Using multiple regression to assess the complexity of fertility of gray forest soil | Использование множественной регрессии для оценки комплексности плодородия серой лесной почвы

English. The use prospects of multiple regressions as an assessment criterion for soil fertility state and determining currently acceptable soil parameters based on confidence intervals are considered. The research was based on materials from an agrochemical soil survey carried out at the State Center of Agrochemical Service "Moskovsky" on agro-gray soil. It was the territory of one farm situated in the Moscow region. The research purpose is to identify and to evaluate a regression model characterizing the fertility complexity. The original data array on soil properties (independent variables – X1-X6) was divided into 2 clusters (dependent variable – Y) by cluster analysis. The lack of significant differences between clusters and some parameters in the model determined the need for adjustment. After identifying outliers (extreme observations), analyzing residuals and coefficients of determination, an optimal regression model with the smallest standard error of all was selected: Y=-7.5+0.002P2O5+0.3pH+0.2Humus-0.2Hg+0.004 K2O+0.06V; (Hg – hydrolytic acidity, V - degree of base saturation). Based on the difference between pair and partial correlations, the combined influence of all soil properties was proven. For example, the largest difference (0.35) was found for pH. If there is a close relation in the pair correlation (0.73), this may indicate that it is determined by the influence of other soil properties. If they are not taken into account, then the share of cluster variability due to pH will be 53%, in view of soil properties – 41%. An acceptable fertility level of agro-gray soil is found: it is ensured when the humus content is not lower than 3.2%, mobile phosphorus and exchangeable potassium are not lower than 181 and 144 mg/kg of soil, salt and hydrolytic acidity is not lower than 5.7 units pH and 1.5 mEq/100 g, respectively, the degree of soil base saturation is not lower than 92%. With such a combination of soil properties, the complexity of fertility is ensured.

Russian. Рассмотрена перспективность использования множественной регрессии в качестве оценочного критерия состояния почвенного плодородия и определения приемлемых на текущий момент времени почвенных параметров на основе доверительных интервалов. Исследования выполнены по материалам агрохимического обследования почвы, проведенного в ФГБУ ГЦАС "Московский" на агросерой почве в ЗАО "Макеево" Московской области. Цель исследований – установить и оценить регрессионную модель, характеризующую комплексность плодородия. Исходный массив данных по почвенным свойствам (независимые переменные – X1-X6) был разделен на два кластера (зависимая переменная – Y) методом кластерного анализа. Отсутствие достоверных различий между кластерами и некоторых параметров в модели определило необходимость корректировки. После выявления статистических выбросов (экстремальных наблюдений), анализа остатков, коэффициентов детерминации выбрана оптимальная регрессионная модель с наименьшей из всех полученных стандартной ошибкой: Y=-7,5+0,002Р2О5+0,3рН+0,2Гумус-0,2Нг+0,004К2О+0,06V (Нг – гидролитическая кислотность, V – степень насыщенности почв основаниями). По разнице между парной и частной корреляцией доказано совокупное влияние всех почвенных свойств. Например, наибольшая разница (0,35) установлена для рН. При тесной связи в парной корреляции (0,73) это может указывать на то, что она обусловлена влиянием остальных почвенных свойств. Если их не учитывать, то доля изменчивости кластера, обусловленная рН, составит 53%, с учетом почвенных свойств – 41%. Установлен приемлемый уровень плодородия агросерой почвы: он обеспечивается при содержании гумуса не ниже 3,2%, подвижного фосфора и обменного калия – не ниже 181 и 144 мг/кг почвы, солевой и гидролитической кислотности – не ниже 5,7 ед. рН и 1,5 мг-экв/100 г соответственно, степени насыщенности почвы основаниями – не ниже 92%. При таком сочетании почвенных свойств обеспечивается комплексность плодородия.