potvrdila.
Druhá vědecká hypotéza: Desikace provedená ve správném termínu neovlivňuje
kvalitu semen (olejnatost a HTS). Ano, tato hypotéza se potvrdila.
|
|
Porovnání výkonnosti vybraných odrůd řepky ozimé (Brassica napus)
Krouželová, Jana ; Bečka, David (vedoucí práce) ; Roman, Roman (oponent)
Řepka ozimá je nejvýznamnější olejninou pěstovanou v ČR. V posledních letech rapidně stoupaly osevní plochy řepky, což svědčí o jejím všestranném použití ve zpracovatelském průmyslu. Stejně tak nabývá na významu řepkový olej, který se využívá v potravinářském průmyslu.
K úspěšnému pěstování řepky patří správná pěstitelská technologie stejně tak, jako výběr vhodné odrůdy, který musí být přizpůsoben klimatickým podmínkám stanoviště. Každý rok je k dispozici více než 600 odrůd na základě společného katalogu EU, z toho se v praxi využívá přibližně 80 odrůd v klimatických podmínkách ČR. Vhodnost těchto odrůd a jejich výnosy jsou ověřovány v rámci zkoušení odrůd, které provádí ÚKZUZ a na základě kterého jsou odrůdy zařazeny do seznamu doporučených odrůd, který usnadňuje orientaci v nových odrůdách pěstitelům v ČR. Cílem této diplomové práce je porovnání výkonnosti vybraných odrůd řepky, které byly pěstovány v poloprovozních podmínkách v lokalitě Humburky v Královéhradeckém kraji. V rámci této diplomové práce byly porovnány výnosy vybraných odrůd, olejnatost a HTS. Byly stanoveny dvě hypotézy:
1) Hybridní odrůdy dosahují vyšší výšky rostlin a výnosu semen.
2) Olejnatost semen u liniových a hybridních odrůd je srovnatelná.
Dále byly sledovány znaky: výška rostlin, počet šešulí na terminálu, počet stopek na terminálu, počet primárních a sekundárních větví, výška plodného patra a jejich závislost na konečném výnosu.
Nejvyššího výnosu dosáhla hybridní odrůda Faktor KWS s výnosem 5,02 t/ha (119,2 % průměrného výnosu). Průměrné výnosy hybridních a liniových odrůd byly téměř shodné (4,16 t/ha - hybridní a 4,10 t/ha liniové). Největší rozdíl mezi hybridními a liniovými odrůdami byl pozorován ve výšce rostlin, kdy hybridní odrůdy dosahovaly průměrně o 10 cm více než liniové. Druhá hypotéza o shodné olejnatosti hybridních a liniových odrůd byla potvrzena. Sledované odrůdy dosáhlystejné průměrné olejnatosti 43,3 %.
|
|
Vliv živé hmotnosti prasat na histologii tukové tkáně
Žalmánková, Nikola ; Okrouhlá, Monika (vedoucí práce) ; Michaela, Michaela (oponent)
Cílem této práce bylo vyhodnotit vliv živé hmotnosti prasat na kvantitu a kvalitu hřbetního tuku a na histologii tukové tkáně. Celkem bylo do pokusu zařazeno 40 ks prasat genotypu PIC, vyrovnaného pohlaví, rozdělených do 4 skupin dle živé hmotnosti
(první = do 104,9 kg, druhá = od 105 do 109,9 kg, třetí = od 110 do 114,9 kg a čtvrtá = nad 115 kg).
Byly sledovány ukazatele výkrmnosti: průměrná denní spotřeba krmiva, spotřeba krmiva za týden, průměrný denní přírůstek a konverze krmiva. Statisticky průkazný vliv byl zjištěn pouze u průměrného denního přírůstku, který rostl s přibývající živou hmotností. Nejnižší průměrný denní přírůstek (990,14 g) měla prasata do 104,9 kg živé hmotnosti, která
vykazovala zároveň nejvyšší konverzi krmiva (2,61 kg.kg-1). Naopak prasata s živou hmotností nad 115 kg a s nejvyšším denním přírůstkem (1159,11 g) měla nejnižší konverzi krmiva (2,49. kg.kg-1).
Dále byl sonograficky sledován růst hřbetního tuku od 4 do 10 týdne věku, a to v bodech A, B a C. Z výsledků měření bylo potvrzeno, že výška hřbetního tuku úzce koreluje
s nárůstem živé hmotnosti.
U fyzikálních ukazatelů sledovaných u hřbetního tuku nebyl nalezen trend v závislosti na živé hmotnosti. Z výsledků měření je zřejmé, že se barva tuku statisticky neprůkazně zvyšovala pouze do živé hmotnosti 114,9 kg. Pokud se týká perforace hřbetního tuku, nejnižší hodnoty byly naměřeny u horního tuku (74,31 N) a dolního tuku (59,61 N) u skupiny s živou hmotností od 105 do 109,9 kg.
Nebyl prokázán významný vliv živé hmotnosti na histologii tukových buněk. Z výsledků měření je však patrný rozdíl mezi horní a dolní částí řezu hřbetního tuku, kdy v horní části řezu byl nejvyšší počet tukových buněk v 1 mm2 (60,27) zjištěn s nejmenší průměrnou plochou tukových buněk u prasat s živou hmotností od 105 do 109,9 kg. V dolní části řezu byl monitorován nejvyšší počet tukových buněk v 1 mm2 (63,80) současně
s nejmenší průměrnou plochou tukových buněk u prasat s živou hmotností
do 104,9 kg.
Ostatní sledované ukazatele nebyly statisticky významné.
|
|
Genetická diverzita v populaci západního poddruhu antilopy Derbyho (Taurotragus derbianus derbianus) chované v polozajetí v Senegalu, fylogenetické vztahy mezi západním (T. d. derbianus) a východním poddruhem antilopy Derbyho (T. d. gigas)
Zemanová, Hana ; Lukešová, Daniela (vedoucí práce) ; Jarmila, Jarmila (oponent)
Zástupci čeledi Bovidae jsou předmětem mnoha výzkumů, které se zabývají jejich fylogenezí, taxonomií, časem divergence, nebo genetickou diverzitou. Taxonomie se řeší pomocí srovnání morfologických znaků nebo genetickými metodami, genetická diverzita může být zjištěna analýzou rodokmenu nebo taktéž genetickými analýzami. Tragelaphinae čítají devět druhů v rámci dvou rodů Tragelaphus sp. a Taurotragus sp. Antilopy rodu Taurotragus (T. derbianus and T. oryx) patří mezi největší antilopy světa. Antilopa Derbyho (Taurotragus derbianus) má dva poddruhy, západní (T. d. derbianus) a východní (T. d. gigas), které se rozlišují na základě morfologických znaků. Západní poddruh antilopy Derbyho (T. d. derbianus) patří ke kriticky ohroženým živočichům. Jediná populace tohoto druhu, čítající méně než 200 jedinců, žije národním parku Niokolo Koba v Senegalu. Pro záchranu tohoto poddruhu byl v roce 2000 založen chov v polozajetí. Vznikl za účasti šesti zakladatelů (jednoho samce a pěti samic), u kterých předpokládáme, že nejsou příbuzní. Populace v roce 2013 čítá 95 jedinců, žijících v sedmi stádech v rezervacích Bandia a Fathala v Senegalu. Populace je spravována managementem, který se snaží minimalizovat příbuznost jedinců. V roce 2008 byla vytvořena plemenná kniha antilopy Derbyho (T. d. derbianus), která je každoročně publikována. Jedná se o malou populaci s nízkým počtem zakladatelů a bez genového toku, ohroženou inbreedingem a genetickým driftem. Genetická diverzita této populace byla zhodnocena pomocí mikrosatelitních markerů a výsledky této analýzy byly porovnány s výsledky analýzy rodokmenu. Analýza rodokmenu ukázala největší genetickou diverzitu v generaci zakladatelů (FOUNDERS). V generaci potomků zakladatelů (OFFSPRING 1; narozených v sezóně 2007/2008) genetická diverzita klesla díky tomu, že reprodukce se účastnil jediný samec. V další generaci potomků, tj. mláďat potomků zakladatelů (OFFSPRING 2; narozených v sezóně 2009/2010) diverzita vzrostla díky zapojení více jedinců do reprodukce. Pro genetickou analýzu bylo vybráno patnáct jedinců a pět polymorfních mikrosatelitních lokusů (z celkového počtu třinácti testovaných). Byly hodnoceny parametry genetické diverzity (HE a HO, Ar a odchylky od Hardy-Weinbergovy rovnováhy, a FIS a FST).Nebyly zjištěny žádné odchylky od Hardy-Weinbergovy rovnováhy. Výsledky genetické analýzy potvrdily nejvyšší genetickou diverzitu u zakladatelů (FOUNDERS: Ar = 2.79; HE = 0.664; HO = 0.750; FIS = --0.154). V obou generacích potomků hodnoty alelické bohatosti a pozorované a očekávané heterozygotnosti klesly (Ar = 2.15; HO = 0.580; HE = 0.586 u OFFSPRING 1 a Ar = 2.14; HO = 0.370; HE = 0.480 u OFFSPRING 2). Oproti výsledkům analýzy rodokmenu nebylo pozorováno žádné zlepšení v generaci OFFSPRING 2. Výsledné hodnoty parametrů genetické diverzity byly celkem uspokojivé, navzdory nízkému počtu zakladatelů a páření příbuzných jedinců.
|
|
Analýza vláhové potřeby polních plodin v oblasti s častým výskytem sucha.
Zábranský, Petr ; Soukup, Josef (vedoucí práce) ; Jan, Jan (oponent)
Vodní zdroje jsou důležitou součástí ekosystémů krajiny. Nejen variabilita klimatických a půdních faktorů ale i vysoká diverzita vegetace hrají důležitou roli ve vodní bilanci krajiny. Evapotranspirace porostů způsobuje hlavní pasivní složku ve vodní bilanci povodí. Již dnes je ale více jak jedna čtvrtina území ČR řazena do oblasti, kde suma potenciální evapotranspirace převyšuje nebo se rovná celkové sumě spadlých srážek. Na rozdíl od dřevin, u kterých je bilance vody na stanovišti z důvodu dlouhodobějšího vývoje z části předvídatelná, pravidelné střídání plodin v zemědělských systémech a agrotechnické vstupy s sebou přinášejí rychlejší změny vodní bilance stanoviště za podstatně kratší dobu. To může mít někdy za následek i nevratné změny v ekosystému s dopady na biodiverzitu okolního prostředí. Znalost jednotlivých limitujících faktorů prostředí a přesné stanovení nároků rostlin na vodu otevírá možnost nejen pro zlepšení výnosových parametrů jednotlivých plodin, ale především je důvodem pro pochopení trvalé udržitelnosti argoekosystémů v kulturní krajině.
Polní měření skutečné evapotranspirace probíhaly v období od 2007 do 2015 v lokalitě Velvary (Budihostice) která se nachází ve Středočeském kraji v nadmořské výšce 210 m n. m. a je řazena do oblasti srážkového stínu v okolí Slánska. Z hlediska průměrné roční vláhové bilance (ČHMÚ, 2014) spadá lokalita do oblasti, kde rozdíl mezi průměrnou roční sumou srážek a průměrnou roční sumou potenciální evapotranspirace činí -200 mm. Potenciální evapotranspirace zde mírně překračuje úhrny srážek (P / ET0 = 0,7 - 0,8) v běžném období (Pivec et al., 2006). Polní měření probíhala na běžných provozních plochách s minimální velikostí pokusné plochy 1 ha.
Provedená měření potvrdila předpokládané rozdíly mezi porosty z hlediska vláhových nároků. Hodnocené porosty vykazovaly během vegetace v závislosti na růstové fázi porostu odlišné hodnoty aktuální evapotranspirace a Bowenova poměru. Nejnižší hodnoty aktuální evapotranspirace byly prokázány u Z. mays, S. bicolor. Vyšší vláhové nároky vykazovaly porosty T. aestivum a H.vulgare. Nejvyšší hodnoty aktuální evapotranspirace naopak byly stanoveny u porostů B.vulgaris a M. sativa. Získáním hodnot plodinových koeficientů u jednotlivých plodin bylo zjištěno, že porosty Z. mays, S. bicolor a T. aestivum mají o čtvrtinu nižší hodnoty Kc v hlavním vegetačním období oproti M.sativa a B.vulgaris. V rámci práce byly stanoveny denní hodnoty Kc, které jsou základním poznatkem o vláhových nárocích jednotlivých plodin pro následné modelové stanovení hydrologických procesů v agrofytocenózách. Hodnocení vláhových nároků rostlin na základě stanovení toku vody v rostlinách (sap flow) neprokázaly předpokládané rozdíly mezi rostlinami Z.mays a S.bicolor. Efektivita využití vody (WUE) byla prokazatelně vyšší u rostlin typu C4 (Z. mays a S.bicolor) oproti zbývajícím rostlinám typu C3 (T. aestivum a H.vulgare).
|
|
Bilance fosforu a draslíku při různých systémech hnojení
Vašák, Filip ; Balík, Jiří (vedoucí práce) ; Jaroslav, Jaroslav (oponent)
Bilance fosforu a draslíku byla sledována v období od roku 1996 do roku 2013 na variantách s organickým hnojením (čistírenský kal a hnůj), variantách s minerálním hnojením (NPK, N a N + sláma) a na kontrolní nehnojené variantě v dlouhodobých polních pokusech Katedry agroenvironmentální chemie a výživy rostlin založených v České republice na pěti stanovištích (Červený Újezd, Hněvčeves, Humpolec, Lukavec a Suchdol) s odlišně půdně-klimatickými podmínkami. Pokusy se dělily na pokus s rotací plodin (všechny stanoviště) a pokus s monokulturním pěstováním kukuřice na siláž (Červený Újezd, Suchdol). V pokusu s rotací plodin byl sled plodin: brambor, pšenice ozimá, ječmen jarní. Kladná průměrná bilance fosforu byla na variantách s aplikací čistírenského kalu, hnoje a na variantě NPK. Bilance fosforu se průměrně na obou typech pokusu pohybovala na variantě NPK od +1,8 do +14,0 kg/ha/rok, na variantě hnůj od +7,2 do +21,6 kg/ha/rok a na variantě kal 1 od +66,7 do +75,6 kg/ha/rok. S vyšší dávkou kalu dosahovala bilance až +249,6 kg P/ha/rok. Záporná průměrná bilance fosforu byla na variantách N a N + sláma (od -13,4 do -27,5 kg P/ha/rok). Na nehnojené variantě se bilance fosforu pohybovala od -11,0 do -21,9 kg P/ha/rok. Kladná průměrná bilance draslíku byla na variantě hnůj na pokusech s rotací plodin a pohybovala se od +2,3 do +30,1 kg/ha/rok. Na pokusu s monokulturním pěstováním kukuřice byla na variantě hnůj záporná bilance -15,2 kg K/ha/rok. Na pokusu s rotací plodin byla bilance draslíku na variantě NPK od -9,5 do +33,2 kg/ha/rok. Na pokusu s monokulturou kukuřice byla bilance +32,1 kg K/ha/rok. Záporné bilance draslíku se pohybovaly na variantách s aplikací kalu od -8,9 do -69,2 kg/ha/rok. Na variantách N + sláma a N se pohybovala bilance od -55,0 do -103,6 kg K/ha/rok. Na nehnojené variantě se bilance draslíku pohybovala od -43,6 do -73,2 kg K/ha/rok. Změny obsahu přístupného fosforu a draslíku v půdě většinou korespondovaly s bilancemi. Byla nalezena půdní variabilita ve sledovaných půdních faktorech a potvrzen předpoklad, že systém hnojení ovlivní výnos plodin.
|
|
Analýza vlivu počasí na posun a tvar produkční hranice
Hřebíková, Barbora ; Čechura, Lukáš (vedoucí práce) ; Peterová, Jarmila (oponent)
Třebaže počasí je signifikantním determinantem zemědělské produkce, v běžné ekonomické analýze není vliv počasí na produkci konkrétně analyzován. Domníváme se, že důvodem je existence metodologického problému, spočívajícího v obtížné formulaci proměnné, která by vliv počasí pro daný účel vhodně reprezentovala. V rámci běžných modelů zemědělské produkce bývá proto počasí zahrnuto do množiny neměřených faktorů ovlivňujících produktivitu zemědělců (statistický šum, chyba odhadu). Disertační práce si klade za cíl odstranit tento metodologický problém a navrhnout způsob, jak vliv počasí definovat v podobě konkrétní proměnné, zahrnout tuto proměnnou ve vhodně specifikovaném modelu a tento model následně aplikovat. Účelem této práce je překlenout rámec empirických poznatků a odvodit ekonometrický model, který by popsal a kvantifikoval vliv počasí jako součást vlivu množiny více faktorů na výslednou produkci. Jinak řečeno, cílem je nalézt zůsob, jak definovat počasí jako jeden z mnoha vzájemně (ne)podmíněných faktorů určujících finální produkci, specifikovat model a aplikovat ho. Disertační práce je založena na předpokladu, že metoda Stochastické hraniční analýzy (SFA) představuje potenciální možnost jednat s počasím jako se specifickým (i když ne manegementem firmy kontrolovatelným) faktorem produkce, resp. technické efektivnosti. SFA je parametrická metoda založená na ekonometrickém přístupu. Jejím východiskem je definice stochastické hraniční produkční funkce. Metoda byla představena v práci Aignera, Lovella a Schmidta (1977) a Meusen a van den Broecka (1977). Oproti běžně používaným ekonometrickým modelům produkce je SFA založena na analýze produkční hranice, tvořené deterministickou produkční hraniční funkcí a složenou chybou odhadu. Složená chyba odhadu je přitom tvořena 2 prvky - náhodnou složkou (chyba odhadu, statistický šum) a technickou neefektivností, představující rozdíl ve skutečné úrovni produkce daného producenta a maximální dosažitelnou (možnou) úrovní daného producenta, které by bylo dosaženo v případě, že by producent využil konkrétní kombinaci produkčních faktorů maximáně technicky efektivně. Postupem času byla rozvíjena o řadu aspektů - viz v čase variantní a invariatní neefektivnosti, heteroskedasticita, meřená a neměřená heterogenita. Spolu s DEA se SFA stala upřednostňovanou metodologií v oblasti výzkumu hranice produkčních možností a analýzy produktivity a efektivnosti v zemědělství, v poslední době ji aplikovali například Bakusc, Fertő a Fogarasi (2008) Mathijs a Swinnen (2001), Hockmann a Pieniadz (2007), Bokusheva a Kumbhakar (2008) a Čechura a Hockmann (2011), Hockmann a kol.(2007), Čechura a kol. (2014 a, b), aj. Předpokládáme, že vlivy počasí by měly být analyzovány z hlediska jejich vztahu k technické efektivnosti, namísto konvenčního zahrnutí těchto vlivů do statistického šumu. Implementace počasí do deterministické části produkční funkce namísto zahrnutí do statistického šumu, je výraznou změnou v metodickém postupu v rámci stochastické hraničního analýzy. Analýza dopadů počasí na změny v úrovni TE nebyla dosud v související literatuře výrazně zaznamenána a je tedy považována za hlavní přínos této práce pro současnou teorii odhadu produkční hrancie, resp. technického efektivnosti v oblasti zemědělství. Zohlednění dalších proměnných, které jsou významné pro daný vztah a jejichž začlenění by mohlo zvýšit vypovídací schopnosti modelu bylo součástí cíle této práce. Při fomulaci modelů i závěrečné diskuzi nad výsledky odhadů tak byl brán zřetel na možný efekt heterogenity. V práci jsou nejprve definovány a diskutovány možné způsoby zahrnutí vlivů počasí do modelu produkční hranice. Zhodnocení možností zahrnutí vlivů počasí do těchto modelů se opírá o teoretický rámec vývoje stochastické hraniční analýzy, definující pojem technické efektivnosti, teorii distančních funkcí, torii stochastické produkční funkce a metodiku přístupů a technik SFA, které jsou relevantní pro účely disertační práce. Poté je analyzován vliv počasí na posun a tvar produkční hranice a technické efektivnosti v případě produkce obilovin v České republice v rámci osmileté časové řady, 2004-2011. Analýza pracuje s předpokladem, že existují dva různé způsoby, jak definovat proměnné reprezentující vlivy počasí. Jedním způsobem je použití konkrétních klimatických údajů, které přímo popisují stav počasí. V případě této disertační práce byly zvoleny proměnné průměrná teplota (AVTit) a plošný úhrn srážek (SUMPit) v období mezi setím a sklizní obilovin (za daný hospodářský rok) v jednotlivých krajích ČR (vypočtené z údajů o průměrných měsíčních teplotách a měsíčních plošných úhrnech srážek v jednotlivých krajích ČR získaných z databáze CHMU). Nebo lze definovat umělou (proxy) proměnnou, která bude vliv počasí reprezentovat. V případě této práce byl aplikován tzv. klimatický index (KITit), vypočtený jako suma vážených podílů skutečných výnosů obilnin a výnosů aproximovaných lineární trendovou funkcí, vážený zastoupením konkrétní obiloviny v celkovém portfoliu obilovin v daném kraji (výnosy a váhy byly vypočtené z údajů o úrovních krajské produkce v jednotlivých letech a osevních plochách jednotlivých obilovin na úrovni krajské produkce, získaných z veřejné databáze CZSO). Oba způsoby mají své výhody i nevýhody. Konkrétní klimatické jevy jsou velice přesnou specifikací počasí jako takového. Nicméně, aby se projevil jejich vliv na produkci, musí být vhodně implementovány do modelu ve zájemné interakci s dalšími faktory. Oproti tomu klimatický index v sobě sice nezahrnuje přímo konkrétní charakteristiku počasí, nicméně, vztahuje počasí přímo k výsledné produkci (je definován na základě předpokladu, že vliv počasí na produkci je příčinou odchylek produkce od trendu). Analýza je aplikována na panelová data, obsahující informace o individuální produkci celkem 803 producentů specializovaných na produkci obilovin, vykazujících minimálně 2 roky z celkové 8-mi leté časové řady. Specializace je definována minimálně 50-ti procentním podílem produkce obilovin na celkové rostlinné produkci daného producenta. Finální nevyrovnaný panel dat je tvořen celkem 2332 pozorováními. Každému z producentů je přiřazena hodnota proměnné AVTit, SUMPit a KITit na základě jeho místní příslušnosti ke konkrétnímu kraji. Modely jsou definovány jako stochastické hraniční modely zachycující vliv heterogenity, do nichž je počasí v navržených formulacích implementováno. Cílem je identifikovat vliv počasí na posun a tvar produkční hranice. Prostřednictvím takto definovaných modelů je odhadnuta produkční technologie a technická efektivnost. Předpokládáme, že navrhované zahrnutí počasí do modelů povede k vyšší vypovídací schopnosti definovaných modelů, jako důsledku extrakce vlivů počasí z náhodné složky modelu, respektive s množiny neměřitelných faktorů způsobujících heterogenitu vzorku. Pro odhad technické efektivnosti byly aplikovány dva typy modelů - Fixed management model (FMM) a Random parameter model (RPM). Modely jsou definovány jako translogaritmická multiple-output distanční funkce. Analyzovanou endogenní proměnnou je produkce obilovin v monetárním vyjádření (tis. EUR). Další dva výstupy, ostatní rostlinná produkce (v tis. EUR) a živočišná produkce (v tis. EUR), vyjádřené jako podíl na produkci obilovin vystupují na pravé straně rovnice spolu s exogenními proměnnými (produkčními faktory) práce (v AWU), použitá půda (v ha), kapitál (odpisy investičního majetku podniku a najatá, zpravidla strojní, práce v tis. EUR), specifický materiál (příme náklady na osivo, sadbu, pesticidy, hnojiva a prostředky na ochranu obilnin v tis. EUR) a ostatní materiál (v tis. EUR). Hodnoty výstupů, kapitálu a materiálových vstupů jsou deflovány podle cenových indexů EUROSTATu (2005=100). Heterogenita v Random parameter modelu je zahrnuta v náhodných parametrech a v determinantech rozdělení technické efektivnosti. Všechny produkční faktory jsou defnovány jako náhodné proměnné, vliv počasí v podobě KITit vstupuje do průměru technické efektivnosti a představuje tak možný zdroj neměřené heterogenity vzorku producentů. Heterogenita ve Fixed management modelu je definována jako speciální faktor, představující neměřené firemně specifické efekty, m. Tento faktor představuje neměřenou mezipodnikovou heterogenitu a vstupuje do modelu v interakci s ostatními produkčními faktory i s časovým vektorem, reprezentujícím vliv technologické změny. Vliv počasí ve formě proměnných AVTit a SUMPit je spolu s ostatními produkčními faktory extrahováno z množiny firemně specifických efektů a numericky vyčíslen, čímž se z něj stává faktor měřené mezipodnikové heterogenity. Oba typy modelu byly odhadnuty také bez zahrnutí vlivů počasí a sloužily jako srovnávací základna pro posouzení efektu specifikace vlivu počasí na posun a tvar produkční hranice v konkrétním modelu. Pro snažší interpetaci výsledných odhadů jsou modely pojmenovány následovně: FMM je model typu FMM bez specifikovaných vlivů počasí, model AVT je model typu FMM zahrnující vliv počasí v podobě průměrných teplot v kraji v daném vegetačním období (hospodářském roku), SUMP je model zahrnující vliv počasí v podobě úhrnu srážek v kraji za dané vegetační období (hospodářský rok), model RPM je model typu RPM bez specifikovaného vlivu počasí, model KIT je model typu RPM zahrnující vliv počasí vypočtených jako klimatický index (KITit). Všechny navržené modely splnily specikační předpoklady. Podmínky monotocity a kvazikonvexity jou splněny u všech odhadnutých modelů pro všechny produkční faktory, s vyjímkou produkčního faktoru kapitálu u modelů FMM, KIT, AVT i SUMP. Nesplnění podmínky kvazikonvexity u kapitálu narušuje specifikační předpoklady, nicméně, vzhledem k tomu, že kapitál je v odhadu parametrů prvního řádu nesignifikantní, není nutné považovat model za špatně specifikovaný. Všechny odhadnuté modely dávají stejný výsledek, který je zároveň naprosto konzistentní s ekonomickou teorií. Porušení podmínky kvazikonvexity u kapitálu ukazuje na možnou přítomnost dalšího faktoru, který působí kontraproduktivně vůči působení kapitálu. Cechura a Hockmann (2014) zmiňují nedokonalosti na trhu s kapitálem jako pravděpodobnou příčinu neadekvátního využití kapitálových zdrojů ze strany zemědělců ve vztahu k předpokládanému technologickému rozvoji. Nesignifikantní vliv kapitálu je zřejmě důsledkem nevhodné specifikace proměnné. Kapitál, definovaný jako odpis investičního majetku a suma najaté, zejména strojní, práce, v sobě totiž zahrnuje veškeré kapitálové prostředky a nikoliv pouze prostředky, vztahující se k produkci obilovin. Váha kapitálu se, tudíž, neodrazí ve výsledné hodnotě produkce obilnin v takové míře, aby byla statisticky významná. Kromě kapitálu jsou v souladu s ekonomickou teorií jsou ve všech odhadnutých modelech všechny produkční faktory signifikantní na hladině významnosti =0,01. Nejvyšší elasticitu vykazují produkční faktory materiál a specifický materiál, a to u všech odhadnutých modelů RPM i FMM, včetně modelů bez zahrnutí vlivů počasí. Hodnota produkční elasticity specifického materiálu se pohybuje v rozmezí 0,29-0,38, nejvyšší hodnota produkční elasticity je odhadnuta v modelu RPM s KITit v rozdělení TE, nejnižší v modelu FMM s AVTit reprezentujícími vliv počasí na TE. Produkční elasticita ostatního materiálu je ještě vyšší, s hodnotou v rozpětí 0,40-0,47 s nejvyšší hodnotou v odhadu modelu AVT a nejnižší v odhadu modelu KIT. Nejnižší hodnotu produkční elasticity vykazují produkční faktory práce a půda. Produkční elasticita práce dosahuje v jednotlivých modelech hodnoty 0,006-0,129 a produkční elasticita půdy hodnot mezi -0,114 a 0,129. Všechny odhadnuté modely dávají obdobný výsledek a korespondují s teoretickým předpokladem o elasticitě výrobních faktorů - vysoká hodnota odhadnutých parametrů u materiálu odráží přirozeně vysokou produkční elasticitu "materiálových" vstupů, zatímco nejnižší hodnoty odhadnutých parametrů u produkčního faktoru půdy korespondují s předpokladem, že z ekonomického hlediska je půda považována za produkční faktor s nízkou produkční elasticitou. Relativně nízká produkční elasticita je vysvětlena jako důsledek nižší pracovní náročnosti sektoru obilovin oproti ostatním sektorům. Produkční elasticita vlivů počasí je signifikantní v případě obou proměnných - ve hodnota průměrné teploty za vegetační období v daném regionu, AVTit, je signifikantní, značně vysoká a rovna 0,3691, což ji řadí na úroveň elasticit u faktorů materiálu. Produkční elasticita proměnné SUMPit je také signifikantní s hodnotou rovnou 0,1489. Oproti produkční elasticitě vlivů počasí ve formě průměrných ročních teplot, je nižší. V obou případech hodnota parametru ukazuje na signifikantní, pozitivní vliv počasí na produkci obilnin. Suma odhadnutých produkčních elasticit je ve všech modelech blízko hodnotě=1, což, indikuje konstantní výnosy z rozsahu, RS (RSRPM=1,0064, RSKIT=0,9738, RSSUMP =1,00002, RSFMM= 0,9992, RSAVT=1,0018.). Výsledek všech modelů tak koresponduje se závěrem Cechury (2009) a Cechury a Hockmanna (2014) o konstantních výnosech z rozsahu u českých producentů obilnin. Vzhledem k tomu, že hodnota RS je vypočtena jako suma produkčních elasticit výrobních faktorů, tj. bez proxy proměnných (AVTit, SUMPit), je téměř identický výsledek všech tří FMM modelů potvrzením správnosti specifikace modelu. Nepatrné rozdíly v hodnotách RS jsou výsledkem odchylek v odhadech jednotlivých parametrů. Hodnocen byl také význam technologické (někdy nazývané technické) změny, TCH. Pojem technologické změny (TCH) zahrnuje změny v technologii produkce v průběhu sledovaného období. Předpokládá se, že v čase dochází ke zlepšení technologie produkce. U všech odhadnutých modelů byl prokázán signifikantní vliv TCH na výslednou produkci.Všechny 3 odhadnuté FMM modely shodně indikují pozitivní a v čase se zvyšující signifikantní vliv technologických změn na výslednou produkci. Výsledky odhadu RPM modelu dávají rozporuplný výsledek - pro model s KITit ukazují odhadnuté hodnoty na negativní technologickou změnu, která se však s časem zpomaluje (deceleruje), zatímco RPM model bez specifikovaných vlivů počasí indikuje pozitivní, ale opět v čase decelerující vliv TCH. Lze konstatovat, že bez zahrnutí vlivu počasí, může mít faktor počasí vliv na výsledek odhadnutého směru technologické změny. V případě, že se zahrne počasí do modelu, je tento vliv odfiltrován a technologická změna se ukazuje jako negativní. Zároveň, jak bude uvedeno dále v textu, model RPM podhodnocuje odhad technické efektivnosti, tudíž i odhad vlivu TCH může být zkreslen. Vliv vývoje technologií na produkční elasticity jednotlivých výrobních faktorů, (tzv. biased TCH), se v modelech typu FMM projevuje v odhadnutých hodnotách parametru definujícího interakci produkčních elasticit a časové proměnné. Hypotéza o časové invarianci parametrů (Hicksova neutrální technologická změna) spojených s produkčními faktory se zamítá pro všechny modely, s výjimkou modelu AVT. U modelů FMM a SUMP se tak potvrzuje předpoklad baised technological change v čase. Ta je u modelů FMM a SUMP úsporná na materiál a náročná na specifický materiál. V případě modelu s počasím reprezentovaným proměnnou AVTit se technologická změna nevyznačuje statistickou významností ve vztahu k žádnému z produkčních faktorů. V modelu RPM se zamítnutím této hypotézy potvrzuje signifikance TCH vzhledem k výsledné produkci. Nesignifikantní vliv zlepšení technologie produkce na produkční elasticity práce, půdy a kapitálu ukazuje na všeobecně nízkou schopnost zemědělců reagovat na technologický rozvoj, která může být vysvětlena dvěma důvody. Prvním důvodem jsou možné komplikace v přizpůsobení se podmínkám společného zemědělského trhu EU (např. nejsou zde vytvořeny dostatečné podmínky na domácím trhu, které by usnadňovali zemědělcům integraci do EU). Toto vysvětlení je postaveno na závěru Cechury a Hockmanna (2014), kteří vysvětlují skutečnost, že TCH je v řadě zemí EU (včetně ČR) v kapitálu úsporná, namísto očekávané kapitálové náročnosti, a že některé země EU se dokonce vykazují záporným vlivem TCH, existencí problémů na kapitálovém trhu a nedostatečné integraci. Druhou možností je skutečnost, že se pravděpodobně ještě nestačila projevit značná finanční podpora zemědělského sektoru, která by měla vést k vytvoření podmínek nutných pro přijetí technologického rozvoje. V obou případech pak zemědělci nemají dostatečné podmínky nutné pro využití možností představovaných rozvojem v technologii produkce, což se v modelu projeví nízkou či nulovou signifikancí biased TCH. Vlivy počasí nejsou v signifikantním vztahu k technologickým změnám v ani jednom z případů. Oba typy modelů, FMM i RPM, byly hodnoceny ve vztahu k podchycení vlivů mezipodnikové heterogenity. Všechny odhadnuté náhodné parametry u obou definovaných RPM modelů jsou statisticky významné s výjimkou produkčního faktoru kapitál v modelu nezahrnujícím vliv počasí (model RPM). Výsledek odhadu je důkazem o přítomnosti měřené mezipodnikové heterogenity. Odhadnutý parametr proměnné KITit (0,0221) ukazuje na signifikantním pozitivní vliv počasí na rozdělení TE. Potvrzena je tedy také heterogenita ve vztahu k TE a především signifikantní vliv počasí na velikost TE. Management, resp. produkční prostředí (heterogenita), je signifikantní ve všech třech FMM modelech. U modelů zahrnujících vlivy počasí (modely AVT a SUMP) hodnoty parametru ukazují na pozitivní, nepatrně se snižující vliv managementu, resp. heterogenity na výslednou produkci. Oproti tomu model bez specifikovaných vlivů počasí, FMM, má hodnoty parametru managementu rovněž signifikantní, nicméně vliv je záporný a v čase se zpomaluje. V případě zahrnutí vlivů počasí ve formě AVTit, resp. SUMPit, do modelu se tedy významně mění směr vlivu managementu (heterogenity) na produkci obilnin ve výsledném modelu. Ve všech třech FMM modelech se také na základě signifikance parametru managementu potvrzuje statisticky významnou přítomnost neměřené mezipodnikové heterogenity analyzovaného vzorku. Co se týče vlivu mezipodnikové heterogenity na produkční faktory (tzv. management bias), lze konstatovat, že v případě modelu bez vlivů počasí heterogenita zvyšuje produkční elasticitu půdy a kapitálu a snižuje elasticitu u materiálu. Oproti tomu v modelu zachycujícím vliv klimatu má zvýšení heterogenity za následek snížení produkční elasticity půdy a kapitálu a zvýšení produkční elasticity u materiálových vstupů. Vliv mezipodnikové heterogenity na produkční elasticitu práce je nevýznamný u všech FMM modelů. Ve všech třech případech má přítomnost mezipodnikové heterogenity největší vliv na produkční elasticitu materiálu a překvapivě také na produkční elasticitu půdy. Přitom v případě modelu bez vlivů počasí případná mezipodniková heterogenita zvyšuje produkční elasticitu půdy, zatímco v modelech AVT a SUMP zvýšená heterogenita výrazně snižuje produkční elasticitu půdy. Zároveň lze konstatovat, že samotná elasticita půdy je u všech definovaných FMM modelů nízká, ale heterogenita elasticitu půdy značně zvyšuje u FMM, a naopak výrazně snižuje u AVT a SUMP. V modelech AVT a SUMP je v důsledku extrahování vlivů počasí z neměřené mezipodnikové heterogenity je její vliv na produkční elasticitu půdy negativní. Lze konstatovat, že ponechání vlivů počasí v efektech neměřené podnikové heterogenity nadhodnocovalo pozitivní vliv neměřené heterogenity na produkční faktor půda v modelu FMM. Vůči vlivům počasí se management v modelu SUMP nevykazuje statisticky významným vlivem, zatímco na vlivy počasí reprezentované průměrnou teplotou, AVT, má management signifikantně negativní vliv s hodnotou rovnou -0.0622**. Zároveň lze říci, heterogenita se projevuje v negativním vztahu k vlivům počasí reprezentovaných průměrnou teplotou, zatímco vlivy počasí reprezentované úhrnem srážek (SUMPit) se nevykazují signifikantním vztahem k neměřené mezipodnikové heterogenitě, tedy jejich efekt ve výsledné heterogenitě je stejně tak jako vliv nárůstu heterogenity na produkční elasticitu práce nevýznamný. V porovnání s modelem bez zahrnutí vlivů počasí má v modelu zachycujícím vliv klimatu zvýšení heterogenity opačný efekt na produkční elasticity jednotlivých výrobních faktorů. V porovnání s modelem, kde je vliv počasí reprezentován průměrnou teplotou za dané vegetační období (model AVT), je vliv managementu (resp.heterogenity) v modelu SUMP větší v případě produkčního faktoru kapitál, zatímco v případě půdy a materiálu se lehce snižuje. Technická efektivnost je signifikantní ve všech odhadnutých modelech. Variabilita efektů neefektivnosti je větší než variabilita náhodné složky jak v modelech nespecifikujících vlivy počasí, tak v modelech zahrnujících tyto vlivy. Průměrná hodnota TE v modelech typu RPM dosahuje značně nízké hodnoty (54%), z čehož lze usoudit, že modely podhodnocují odhad TE a (některé proměnné) nebyly proto pro účely analýzy TE vhodně formulovány, resp. nebyl vhodně zvolen typ rozdělení náhodné proměnné reprezentující neefektivnost. Všechny modely FMM dávají obdobný výsledek odhadu TE (odhadnutá průměrná TE se pohybuje okolo 86-87 %), se velice podobnou hodnotou variability TE (cca 0,5%). Vliv změn technologie výroby (TCH) na TE se v modelu bez specifikovaných vlivů počasí projevuje pozitivně (0,0140***), u FMM modelů zahrnujících klimatické vlivy působí změny v technologii výroby vzhledem k TE negativním směrem (-0.0135*** pro model AVT, a -0.0114*** pro model SUMP). Lze vyvodit závěr, že v modelu bez zahrnutí počasí dochází ke zkreslení odhadu role technologické změny, jelikož odhadnutý parametr v sobě zahrnuje i systematický vliv počasí v analyzovaném období. Vliv neměřené heterogenity na TE se projevuje signifikantně ve všech třech modelech. V modelu AVT a SUMP má neměřená mezipodniková heterogenita pozitivní dopad na TE (model AVT= 0.1413 a model SUMP=0,1389), zatímco v modelu bez vlivů počasí (FMM) management (heterogenita) snižují úroveň TE (model FMM =0,1378). Počasí je v případě modelů AVT a SUMP extrahováno z neměřené heterogenity (spolu s ostatními produkčními faktory je tedy zahrnut do determinantů měřené heterogenity). Extrakce počasí z neměřené heterogenity vede ke změně z negativního vlivu heterogenity, zahrnující vliv počasí, na TE (model FMM) na pozitivní (modely AVT a SUMP). Přímý vliv počasí na TE je signifikantní pouze v případě specifikace AVT. Počasí v podobě průměrných teplot v období od setí do sklizně působí na velikost TE negativně, tj. snižuje TE (-0.0622**). Počasí definované úhrnem srážek se nevyznačuje statisticky významným vlivem na úroveň TE. Zahrnutím vlivů počasí se tedy významně mění směr vlivu managementu na produkci obilnin ve výsledném modelu i směr vlivu managementu na produkční elasticity jednotlivých výrobních faktorů. Analogicky s případem vlivu heterogenity na produkční elasticitu půdy je konstatováno, že počasí (zahrnuté v neměřené mezipodnikové heterogenitě) hrálo roli v podhodnocování vlivu heterogenity na celkovou produkci obilnin a zároveň také, že nevyjmutí vlivů počasí z neměřené mepodnikové heterogenity hrálo roli v podhodnocování vlivu heterogenity na TE. Na základě těchto výsledků a výsledků odhadu průměrné TE (a její variability) lze konstatovat, že efekt zahrnutí počasí neměl zásadní přímý vliv na hodnotu průměrné TE, nicméně, jeho vliv na TE a výslednou produkci se projevil prostřednictvím vlivu heterogenity, z níž byl v důsledku specifikace v podobě AVTit a SUMPit vyňat. Výsledky analýzy potvrzují, že vliv počasí na posun a tvar produkční hranice a TE je možné specifikovat a numericky vyjádřit. Indikují také, že počasí snižuje úroveň TE a je důležitým zdrojem neefektivnosti českých producentů obilnin. Byl navržen způsob, jak počasí definovat do modelu stochastické hraniční funkce, čímž byl splněn cíl disertační práce. Z výsledných odhadů vyplývá, že neměřená mezipodniková heterogenita je důležitým znakem českého zemědělství a identifikování jejích zdrojů by mělo být kritické pro zajištění lepšího výkonu zemědělské produkce. Byl tedy potvrzen předpoklad, že mezi jednotlivými producenty existují signifikantní rozdíly v technologii produkce, tj. mezipodniková heterogenita je signifikantní charakteristikou producentů obilnin. V důsledku extrahování počasí ze zdrojů neměřené mezipodnikové heterogenity se ukazuje skutečný vliv heterogenity a skutečný vliv počasí na TE. Kdyby vlivy počasí nebyly zahrnuty do modelu, docházelo by k nadhodnocování TE. Model definovaný jako translogaritmická multiple-output distanční funkce je vhodnou specifikací vztahu mezi počasím, TE i celkovou produkcí obilnin. Analýza také odhalila, že RPM model není vhodným nástrojem pro odhad vlivů počasí definovaných v indexovém vyjádření (klimatický index), protože jeho odhad podhodnocuje TE. Problém může být způsoben nevhodnou definicí některých proměnných, či nesprávným předpokladem o rozdělení neefektivnosti. Na druhou stranu, FMM je dobrý nástroj pro identifikaci vlivů počasí definovaných v konkrétních klimatických údajích na TE a na posun a tvar produkční hranice českých producentů obilnin. Výsledky odhadů tak potvrzují předpoklad o důležitosti specifikování vlivů počasí v modelech analyzujících úroveň TE rostlinné produkce. Specifikací vlivu počasí na výslednou produkci bylo počasí vyčleněno z množiny neměřených faktorů, způsobujících mezipodnikovou heterogenitu. Tento metodický krok pomůže zpřesnit odhad technologie a zdrojů neefektivnosti (respektive skutečné neefektivnosti). Zvyšuje se tím pádem vypovídací schopnost modelu a celkově se zpřesňuje odhad TE. Disertační práce splnila svůj účel a přinesla důležité poznatky o vlivu počasí na úroveň TE, o vztahu počasí a neměřené mezipodnikové heterogenity, o vlivu počasí na dopady technologických změn, a tím i efektu specifikace počasí na posun a tvar produkční hranice. Byl navržen model, který je vhodnou aplikací k definování těchto vztahů. Umístění počasí do deterministické části funkce produkční hranice, namísto do statistického šumu, představuje výraznou změnu v metodickém postupu v rámci stochastické hraničního analýzy a vzhledem ke skutečnosti, že analýza dopadů počasí na úrovneň TE takového rozsahu nebyla dosud v související literatuře zaznamenána, lze výsledek disertační práce považovat za značný přínos pro současnou teorii odhadu technického efektivnosti v oblasti zemědělství. Disertační práce byla vypracována v souvislosti s řešením 7th FP EU project COMPETE no 312029.
|
|
Změny koncentrace prolinu a výtoku elektrolytu u vybraných druhů tribu Panicoideae v závislosti na vodním deficitu
Nováková, Hana ; Hnilička, František (vedoucí práce) ; Václav, Václav (oponent)
Tématem práce je vliv vodního deficitu na koncentraci prolinu a výtoku elektrolytu u zástupců tribu Panicoideae. V současnosti nabývá na významu vliv sucha na zemědělskou produkci i v podmínkách České republiky. Výjimečně suchý rok 2014/2015 a s ním spojený vodní deficit v půdě, se projevil především na sklizni širokořádkých plodin, včetně kukuřice. Zástupci tribu Panicoideae - čirok a bér se řadí mezi nejsuchovzdornější plodiny světa. Čirok a bér jsou řazeny podobně jako kukuřice do II. skupiny obilnin, ale oproti kukuřici vykazují nižší transpirační koeficient, jsou méně náročné na podmínky pěstování a jsou také méně sužovány chorobami a škůdci. Mohou konkurovat kukuřici také širokými možnostmi využití. Je proto vhodné zjistit, jak budou tyto plodiny reagovat na vodní deficit během jejich ontogenetického vývoje. Pro potřeby tohoto pokusu byly zvoleny genotypy pocházející z podmínek mírného klimatu, které mají kratší vegetační dobu, což je významným faktorem pro načasování sklizně těchto pozdě setých plodin v našich klimatických podmínkách.
Cílem diplomové práce bylo stanovení a vyhodnocení vlivu vodního deficitu na obsah prolinu a výtok elektrolytů u vybraných genotypů čiroku a béru a na základě výsledků zvolit genotypy s vyšší odolností vůči vodnímu deficitu. Na základě cílů práce byly stanoveny následující hypotézy: zjištění, zda existují rozdíly v koncentraci prolinu a výtoku elektrolytů mezi vybranými genotypy v závislosti na působení vodního deficitu a zda existují rozdíly v daných fyziologických charakteristikách v reakci na vodní deficit mezi čiroky a bérem. Pro naplnění cílů a vyhodnocení hypotéz byl založen skleníkový pokus s vybranými genotypy čiroku a béru na Katedře botaniky a fyziologie rostlin ČZU v Praze Suchdole.
Do pokusu byly zařazeny čtyři genotypy druhu Sorghum bicolor (L.) Moench. (čirok obecný): 1216, 30485, Barnard Red a Ruzrok a jedna odrůda druhu Setaria italica (L.) Beauv. (bér vlašský) Ruberit. Pokus byl designován celkem na čtyři varianty (jednu kontrolní a tři pod vlivem různě časově rozloženého vodního deficitu). Rostliny v kontrolní variantě byly zavlažovány po celou dobu pokusu. Varianta KS byla zavlažována prvních 14 dní, poté byla 10 dní bez zálivky a poslední 4 dny byla opět zavlažována. Rostliny ve variantě SK byly pod vlivem prvních 10 dní experimentu, poté byly 18 dní zavlažovány a rostliny ve variantě SS byly bez zálivky prvních 10 dní, během 4 následujících dní byla zálivka obnovena, poté se opakovalo stejné schéma: 10 dní bez zálivky a 4 dny s obnovenou zálivkou. Fyziologické charakteristiky byly sledovány na rostlinách ve vývojových fázích BBCH 14-16. Koncentrace prolinu byla určována prostřednictvím měření absorbance vzorků vzniklých reakcí s ninhydridem. Následně byly naměřené hodnoty porovnány s kalibrační křivkou. K měření absorbance vzorků při 520 nm byl využit spektrofotometr Hellios gama (Thermo). Výtok elektrolytu byl měřen na terčících z pletiva listů za pomoci elektrického konduktometru GRYF 158 (Gryf HB, s.r.o.).
Ze získaných výsledků vyplývá, že se koncentrace prolinu zvyšovala v reakci na stres, jelikož nejvyšší koncentrace prolinu byla zjištěna u rostlin rostoucích v nejvíce stresované variantě SS (670,13 mikrogramů), v porovnání s ostatními variantami stresu. Rostliny ve variantě KS (643,85 mikrogramů) vykazovaly vyšší akumulaci prolinu než ve variantě SK (636,69 mikrogramů). Nejvyšší koncentrace prolinu byla naměřena mezi genotypy u odrůdy čiroku Ruzrok (642,94 mikrogramů). Nejnižší obsah prolinu byl zjištěn u odrůdy čiroku 1216 (623,78 mikrogramů), tato hodnota byla zároveň jediná průkazně odlišná od obsahů prolinu ostatních genotypů. Což alespoň z části potvrzuje navrženou hypotézu, že existují rozdíly v obsahu prolinu mezi genotypy.
Nejvyšší výtok elektrolytů, respektive poškození buněk vykazovaly opět rostliny z varianty SS
(39,56 %). Rostliny z varianty SK vykazovaly vyšší míru poškození buněk (32,95 %) než rostliny ve variantě KS (29,88 %). Nejnižší poškození buněk vykazovaly rostliny pěstované v kontrolních podmínkách, což opět značí, že se poškození buněk zvyšuje v reakci na vodní deficit. Z genotypů v daném pokusu vykazovala nejvyšší míru poškození buněk odrůda čiroku 1216 (29,26 %) a nejnižší poškození buněk bylo zjištěno u odrůdy čiroku Ruzrok (27,03 %). Průkazně odlišná míra poškození buněk vyšla pouze u odrůdy béru Ruberit (28,6 %), což potvrzuje naši hypotézu, že existují rozdíly ve výtoku elektrolytu mezi čiroky a bérem.
Hypotézy nebyly tímto pokusem zcela potvrzeny. Přesto lze na základě získaných výsledků konstatovat, že nejméně odolným genotypem v pokusu byla odrůda čiroku 1216 a nejlépe adaptovanou na vodní deficit byla odrůda Ruzrok. Zároveň se potvrdilo, že vyšší akumulace prolinu může rostlinu chránit před negativními vlivy vodního deficitu na buněčné membrány, což se posléze projevuje sníženým výtokem elektrolytů.
|
|
Základní srovnání druhového spektra hmyzu v ozimé pšenici a přilehlém kvetoucím pásu
Suchý, Viktor ; Kazda, Jan (vedoucí práce) ; Josef, Josef (oponent)
Pšenice ozimá patří k nosným plodinám jak ve světovém měřítku, tak i v České republice, kde zaujímala v roce 2015 38 % osevních ploch, při čemž celkový podíl obilnin tvořil téměř 60 %. Obilniny neposkytují nektar a nejsou ani vyhledávaným zdrojem pylu a jsou tudíž pro diverzitu hmyzu chudým prostředím. Nedostatek potravních zdrojů pro hmyz v zemědělské krajině, ke kterému přispívá také vysoký podíl obilnin, mají za cíl kompenzovat tzv. kvetoucí pásy. Kromě potenciálu podpořit biodiverzitu hmyzu v krajině by mohly rovněž do určité vzdálenosti podpořit výskyt užitečných druhů hmyzu v přilehlých plodinách a napomoci přirozené parazitaci nebo predaci škůdců. V roce 2014 byl na pozemku Výzkumné stanice v Praze - Uhříněvsi založen pokus s kvetoucím "nektarodárným biopásem" na podporu výskytu opylovačů a přirozených nepřátel. Na podzim roku 2014 byla vyseta ozimá pšenice a na jaře roku 2015 byla pšenice obseta z jedné strany kvetoucím pásem, který se skládal z 12 druhů rostlin. Sledování výskytu vybraných kategorii hmyzu probíhalo vždy za příznivých klimatických podmínek od začátku června do sklizně pšenice ozimé, která byla sklizena v druhé polovině července. Odchyt hmyzu probíhal 1x až 2x v týdnu za pomocí žlutých Mörickeho misek a smykem v intervalu 14 dnů. Mezi sledované kategorie hmyzu patřili predátoři (slunéčkovití, páteříčkovití, drabčíkovití), parazitoidi (blanokřídlí parazitoidi) a opylovači (pestřenkovití). Současně byla hodnocena intenzita kvetení, včetně plevelných druhů. Na čtyřech stálých místech o ploše 1m2 byly počítány otevřené květy. Data byla zpracována v programu MS Excel. Hypotéza práce byla potvrzena. Metodou smýkání bylo zjištěno vyšší zastoupení sledovaných kategorií přirozených nepřátel v kvetoucím pásu oproti porostu pšenice. Významně vyšší počet jedinců byl konstatován u blanokřídlých parazitoidů. Tato metoda se ukázala jako vhodná oproti Mörickeho miskám, které lákají hmyz z širšího okolí a nepoukazují na skutečný výskyt hmyzu v porostu.
|
|
Srovnání prosperity sadebního materiálu běžné velikosti a odrostků po výsadbě na lesní stanoviště
Kaiser, Josef ; Kuneš, Ivan (vedoucí práce) ; Tužinský, Marek (oponent)
V ČR se ročně zalesňuje přibližně 20 tis. ha ploch po mýtních těžbách. V posledních deseti letech pozorujeme časté období jarního a pozdně letního sucha, které významně negativně ovlivňuje přežívání klasických sazenic (KS). Proto je nutné hledat metody, které by v případě potřeby tyto ztráty snížily. Jedním způsobem je využití obalovaných sazenic, druhým využití sadebního materiálu (SM) větších dimenzí (poloodrostků a odrostků), které jsou více rezistentní k nepříznivým vlivům prostředí než KS. Výhodou poloodrostků a odrostků je také kratší doba péče o kultury a nižší náklady na její zajištění oproti KS. Z této potřeby vyplývá zadání mé bakalářské práce. Cílem bylo zjistit, jaké jsou parametry mortality a růstu těchto rozdílných typů SM, navíc ještě v antropogenně ovlivněných lokalitách. Jako modelové dřeviny byly vybrány: dub letní (Quercus robur) a lípa srdčitá (Tilia cordata). SM byl prostokořenný (KS, poloodrostky a odrostky) a výsadba probíhala mechanizovaně (do vrtaných jamek) v pokusných lokalitách Truba (Kostelec nad Černými lesy) a Hůrka (Planá nad Lužnicí). První část pokusu byla založena na lokalitě Truba v prostorách bývalé lesní školky a sestávala z KS a odrostků lípy srdčité, druhá část pokusu byla založena na stanovišti Hůrka v prostorách rekultivované pískovny, kde byly použity KS i odrostlé sazenice lípy i dubu. Ani na jedné lokalitě se neprovádělo vyžínání. Měření se opakovalo na jaře a na podzim v letech 2012-15 na Truba a 2015 na Hůrce. Zjišťovala se výška SM pomocí měřící latě a jeho tloušťka krčku pomocí digitálního měřítka. Následně byla data zhodnocena v Excelu a statisticky zpracována Kruskal-Wallisovým testem. Z výsledků vyplývá, že na pokusné ploše Truba je mortalita KS pětkrát vyšší než u odrostků. Podobný výsledek byl dosažen i na lokalitě Hůrka u stejné dřeviny (lípa), i když mortalita u KS je jen dvojnásobně vyšší než u odrostků. Nejnižší mortality dosáhly překvapivě poloodrostky. Srovnání KS a odrostků dubu nepřineslo fakticky žádný rozdíl v mortalitě. Mortalita dubového SM byla obecně výrazně nižší než u lípy. Statistické testování prokázalo, že rozsah souborů pro vědecké posouzení tohoto parametru nebyl v této studii dostatečný. Ze zjištěného vyplývá, že významným faktorem, který působí na mortalitu, jsou kromě typu SM i další, zatím nespecifikované vlivy prostředí.
|
host ::
