Određivanje TLD na osnovu kvalitativne procjene tla

Metodu određivanja predložio je Bjeloruski istraživački institut za nauku o tlu i agrohemiju:

TLD = Bp*Cb*K (13)

Bp – kvalitet tla, tačka;

Cb – cijena boda obradive zemlje, kg;

K – faktor korekcije na bodovnu cijenu za agrohemijska svojstva tla.

TLD =32*50*0,94=15c/ha

Određivanje programabilnog prinosa (PrU).

Vrijednost programiranog prinosa utvrđuje se uzimajući u obzir razliku između COU i TLD, koja se nadoknađuje unošenjem izračunatih doza mineralnih i organskih đubriva. Dakle, programirani prinos se izračunava kao TLD sa povećanjem prinosa koji treba da se dobije pomoću đubriva.

PrU – programibilni prinos, c/ha;

Dnpk – doza mineralnih đubriva, kg/ha;

Onpk – povrat 1t organskog đubriva, kg/t proizvoda;

100 – faktor konverzije iz kg u c.

Nivo PrU se također može odrediti poznavanjem relativnog povećanja od gnojiva:

(15)

Pud – povećanje prinosa od đubriva, %

Tako će prinos jarog ječma od 32 c/ha biti smjernica za razvoj strukturnog modela visokoproduktivne biljke i sjetve općenito, kao i tehnologije uzgoja usjeva.

Tabela 7. Proračun doza đubriva za programiranu žetvu na osnovu uklanjanja hranljivih materija. Prinos jarog ječma je 32 c/ha

Lit. oznaka	Indikatori	Jedinica izmjereno
	Uklanjanje hranljivih materija iz tla po centi useva
	Ukupno uklanjanje nutrijenata potrebnih za postizanje programiranog prinosa (Bo=B*U)
	Koeficijent apsorpcije hranjivih tvari tla
	Količina hranljivih materija koje biljke primaju iz tla (Ip=P1*Kp*0,1)
	Dodata organska đubriva
	Hranljive materije unešene u zemljište sa stajnjakom (Np=10*Sm*O)
	Koeficijent apsorpcije nutrijenata organskih đubriva (po godini uzgoja)
	Biljke će koristiti hranljive materije iz organskih đubriva (Io=Np*K1-2*0,1)
	Ukupna količina hranjivih tvari koju biljke mogu primiti iz tla i organskih gnojiva (I = In + Io)
	Potrebno je dodati hranljive materije mineralnim đubrivima (D=Wo-Ip)
	Koeficijent apsorpcije nutrijenata mineralnih đubriva
	Doza mineralnih đubriva koja se mora primeniti uzimajući u obzir njihovu iskorišćenost (Dm=D:Km*100)
	Sadrži hranljive materije u mastima
	Doza primjene mineralnih đubriva (Mu=Dm:St)

Kao što se može vidjeti iz tabele, izračunavanje doza mineralnih gnojiva vrši se uzimajući u obzir sadržaj hranjivih tvari u tlu, uzimajući u obzir elemente koji su ušli u tlo s mineralnim gnojivima, kao i uzimajući u obzir koeficijent njihove apsorpcije od strane biljaka. Za dobijanje programiranog prinosa, prema podacima iz proračuna, potrebno je zemljištu dodati 44 kg/ha azota u aktivnoj supstanci, 33,5 kg/ha aktivnog sastojka fosfora, 33,5 kg/ha aktivnog sastojka. kalijum To će biti jednako primeni: 2 c/ha UAN, 2,4 c/ha jednostavnog superfosfata i 1 c/ha kalijum hlorida.

2.1 Grupisanje farmi prema nivoima prinosa zrna

Najvažnija metoda statistike je metoda grupisanja. Grupisanje i sažimanje gradiva podrazumeva podelu celokupne mase jedinica na homogene grupe i podgrupe, izračunavanje rezultata za svaku grupu i podgrupu i formatiranje dobijenih rezultata u obliku statističke tabele. Grupacije omogućavaju da se identifikuju jedinice različitog kvaliteta iz svih slučajeva i da se pokažu karakteristike koje se razvijaju u različitim uslovima.

Zadaci pred grupom:

1. Identifikacija onih dijelova masovnog fenomena koji su homogeni po kvalitetu i uslovima razvoja i u kojima djeluju isti prirodni utjecaji faktora;

2. Proučavanje i karakterizacija strukture i strukturnih promjena u proučavanim populacijama;

3. Uticaj odnosa između individualnih karakteristika fenomena koji se proučava.

Glavno pitanje metode grupisanja je izbor karakteristike grupisanja, čiji tačan izbor određuje rezultate grupisanja i rada u cjelini.

Nakon odabira karakteristike grupisanja, važno je podijeliti jedinice stanovništva u grupe.

Odabrane grupe moraju biti kvalitativno homogene, te imati dovoljno veliki broj jedinica, što će im omogućiti da ispolje tipične karakteristike karakteristične za masovne pojave. Stoga se velika pažnja poklanja određivanju broja grupa i njihovih granica. Za rješavanje ovog problema uzimaju se u obzir vrsta grupiranja, priroda karakteristika grupisanja i ciljevi studije.

Početni podaci za analizu prinosa žitarica dati su u „Prilogu A“.

Konstruirajmo rangiranu seriju distribucije gazdinstava u regionu, u kojoj su sve jedinice stanovništva raspoređene prema rastućim karakteristikama grupisanja, tj. na prinos žitarica.

Tabela 2.1.1 Rangiranje gazdinstava prema prinosu zrna

Farma br.	Ime farme	Produktivnost žitarica, c/ha	Stari broj farme
	SEC Agidel
	LLC Voskhod
	SEC Nadezhda
	SPK AF Kama
	JSC Tugan Yak
	SPK AF Majak
	SPK AF Kolos
	LLC Batyr
	SPK AF Mir
	SEC Razdolye
	Khan Murza LLC
	LLC NPO Bashkirskoe
	LLC PH Kushnarenkovskoe
	Phloema-Agro doo
	Kupay LLC

Opišimo rangiranu seriju grafički u obliku Galtonovog Ogiva grafa (slika 2.1.1).

Slika 2.1.1 Rangirane serije po prinosu žitarica, c/ha.

Procjenom intenziteta promjene vrijednosti neke karakteristike grupisanja od jedne jedinice populacije do druge, možemo razlikovati grupe.

Nakon analize grafikona 2.1.1, možete podijeliti populaciju u 3 grupe sa jednakim intervalima, vrijednost jednakog intervala je određena sljedećom formulom:

Xmax je maksimalna vrijednost atributa u proučavanoj rangiranoj seriji,

Xmin je minimalna vrijednost atributa u proučavanoj rangiranoj seriji,

n - broj grupa (n=3).

i=(17,11-1,73) / 3

I tako je interval 5,13

Sada konstruirajmo intervalnu seriju distribucije farmi.

Tabela 2.1.2 Intervalne serije distribucije gazdinstava prema prinosu žitarica, centi po 1 ha

Radi jasnoće, gradimo graf intervalne varijacione serije distribucije farme - histogram.

Slika 2.1.2 Intervalna serija distribucije farmi prema prinosu zrna.

Dijagram pokazuje da većina farmi pripada prvoj grupi sa rasponom prinosa od 1,73-6,85, farme pripadaju grupi II sa rasponom od 6,85-11,98 hiljada rubalja, a grupa III uključuje farme sa prinosom više od 11,98 c po 1 hektara.

Da se izvrši sljedeća faza analitičkog grupisanja, kao i da se izračunaju takvi pokazatelji kao što su prosječni prinos zrna, c/ha i prosječna cijena 1 c zrna, rub. za 3 grupe koristićemo tabelu 2.1.3 i tabelu 2.1.4.

Tabela 2.1.3 Radni list za jednostavno analitičko grupisanje

Grupe gazdinstava prema prinosu žitarica, centi po hektaru	Naziv farmi	Obrađena površina žitarica, hektara.	Bruto žetva žitarica, centi	Ukupni troškovi, hiljada rubalja.
	DIP "Agidel"
	DOO "Voskhod"
	DIP "Nadežda"
	DIP "AF Kama"
	JSC Tugan Yak
	SPK "AF Mayak"
	SPK "AF Kolos"
	DOO "Batyr"
	SPK "AF Mir"
	DIP "Razdolye"
Ukupno za grupu I
	Khan Murza LLC
	LLC NPO Bashkirskoe
Ukupno za grupu II
III grupa	LLC PH Kushnarenkovskoe
	Phloema-Agro doo
	Kupay LLC
Ukupno za grupu III

Tabela 2.1.4 Finalni sto jednostavno analitičko grupisanje

Broj grupe	Grupe gazdinstava prema prinosu žitarica, centi po hektaru	Broj farmi	Prosječan prinos zrna, c/ha.	Prosječna cijena 1 kvintala zrna, rub

Tako je grupa pokazala da je prosječan prinos zrna povećan sa 4,35 na 16,50 c/ha, što je u prosjeku za sve grupe iznosilo 5,51 c/ha. Prosječna cijena 1 centnera žitarica u prvoj grupi iznosila je 683,34 rublja, au drugoj grupi bila je 269,55 jedinica više u prosjeku za tri farme.

Sada proučimo prirodu varijacija u prinosu žitarica. Razlika u individualnim vrijednostima karakteristike unutar populacije koja se proučava naziva se varijacija. Za proučavanje varijacije izračunavaju se indeksi varijacije, uz pomoć kojih se izvodi zaključak o pouzdanosti izračunatih prosječnih vrijednosti.

Tabela 2.1.5 Podaci o početnim varijacijama

Grupa domaćinstava prema prinosu žitarica po 1 ha	Broj farmi	Prosječna vrijednost intervala

Proučavanje varijacije (odstupanja pojedinačnih vrijednosti od prosjeka) je od velike važnosti.

Prvo, indikatori varijacije služe kao karakteristika tipičnosti samog prosjeka. Što je manja varijacija, reprezentativniji je prosek.

Drugo, indikatori varijacije služe za karakterizaciju uniformnosti rada preduzeća i njihovih podjela.

Indikatori varijacije:

Indikatori apsolutne varijacije:

Raspon varijacije:

Prosječna linearna devijacija:

disperzija:

Standardna devijacija:

Indikatori relativne varijacije:

Koeficijent varijacije:

Koeficijent oscilacije:

Linearni koeficijent varijacije:

Indikatori obrasca distribucije:

asimetrija:

Relativni raspon varijacije (VR) ili koeficijent oscilacije pokazuje fluktuaciju ekstremnih vrijednosti oko prosjeka.

Relativno linearno odstupanje (Vd) karakterizira udio vrijednosti apsolutne devijacije od prosječne vrijednosti. Koeficijent varijacije može se koristiti za procjenu homogenosti populacije koja se proučava.

Tabela 2.1.6. Indikatori varijacije i oblici distribucije po tipičnim grupama i za privredu u cjelini

Koeficijent varijacije je > 33%, što znači da je populacija koja se proučava heterogena, a pronađena prosječna vrijednost nije sasvim pouzdana i ne izražava tipičan nivo cjelokupne populacije koja se proučava.

Standardna devijacija pokazuje koliko se u prosjeku stvarna vrijednost neke karakteristike razlikuje od njene prosječne vrijednosti. U našem slučaju standardna devijacija za cijelu farmu je 0,92 c/ha.

Ako je asimetrija Iznad nule, tada je asimetrija desnostrana, ali ako je manja - lijevo. Što je veći indeks asimetrije, veći je stepen asimetrije distribucije. Iz tabele možete vidjeti da je u privredi u cjelini asimetrija desnostrana.

Ako je eksces veći od nule, onda dobijamo vršnu distribuciju; U našem slučaju, distribucija u privredi u cjelini je vrhunska.

2.2 Izračunavanje opštih indikatora za tipične grupe

analiza indeksa pokazatelja prinosa

Da bismo analizirali razlike između tipičnih grupa, izračunat ćemo generalizirajuće indikatore (Dodatak B).

Analizom podataka u ovoj tabeli po grupama, mogu se izvući zaključci. Pokazatelji treće grupe su na prosječnom nivou, uprkos činjenici da je broj gazdinstava četiri puta manji u odnosu na prvu grupu. Po prosečnom prinosu, treća grupa zauzima prvo mesto. Druga grupa takođe pokazuje dobre rezultate.

Analiza proizvodnje suncokreta na primjeru Poljoprivrednog proizvodnog kompleksa "Voskhod"

Glavni način povećanja ekonomske efikasnosti proizvodnje suncokreta je povećanje produktivnosti. Produktivnost je objektivni pokazatelj plodnosti tla. Koristeći tabelu 13, pogledajmo...

Analiza biljne proizvodnje

Produktivnost usjeva je glavni faktor koji određuje obim biljne proizvodnje. Stoga se ovom pokazatelju posvećuje velika pažnja...

Analiza troškova proizvodnje žitarica na primjeru OJSC "Krasnoperekopsky Rayagrokhim", Krasnoperekopski okrug Autonomne Republike Krim

Trošak po jedinici biljne proizvodnje može se izračunati tek nakon završetka tehnološkog ciklusa, što se najčešće dešava na kraju godine...

Analiza efikasnosti proizvodnje žitarica u JSC PZ "Lenjinski put" Novokubanski okrug

Uzgoj biljaka je posebna industrija u poljoprivreda, koju karakteriše sezonska priroda posla. Troškovi proizvodnje nastaju neravnomjerno iu različito doba godine...

Poboljšanje efikasnosti proizvodnje žitarica

Rast prinosa jedan je od glavnih pokazatelja rezultata intenziviranja, efikasnosti i kvaliteta rada u proizvodnji žitarica. Na to uvelike utiču prirodni i klimatski uslovi: kvalitet i sastav zemljišta...

Statistička i ekonomska analiza prinosa žitarica

Tabela 10 - Podaci za analizu dinamike prinosa žitarica, centni. Godine Prinos zrna, c/ha 2003. 14.9 2004. 14.2 2005. 14.0 2006. 16.2 2007. 20.6 2008. 19.9 2009. 19.8 2010. 4.7 2005. 2011. Pros.

Statistička i ekonomska analiza efikasnosti proizvodnje žitarica u poljoprivrednim preduzećima regije Uljanovsk

Analitičko usklađivanje se sastoji u zamjeni stvarnih podataka niza dinamike, koja varira pod uticajem različitih razloga, nivoima koji odražavaju glavni trend...

Radni resursi

Značaj proizvodnje žitarica određen je njenom posebnom ulogom u formiranju prehrambenih resursa zemlje. Žito je nezaobilazna sirovina za proizvodnju hleba, pekarskih i testeninskih proizvoda, žitarica...

Privredna djelatnost poljoprivrednog proizvodnog kompleksa "Rassvetovsky" regije Alatyr

Prilikom analize korišćenja zasejanih površina potrebno je proučiti promene u veličini i strukturi zasejanih površina i identifikovati mogućnosti za njihovo dalje proširenje na gazdinstvu...

Ekonomsko-statistička analiza prinosa i produktivnosti za grupu homogenih kultura (žitarice, povrće). Na pristaništu sela. Voda industrijsko poduzeće "Navodnjavanje" Gorodishchensky okrugu planine. Volgograd

Prilikom proučavanja prirode, društva i privrede potrebno je voditi računa o međusobnom odnosu posmatranih procesa i pojava. Štaviše, potpunost opisa, na ovaj ili onaj način, određena je kvantitativnim karakteristikama uzročno-posledičnih odnosa između njih...

Ekonomska i statistička analiza glavne proizvodnje i troškova biljne proizvodnje JSC "Stepnoe" Polovinski okrug Kurganske oblasti

Regresiona i korelacione analize su efikasne metode koje vam omogućavaju da analizirate značajne količine informacija kako biste proučavali verovatni odnos dve ili više varijabli...

Ekonomska i statistička analiza proizvodnje žitarica u Rusiji

Dinamičke serije, kao i njihovi indikatori, služe kao početna osnova za utvrđivanje opšteg trenda u razvoju pojava i procesa...

Ekonomska efikasnost proizvodnje žitarica i načini njenog povećanja u savremenim uslovima na primeru Opštinskog poljoprivrednog preduzeća Zelenka

Produktivnost usjeva je glavni faktor koji određuje obim biljne proizvodnje.

U procesu analize potrebno je proučiti realizaciju plana svih agrotehničkih mjera, utvrditi efikasnost svake od njih (povećanje prinosa po 1 kvintalu đubriva, jedinica obavljenog posla i sl.) i potom izračunati uticaj svake aktivnosti na nivo prinosa i bruto žetvu proizvoda.

Razmotrimo metodu proračuna na primjeru gnojidbenih polja.

U tabeli 1 prikazani su podaci o realizaciji plana nabavke i primjene organskih i mineralnih đubriva općenito i za pojedine kulture.

Tabela 1. Realizacija plana primjene mineralnih đubriva

Indeks	Prošle godine	Izvještajna godina	Realizacija plana, %
Plan	činjenica
Primijenjena organska gnojiva, t	60 500			92,3
Primijenjena mineralna đubriva, t				105,5
Uključujući:
nitrogen				111,4
fosfor				95,7
kalijum				110,2
Uključujući po 1 ha usjeva, kg NPK
žitarice				117,8
krompir				128,0
hraniti				83,3
itd.

Na kraju godine izračunava se stvarna isplativost za svaki usjev.

Za određivanje povrata gnojiva mogu se koristiti tri metode analize:

a) eksperimentalni;

b) izračunati;

B) korelacija.

Najpreciznija metoda je eksperimentalna. Njegova suština je u organizaciji terenskih eksperimenata. Ogledne i kontrolne parcele postaviti na njive iste rodnosti, topografije, mikroklime, poljoprivredne tehnologije, nakon istih prethodnika u plodoredu. Poređenjem prinosa oglednih parcela na kojima su primenjena đubriva i kontrolnih parcela na kojima nisu primenjivana, moguće je utvrditi povećanje prinosa usled primenjenih đubriva. Međutim, ova metoda se koristi samo u eksperimentalnim farmama.

Većina farmi koristi metodu obračuna za utvrđivanje povrata đubriva. Prema ovoj metodi, obračun dodatno dobijenih proizvoda po 1 centner NPK (aktivnog sastojka) vrši se na sljedeći način: prvo se izračunava prinos od prirodne plodnosti tla, za koji je kvalitet zemljišta u bodova se množi sa cijenom boda. Tada se razlika između stvarnog i obračunatog prinosa podijeli s količinom unesenog đubriva po 1 hektaru useva date kulture i tako se utvrđuje povećanje prinosa po 1 c NPK:

gdje je O k isplativost 1 c NPK;

U r je procijenjeni nivo prinosa usjeva;

K f - stvarna količina unesenog đubriva po 1 hektaru usjeva, c NPK.

Podaci prikazani u tabeli 2 ukazuju da nije ispunjen plan i otplate đubriva za uzgoj raži i krompira. Do smanjenja povrata gnojiva može doći zbog njihove neuravnoteženosti, loše kvalitete i načina primjene u tlo. Tokom procesa analize potrebno je uporediti stvarnu i planiranu strukturu đubriva za svaki usev, rokove i načine njihove primene. Ako bi, na primjer, za žitarice normalan odnos N:P:K trebao biti 1:1,2:0,8, a u stvari 1:0,6:0,7, onda je uz nedostatak fosfornih đubriva nemoguće postići njihovu visoku isplativost.

tabela 2

Da biste utvrdili isplativost đubriva, možete koristiti i analizu korelacije, pod uslovom da postoji dovoljan broj zapažanja o prinosu useva i količini primenjenog đubriva.

Podaci za 10 parcela pokazuju da se povećanjem doze đubriva u prosjeku povećava prinos žitarica. Ako napravite grafikon, možete vidjeti da je odnos između ovih indikatora jasan i da se može izraziti ravnomjernom jednadžbom:

gdje je y prinos, c/ha;

x je količina unesenog đubriva po 1 ha, c NPK,

a i b su parametri jednadžbe koje je potrebno pronaći.

Za izračunavanje vrijednosti koeficijenata a i b. potrebno je riješiti sljedeći sistem jednačina:

Koeficijent a je konstantna vrijednost prinosa koja nije povezana s količinom unesenog đubriva. Koeficijent b pokazuje da se povećanjem količine đubriva za 1 c/ha prinos žitarica povećava za 6 c/ha. n je broj zapažanja.

Pored jednačine veze, korelacionom analizom se izračunava i koeficijent korelacije, koji karakteriše bliskost veze, ili, drugim rečima, mera proporcionalnosti.

Koeficijent determinacije (d = r 2) pokazuje koliko procenata promena prinosa na datoj farmi zavisi od stepena đubrenja zemljišta.

Takođe možete utvrditi koliko se promijenio prinos svake kulture zbog neispunjenja (preispunjenja) plana količine unesenog đubriva u izvještajnoj godini i stepena njihove isplativosti. U tu svrhu se promjena doze đubriva za usjeve mora pomnožiti sa planiranim nivoom povrata, a promjena nivoa povrata sa stvarnom dozom đubriva (tabela 3).

Tabela 3. Promjene prinosa usjeva zbog količine i efikasnosti upotrebe đubriva.

Povećanje prinosa u velikoj mjeri zavisi od količine sjemena, kvaliteta i sorte sjemena. Nedostatak sjemena, smanjenje količine sjemena i korištenje nestandardnog sjemena smanjuju broj biljaka na svakom hektaru, stvaraju uslove za razmnožavanje korova i smanjuju prinose usjeva. Prilikom analize potrebno je utvrditi da li su svuda ispunjene norme sjetve, uzimajući u obzir kvalitet sjemena, kolika je stvarna klijavost sjemena (prema kontrolnim pregledima parcela i njiva).

Potrebno je izračunati koliko je zbog ovih faktora smanjen prinos. Posebno je potrebno utvrditi gubitke useva usled odumiranja useva u periodu rasta (odumiranje, suša i drugi klimatski uslovi) i kao posledica nezadovoljavajuće organizacije hemijskog tretmana useva, nedostatka lekova ili njihove nestručne upotrebe.

Provedba plana za uvođenje perspektivnijih i visokoprinosnih sorti ima veliki utjecaj na produktivnost. Zbog neispunjenja plana sjetve za neke sorte i preispunjenja drugih, odnosi među njima se mijenjaju. Ako se poveća udio produktivnijih sorti, onda se kao rezultat toga povećava prosječan prinos usjeva i obrnuto. Uticaj ovog faktora na promene prinosa može se izračunati metodom supstitucije vrednosti ili apsolutnih razlika, kao i po strukturi useva (tabela 4).

Tabela 4. Proračun uticaja sortne strukture na prosječan prinos raži

Ako koristite metodu apsolutne razlike, izračun se može izvršiti na sljedeći način:

Vrijeme sjetve i žetve ima veliki uticaj na prinos. Optimalno vrijeme za sjetvu ranih žitarica nije više od 3-4 dana, žetva je 10-12 dana. Odstupanje vremena sjetve ozimih usjeva u jednom ili drugom smjeru za 4-5 dana uzrokuje smanjenje prinosa za nekoliko centi. Biološki i fizički gubici zrna nakon zrenja su: 4-5. dana - 2-3%, 10. - 10-15, 15. dana - 20-30%.

Analiza realizacije agrotehničkog akcionog plana

Analiza korištenja zemljišnih resursa vrši se na osnovu zemljišnoknjižnih dokumenata.

U procesu analize zemljišnog fonda potrebno je uporediti stvarne podatke o veličini zemljišta u tekućoj godini sa planiranim i podacima iz prethodnih godina. To će omogućiti utvrđivanje promjena u veličini ukupnog zemljišnog fonda, površini poljoprivrednog zemljišta općenito i prema vrsti zemljišta.

Prilikom analize realizacije plana melioracionih radova posebnu pažnju treba posvetiti utvrđivanju mogućnosti za proširenje površine poljoprivrednog zemljišta, uz utvrđivanje, zajedno sa stručnjacima, isplativosti pojedinih mjera. Dakle, prilikom utvrđivanja izvodljivosti mjera za prenošenje jedne vrste zemljišta na drugu, treba koristiti podatke o prinosu krmnih jedinica po 1 hektaru, troškovima rada, troškovima krmne jedinice i sadržaju nutrijenata u njoj.

U vezi sa promjenama veličine zemljišta i njihovim transformacijama dolazi do značajnih promjena u strukturi zemljišnog fonda: udio nekih vrsta zemljišta se povećava, dok se drugih smanjuje.

U budućnosti, na osnovu specifičnih uslova gazdinstva, potrebno je utvrditi koje mjere je preporučljivo poduzeti kako bi se povećala površina obradivog zemljišta kao najproduktivnijeg zemljišta. To bi moglo biti zaoravanje nepotrebnih unutrašnjih puteva i puteva, čišćenje polja od žbunja i kamenih gromada, racionalno postavljanje objekata, eliminisanje malih kontura itd.

Za procjenu efikasnosti korištenja zemljišnih resursa koristi se sistem općih, specifičnih i pomoćnih indikatora.

Opšti pokazatelji uključuju troškove proizvodnje (uključujući biljnu proizvodnju), prinos krmnih jedinica, iznos dobiti na 100 hektara poljoprivrednog zemljišta (prema katastarskoj procjeni od 100 tačaka). Posebni pokazatelji su prinosi usjeva, proizvodni prinos u krmnim jedinicama po 1 hektaru pojedinačnog zemljišta, kao i obim proizvodnje mlijeka i mesa na 100 hektara uporedivog poljoprivrednog zemljišta. Uporediva (katastarska) površina određuje se množenjem površine svake vrste zemljišta sa rezultatom tla i dijeljenjem rezultata sa 100.

Pomoćni pokazatelji efikasnosti korištenja zemljišta su trošak proizvodnje, kapitalni intenzitet, intenzitet rada, kao i povrat troškova (odnos cijene proizvoda dobivenih od 1 hektara do prosječne cijene po 1 hektaru).

U procesu analize prvo se proučava dinamika navedenih pokazatelja, realizacija plana prema njihovom nivou i vrši se međufazovna komparativna analiza.

Jedan od najvažniji faktori povećanje efikasnosti korišćenog zemljišta je proširena reprodukcija plodnosti zemljišta.

Značajan faktor u povećanju produktivnosti zemljišta je regulisanje punog režima; odvodnjavanje filtracione vode u vlažne prostore i navodnjavanje tokom sušnih perioda. Melioracija je integralno i snažno sredstvo za povećanje održivosti i produktivnosti poljoprivrede.

Važan uslov za zaštitu i racionalno korišćenje zemljišta je sistem mera zaštite zemljišta od vodene i vetrove erozije: minimalna i bez obrade zemljišta, plodored za zaštitu zemljišta sa trakastim postavljanjem useva i ugar, zatravljivanje jako erodiranih zemljišta. , itd.

Jedan od faktora za povećanje produktivnosti zemljišta je borba protiv zbijanja tla.

Suzbijanje korova i štetočina useva ima veliki uticaj na povećanje produktivnosti zemljišta.

Vapnenje kiselih tla i gipsovanje zaslanjenih zemljišta uvelike doprinose povećanju efikasnosti korišćenja zemljišnih resursa.

Dalje povećanje produktivnosti zemljišta usko je povezano sa radikalnim poboljšanjem prirodnih krmnih površina - sjenokoša i pašnjaka, koji zauzimaju značajan udio u ukupne površine poljoprivredno zemljište.

Za izračunavanje uticaja faktora na efikasnost korišćenja zemljišnih resursa može se koristiti multifaktorska korelaciona analiza.

Prinos poljoprivrednih kultura, pored navedenih faktora, zavisi i od niza drugih agrotehničkih mera: kvaliteta i načina obrade zemljišta, smeštanja useva u plodored, načina i vremena nege useva, upotrebe bioloških i hemikalije zaštita useva, krečovanje, gips zemljišta itd. Prilikom analize potrebno je utvrditi kako je realizovan plan svih agrotehničkih aktivnosti.

U slučaju neispunjenja plana za pojedine aktivnosti potrebno je utvrditi razloge, a po mogućnosti i gubitak proizvodnje. U tu svrhu potrebno je uporediti prinose na poljima na kojima su sprovedene, a nisu sprovedene odgovarajuće mere, ili na drugi način, u drugim vremenima, u drugom obimu. Rezultirajuća razlika u prinosu se zatim množi sa površinom na kojoj odgovarajući događaj nije izveden.

Ako određena agrotehnička mjera ima kvantitativnu dimenziju i dovoljan broj opservacija za poređenje (polje, parcele, itd.), onda se njena povezanost sa produktivnošću može mjeriti korištenjem korelacijske analize.

Sljedeći faktori mogu biti uključeni u korelacijski model prinosa usjeva:

y—prinos po 1 hektaru, centni;

x1—kvalitet tla, bodova;

x2 - količina unesenog đubriva po 1 hektaru useva, c NPK;

x3 — specifična težina useva u ukupnoj zasijanoj površini, %;

x4 - udio usjeva produktivnijih sorti, %:

x5 - specifična težina useva u optimalnim vremenima, %;

x6 - procenat žetve u optimalnim vremenima

Poljoprivredni prinos je jedan od najsloženijih indikatora u sistemu agroindustrijskog kompleksa. Tokom čitavog perioda uzgoja na usev utiče bezbroj faktora koji se mogu podeliti na dva: velike grupe:

Prirodni (tlo-klimatski);

Ekonomski.

Prirodni faktori su objektivni i ne zavise od volje i aktivnosti ljudi. Tu spadaju: prirodna plodnost (kvalitet) tla, topografija teritorije, dubina vode u zemljištu, trajanje vegetacije, količina, ritam i intenzitet padavina, sunčanih dana, temperaturni uslovi tokom vegetacije itd. Prirodni (zemljišni i klimatski) uslovi, kao objektivni faktori u formiranju prinosa poljoprivrednih kultura, ne mogu se suštinski promeniti, ali se neki od njih mogu korigovati veštom primenom ekonomskih faktora. Ekonomski uslovi se stvaraju svrsishodnim aktivnostima ljudi i u velikoj meri su određeni stepenom razvoja proizvodnih snaga društva. Sasvim je očigledno da visok nivo razvoja proizvodnih snaga omogućava da se značajno „nadoknadi“, na primjer, niska prirodna kvaliteta tla, izgladi prekomjerno zalijevanje ili nadoknadi nedostatak vlage u periodu aktivnog rasta i razvoj biljaka.

Ekonomski faktori formiranja useva direktno se manifestuju kroz nivo poljoprivredne tehnologije. U okviru agrotehničkih mera koje dopunjuju prirodne faktore i doprinose rastu prinosa, najvažnije su: primena krečnog materijala, jesenja obrada zemljišta, primena organskih i mineralnih đubriva, predsetvena (predsadna) tretman tla, sorte poljoprivrednih kultura, predsjetveni (predsadni) materijal za tretiranje sjemena, vrijeme i trajanje sjetve (sadnje) sjemena, međuredna kultivacija usjeva, vrijeme i intenzitet navodnjavanja, vrijeme i trajanje plijevljenja i tretiranja usjeva protiv štetočina i bolesti, vrijeme i trajanje žetve, vrijeme i trajanje primarne prerade poljoprivrednih kultura.

Raznolikost i heterogenost agrotehničkih mjera za povećanje prinosa dovela je do njihove podjele u sljedeće grupe:

· materijalna ulaganja (krečnjak, đubriva, seme, pesticidi, stimulansi rasta, snabdevanje vlagom, itd.);

· agrotehnički poslovi (obrada zemljišta, dostava i primena krečnog materijala, đubriva, pesticida, setva (sadnja), međuredna obrada useva, žetva i dr.).

Statističko proučavanje mnogih faktora u formiranju prinosa poljoprivrednih kultura otežava činjenica da tačne informacije o njihovom uticaju nisu date u tekućem računovodstvu i izvještavanju poljoprivrednih organizacija. Dakle, ako su podaci o kvalitetu tla (bod) dati u zemljišnoknjižnim dokumentima, tada se temperaturni režim tokom vegetacijske sezone ne bilježi u dokumentima poljoprivrednih organizacija. Da bi popunili ovaj nedostatak, obično koriste informacione usluge specijalizovanih (agrometeoroloških, hidroloških, itd.) organizacija.

Uticaj svakog pojedinačnog faktora na prinos useva može se identifikovati različitim metodama.

· Izvođenje posebnih, tzv. „čistih“ eksperimenata, gdje se eliminiše (isključuje) uticaj svih ostalih faktora osim onog koji se proučava. Ova metoda je široko rasprostranjena u agronomskoj nauci i praksi; Statistike obično ne provode takve eksperimente.

· Primjena tehnike jednostavnog analitičkog grupisanja prema faktorskoj karakteristici koja se proučava. U tu svrhu potrebno je privući masovni (veliki) uzorak poljoprivrednih organizacija ili farmi sa sličnim uslovima, ali sa značajnim razlikama u faktoru koji se proučava. Pretpostavlja se da veliki broj jedinica odabranog objekta osigurava nivelisanje (izglađivanje) razlika među sličnim uslovima, čime se rezultati analitičkog grupisanja približavaju rezultatima „čistog” eksperimenta. Osim toga, primjenom tehnike disperzije mora se potvrditi značaj utjecaja proučavanog faktora na prinos.

· Primjena tehnike parne korelacije. Uslovi su isti kao i kod provođenja analitičkog grupiranja. Rezultirajući korelacijski odnosi, koeficijenti proporcionalnosti i elastičnosti će ukazati na kvantitativnu mjeru zavisnosti prinosa od faktora koji se proučava.

Uticaj pojedinačnih faktora na produktivnost demonstrirat ćemo statističkim metodama na sljedećem primjeru. Recimo da postoje podaci o 100 poljoprivrednih organizacija (AHO) koje se bave uzgojem krompira. Sva poljoprivredna preduzeća imaju slične prirodne i ekonomske uslove, ali se u uzgoju krompira razlikuju po broju međurednih osipanja zasada krompira. Potrebno je obratiti pažnju na činjenicu da je pravovremeno i redovno brušenje usmjereno na održavanje tla u labavom stanju i uništavanje značajne količine korova, što u konačnici pomaže u povećanju prinosa krumpira.

U ispitivanim poljoprivrednim preduzećima izvršeno je jedno, dva i tri puta brušenje zasada krompira. Za identifikaciju uticaja broja brušenja na prinose krompira prema podacima 100 poljoprivrednih organizacija korišćena je jednostavna tehnika analitičkog grupisanja, tj. Sve poljoprivredne organizacije podijeljene su u tri grupe. Rezultati analitičkog grupisanja dati su u tabeli. 3.7.

Tabela 3.7. Utjecaj broja brušenja na prinose krompira

Tablični podaci 3.7. pokazuju da broj osipanja u kombinaciji sa kompleksom drugih faktora utiče na prinos krompira. Tako, ako je u prvoj grupi poljoprivrednih preduzeća, gde je obavljeno jedno oranje, prosečan prinos bio 163 c/ha, onda je u trećoj grupi poljoprivrednih preduzeća (3 brda) prosečan prinos krompira bio 219 c/ha.

Za identifikaciju značaja uticaja broja osipanja na prinose krompira u 100 poljoprivrednih preduzeća, primenili smo tehniku ​​jednosmerne analize varijanse, čiji su rezultati dati u tabeli. 3.8.

Tabela 3.8. Rezultati jednosmjerne analize varijanse ovisnosti prinosa krumpira od broja brežuljaka

Iz podataka u tabeli. 3.8. vidi se da u strukturi ukupne varijacije prinosa udio faktorske varijacije uzrokovane uticajem broja okruženja na prinos krompira iznosi 7,4%. Koeficijent „značajnosti“ (0,98) pokazuje da je uticaj broja brušenja na prinose krompira u proučavanim poljoprivrednim preduzećima blizu značajnog. Mora se imati na umu da sam broj osipanja kao agrotehnička mjera ne povećava direktno produktivnost, ali u kombinaciji s drugim faktorima (kvalitet tla, sadržaj humusa, vlažnost itd.) pomaže u stvaranju povoljnog ambijenta za rast, razvoj biljaka i formiranje visokog prinosa.

Kvantitativna zavisnost prinosa krompira od broja obronaka u proučavanih 100 poljoprivrednih preduzeća može se utvrditi tehnikom parne korelacije. Prije svega, preporučljivo je izračunati korelacijski odnos između ovih karakteristika. Proračuni su pokazali da je korelacija između broja brežuljaka i prinosa krompira 0,272. To znači da faktor koji se proučava (broj brušenja) direktno, ali slabo utiče na prinos krompira.

Koeficijent proporcionalnosti u jednačini parne korelacije između proučavanih karakteristika (y x = 150+20x), sastavljenoj prema podacima 100 poljoprivrednih preduzeća, pokazuje da svako brušenje krompira doprinosi povećanju prinosa u proseku za 20 c/ ha. Koeficijent elastičnosti (E xy = 0,22%) znači da povećanje broja brušenja od 1% pogoduje povećanju prinosa krompira za 0,22%.

U poljoprivrednoj proizvodnji na formiranje prinosa ne utiču pojedinačni faktori, već kompleks svih faktora (prirodnih i ekonomskih). Kombinacija skupa faktora (nivoa poljoprivredne tehnologije) može se izmjeriti i iskazati u novčanom obliku kroz novčanu procjenu troškova realizacije svih poljoprivrednih aktivnosti.

Ukupni troškovi poljoprivrednih aktivnosti po jedinici zasijane površine poljoprivrednog zemljišta karakterišu stepen intenziviranja poljoprivrede. S tim u vezi, važno je uzeti u obzir zajednički uticaj čitavog kompleksa faktora na produktivnost usjeva, jer potcjenjivanje bilo kojeg od njih može promijeniti objektivnost zaključaka. Budući da ukupan broj faktora formiranja prinosa može biti beskonačan, u statistici se oni obično smanjuju odabirom najznačajnijih karakteristika i kombinovanjem (agregiranjem) pojedinačnih privatnih faktora u agregirane pokazatelje agrotehnike. Na primjer, trošak materijalnih ulaganja (sjeme, gnojiva, pesticidi, itd.), Obim mehaniziranog rada (u konvencionalnim standardnim hektarima) po 1 hektaru zasijane površine.

Statistička procena uticaja stepena intenziviranja poljoprivrede na prinos poljoprivrednih kultura može se izvršiti na osnovu metoda analitičkog grupisanja i analize varijanse, gde je ukupna cena svih agrotehničkih mera po 1 hektaru zasejane površine. određenog usjeva djeluje kao grupna (faktorska) karakteristika.

Rezultati analitičkog grupisanja na osnovu podataka od 100 poljoprivrednih organizacija dati su u tabeli. 3.9.

Tabela 3.9. Zavisnost prinosa od nivoa intenziteta u uzgoju krompira

Tablični podaci 3.9 pokazuju da povećanje troškova kompleksa agrotehničkih mjera po 1 hektaru površine za sadnju krompira po grupama sa prosječnih 1,6 na 4,9 miliona rubalja doprinosi povećanju prosječnog prinosa usjeva sa 159 na 228 c/ha.

Rezultati analize varijanse na osnovu materijala od 100 poljoprivrednih organizacija pokazali su da prinosi krompira značajno zavise od uticaja seta agrotehničkih mera.

INDIKATORI STRUKTURE USJEVA

Veličina žetve i produktivnost zavisi od uticaja kompleksa brojnih prirodno-klimatskih, ekonomskih, organizacionih i drugih faktora. Stoga su pokazatelji prinosa i produktivnosti nestabilne (pokretne) prirode i mogu značajno varirati kako u vremenu (u dinamici) tako iu prostoru (po teritorijalnim formacijama).

Prilikom statističkog proučavanja prinosa, važno je prije svega izračunati i procijeniti struktura useva, što obično predstavlja procenat bruto prinosa svake kulture u ukupnoj žetvi. Udio prinosa svake kulture obično se naziva specifičnom težinom.

Za grupu homogenih useva, specifična težina prinosa pojedinačnog useva izračunava se na sledeći način (3.3):

gdje je d q specifična težina prinosa svake kulture, %;

q – prinos prirodne mase svake vrste proizvoda (t, kg, itd.);

åq je ukupan prinos za grupu homogenih useva u fizičkom smislu (t, kg, itd.).

Određivanje strukture žetve (bruto žetve)_ za grupu homogenih, na primjer, žitarica i mahunarki dato je u tabeli. 3.10.

Tablični podaci 3.10 pokazuje da u strukturi prinosa žitarica i mahunarki poljoprivrednog preduzeća Niva najveće učešće zauzima zrno ozime raži i ječma. Uz značajno povećanje ukupnog obima žetve u 2006. u odnosu na 2002 povećan je udio ozime raži, zobi i graška, dok je smanjen udio ozimog ječma i jare pšenice. Preporučljivo je napomenuti da je udio najvažnijeg mahunastog useva – graška – u strukturi useva i dalje nizak.

Tabela 3.10. Proračun strukture prinosa za grupu žitarica i mahunarki u poljoprivrednom preduzeću Niva

Kulture	2002	2006
Žetva, t	%	Žetva, t	%
q 0	d 0	q 1	d 1
Zimska raž		5,3		36,2
Ozima pšenica		11,8		9,6
Ječam		29,4		29,0
Zob		11,8		12,0
Jara pšenica		8,8		8,4
Grašak		2,9		4,8
Ukupno...		100,0		100,0

Prilikom izračunavanja strukture prinosa za grupe kultura heterogenog sastava, potrebno je, prije svega, pretvoriti bruto žetvu ovih usjeva u uporediv (uslovno prirodan) izraz, a zatim odrediti udio (specifičnu težinu) svake vrste. useva u ukupnom prinosu (3.4):

; (3.4)

gdje je k koeficijent kvalitete hrane za svaku vrstu proizvoda;

dk – prinos uslovno prirodne mase svake vrste proizvoda

åqk je ukupan prinos za grupu heterogenih usjeva u konvencionalnim fizičkim terminima (dakle jedinice).

Određivanje strukture useva heterogenog sastava može se izvršiti, na primer, grupom krmnih kultura u poljoprivrednom preduzeću Niva (tabela 3.11).

Tabela 3.11. Proračun strukture prinosa za grupu heterogenih (krmnih) kultura

Usjevi, vrste proizvoda	Faktor vrijednosti hrane	2002	2006	Struktura žetve, %
u naturi, t		u naturi, t	u uslovnim terminima, tj. jedinicama.	2002	2004
	k	q 0	q 0 k	q 1	q 1 k	d 0	d 1
Krmni korenasti usjevi	0,18					7,2	7,7
Višegodišnje bilje:
za sijeno	0,48					15,3	13,7
za seme	12,0					3,9	3,4
za zelenu masu	0,18					28,9	30,8
Jednogodišnje začinsko bilje za zelenu masu
0,18					8,7	7,7
Kukuruz za zelenu masu	0,17						29,0
		27,3
Usjevi za silažu	0,18					8,7	7,7
I tako dalje...	-	-		-		100,0	100,0

Kao što se vidi iz podataka u tabeli. 3.11, u strukturi prinosa krmnih kultura vodeće mjesto zauzimaju višegodišnje trave i kukuruz, požnjeveni za zelenu masu, a 2006.g. u odnosu na 2002 Povećan je udio žetve ovih kultura, dok je smanjen udio višegodišnjih trava za sijeno i sjeme, kao i jednogodišnjih trava za zelenu masu i silažne kulture.

Žetva (bruto žetva) poljoprivrednih kultura je potencijalna osnova za formiranje banka hrane(žito, krompir, povrće, voće, bobičasto voće, itd.), stvorenja rezerve sirovina za prerađivačku industriju (proizvodi od lana, uljane repice, šećerne repe i dr.), dopuna i jačanje zalihe hrane(proizvodi hrane za životinje i druge kulture), formiranje sjemenski fond za mnoge poljoprivredne kulture.

FAKTORSKA ANALIZA ŽETVE (BRUTO PRINOSA) NA BAZI METODE INDEKSA

U kontekstu prelaska na tržišne odnose, glavni zadatak povećanja žetve (bruto prinosa) i povećanja produktivnosti poljoprivrednih kultura je stvaranje održive sirovinske baze kako bi se osigurala prehrambena nezavisnost i sigurnost Republike Bjelorusije u tradicionalnoj hrani. proizvoda (hleb, krompir, povrće, voće i dr.), preradu proizvoda industrijskih kultura (lan, uljanu repicu, šećernu repu i druge kulture), obezbeđivanje neophodnih rezervi stočne hrane za normalno stočarstvo i formiranje pouzdanog fonda visoko- kvalitetno seme. Osim toga, sistematsko povećanje prinosa zasnovano na dominantnom povećanju prinosa omogućava Republici Bjelorusiji da poveća obim izvoza poljoprivrednih proizvoda u zemlje bliže i dalje van zemlje.

Prinos (bruto prinos) za grupe useva ili za sve poljoprivredne kulture je prilično složen pokazatelj, koji se formira pod uticajem mnogih faktora.

Među faktorima koji direktno utiču na promene veličine useva u dinamici, potrebno je navesti zasejanu površinu, njenu veličinu, strukturu i prinose pojedinih useva. Da biste izvršili faktorsku analizu dinamike usjeva, možete koristiti indeks metoda. Istovremeno se proučava promjena prinosa (bruto prinosa) općenito za sve usjeve, kao i zbog uticaja svakog faktora posebno; prinos, zasejana površina, uključujući posebno zbog veličine zasejanih površina i posebno zbog strukture useva.

Opšti indeks prinosa (bruto prinos) za grupu homogenih useva može se naći na sledeći način:

(3.5)

gde je S 0 , S 1 – zasejana površina svakog useva u baznom i izveštajnom periodu;

Y 0 , Y 1 – prinos svakog useva u baznom i izveštajnom periodu.

Uticaj fluktuacije prinosa usjeva na ukupan prinos grupe homogenih usjeva izračunava se pomoću sljedećeg indeksa:

(3.6)

Utjecaj faktora - promjene zasijanih površina - na ukupan prinos može se izračunati korištenjem sljedećeg indeksa:

(3.7)

Potrebno je obratiti pažnju da se uticaj zasejanih površina na prinos može posmatrati kao zajednički efekat na bruto prinos odvojeno veličine i strukture useva. Kvantitativni uticaj fluktuacija veličine zasijanih površina na ukupan prinos izračunava se pomoću formule:

(3.8)

Uticaj promjena u strukturi sjetvenih površina na prinos homogene grupe usjeva može se izračunati pomoću formule:

(3.9)

Koristeći sličan sistem indeksa, vrši se faktorska analiza dinamike ukupnog prinosa za grupu heterogenih ili svih poljoprivrednih kultura u cjelini, ali se stvarni prinos prvo mora preračunati u uslovno prirodne izraze (npr. jedinice), koristeći rezultate pomoćnih proračuna (tabela 3.12).

Dobijene pomoćne podatke (tablica 3.12) zamjenjujemo u formule (3.5-3.9) i dobijemo odgovarajuće opšte indekse prinosa (bruto prinos). Na primer, opšti indeks koji karakteriše promenu prinosa svih poljoprivrednih kultura poljoprivrednog preduzeća Niva u 2006. godini u odnosu na 2002. godinu usled uticaja čitavog kompleksa faktora je:

Zbog kolebanja prinosa svih kultura, promjena ukupnog prinosa u 2006. godini u odnosu na 2002. godinu. je:

Tabela 3.12. Proračun pomoćnih indikatora za provođenje faktorske analize prinosa u poljoprivrednom preduzeću Niva

Usjevi, vrste proizvoda	Zasijana površina, ha	Produktivnost, c/ha	Žetva u naturi, t	Odds	Žetva, jer jedinice.
stvarni	Uslovno
2002	2006	2002	2006	2002	2006	2002	2006
	S 0	S 1	Y 0	Y 1	S 0 y 0	S 1 y 1	k	S 0 y 0 k	S 1 y 1 k	S 1 y 0 k
Žitarice i mahunarke							1,4
Slamke od lana							1,5
Krompir							0,3
Krmni korenasti usjevi							0,18
Višegodišnje bilje:
za sijeno							0,45
za zelenu masu							0,18
Kukuruz za zelenu masu							0,18
Ukupno…			-	-	-	-	-

Bilješka: Faktori konverzije za biljnu proizvodnju u konvencionalnim fizičkim terminima dati su u Dodatku 1.

Na sličan način moguće je izračunati fluktuacije ukupnog prinosa (bruto prinosa) svih poljoprivrednih kultura zbog utjecaja mogućih promjena zasijanih površina, uključujući posebno zbog fluktuacije ukupne veličine i posebno zbog promjena u strukturi. zasejanih površina.

Prema podacima Poljoprivrednog preduzeća Niva (tabela 3.12), promjena ukupne žetve u 2006. u odnosu na 2002 zbog zasijanih površina svih poljoprivrednih kultura izračunava se po formuli (3.7):

Kvantitativni uticaj veličine svih zasejanih površina na promenu prinosa u poljoprivrednom preduzeću Niva nalazi se pomoću formule (3.8):

Poboljšanje strukture zasejanih površina može doprineti povećanju ukupnog prinosa. U poljoprivrednom preduzeću Niva. To se može otkriti pomoću indeksa strukture zasijanih površina prema formuli (3.9):

Prepoznatljiva karakteristika zasejana površina poljoprivrednih kultura je njihova ograničenje u svemiru. Stoga je jedina mogućnost regulisanja prinosa (bruto žetve) na račun zasejanih površina kontinuirano poboljšanje strukture useva. Potrebno je obratiti pažnju na činjenicu da su zasijane površine geografski ograničene, ali se prinos poljoprivrednih kultura teoretski može povećavati u nedogled. Savremeni uslovi u Republici Bjelorusiji omogućavaju postizanje prinosa glavnih usjeva koji nisu manje od 1,5 - 2 puta veći od stvarno postignutih. O tome svjedoče domaća iskustva vodećih poljoprivrednih organizacija i iskustva zemalja u sličnim zemljišnim i klimatskim uslovima.

U apsolutnom iznosu, ukupna promjena prinosa (povećanje ili smanjenje) može se izračunati sljedećim redoslijedom. Prije svega, potrebno je pronaći apsolutnu promjenu prinosa zbog interakcije čitavog kompleksa faktora, tj.

(3.10)

gdje je DQ y apsolutno povećanje (+), smanjenje (-) ukupnog prinosa (bruto žetva).

Zbog promjena u prinosima usjeva

(3.11)

gdje je DQy apsolutno povećanje (+), smanjenje (-) ukupnog prinosa.

Zbog kombinovanog uticaja veličine i strukture usevnih površina

(3.12)

gdje je DQ s apsolutno povećanje (+), smanjenje (-) ukupnog prinosa (bruto žetva).

Za izračunavanje apsolutnog povećanja ili smanjenja ukupnog prinosa poljoprivrednih kultura zbog uticaja veličine zasejanih površina, pre svega naći apsolutnu vrednost povećanja prinosa od 1% u izveštajnom periodu:

1%ΔQ (3.13)

gdje je Q 0 ukupna žetva (bruto žetva) u baznom periodu.

(3.14)

gde je Is 1 opšti indeks prinosa svih useva usled promene veličine zasejanih površina.

Zatim izračunavamo apsolutno povećanje (+) ili smanjenje (-) ukupnog prinosa zbog fluktuacija veličine zasijane površine:

1% ΔQ, (3,15)

Za izračunavanje povećanja ili smanjenja ukupnog prinosa (bruto žetve) zbog poboljšanja strukture zasijanih površina, možete koristiti sljedeću formulu:

(3.16)

gdje je DQd apsolutno povećanje (+), smanjenje (-) ukupnog prinosa zbog promjena u strukturi zasijanih površina.

Rezultati obračuna relativnih i apsolutnih promjena prinosa (bruto prinosa) svih poljoprivrednih kultura u 2006. godini. u odnosu na 2002 pod uticajem prethodno proučavanih faktora sumirani su u tabeli. 3.13.

Tabela 3.13. Promjena ukupnog prinosa zbog utjecaja faktora

U poljoprivrednom preduzeću "Niva"

Tablični podaci 3.13 pokazuje da je ukupan prinos usjeva u poljoprivrednom preduzeću Niva za period 2002-2006. pod uticajem čitavog kompleksa faktora, povećana je za 10% ili 1088 t.e., a najznačajniji deo povećanja bruto prinosa (6,1%, ili 686 t.e.) je ostvaren zbog povećane produktivnosti. Zbog zasejanih površina, žetva je povećana za 3,7% (402 t. jed.), uključujući proširenje zasejanih površina doprinelo je povećanju bruto žetve za 1,8% (195 t. jed.), te poboljšanju strukture useva. - za 1,9% (207 t. jedinica). To znači da su u poljoprivrednom preduzeću Niva svi proučavani faktori pozitivno uticali na povećanje ukupnog prinosa.

TEST PITANJA ZA TEMU 3

1. Koja je zasijana površina?

2. Kako se klasificiraju usjevi u zavisnosti od njihovih bioloških karakteristika?

3. Kako se razvrstavaju poljoprivredne kulture u zavisnosti od njihove industrijske namjene?

4. U vezi sa čime se sjetvene površine dijele na obračunske kategorije?

5. Koja je zasađena površina i koje vrste useva obuhvata? Koja je njegova svrha?

6. Šta je prolećno produktivno područje i koje vrste useva obuhvata? Koja je njegova karakteristika?

7. Koje je područje žetve i koje vrste usjeva uključuje? Koja je njegova svrha?

8. Koja je stvarna požnjevena površina? Po čemu se razlikuje od područja žetve?

9. Koje karakteristike su karakteristične za dinamiku zasejanih površina u Belorusiji?

10. Koje su karakteristike tipične za raspodjelu zasijanih površina po kategorijama farmi u Bjelorusiji7

11. Kakva je struktura zasijanih površina i na koje načine se obračunava?

12. Koje karakteristike su karakteristične za strukturu zasejanih površina u poljoprivrednim preduzećima Belorusije?

13. Šta su prinosi usjeva i prinosi?

14.Šta je prinos vrste i na koje načine se određuje?

15.Šta je, za koju namjenu i na koji način se obračunava stajaći rod prije žetve?

16.Šta je neto prinos i kako se izračunava?

17. Kako se izračunava prosječan prinos za grupu usjeva?

18. Koje su karakteristike karakteristične za dinamiku prinosa i prinosa poljoprivrednih kultura u Bjelorusiji?

19. Koje vrste i grupe faktora utiču na produktivnost?

20. Koja je grupa prirodnih faktora u formiranju prinosa i koje vrste obuhvata?

21.Šta je i koje vrste obuhvata grupa ekonomskih faktora formiranja prinosa?

22.Šta su i šta obuhvataju materijalna ulaganja u formiranje produktivnosti?

23.Šta su i šta obuhvata agrotehnički radovi prilikom formiranja prinosa?

24. Koje metode se mogu koristiti za identifikaciju uticaja svakog faktora na produktivnost? Navedite primjere.

25. Koje metode se mogu koristiti za identifikaciju kompleksa faktora koji utiču na produktivnost? Navedite primjere.

26. Šta se, na koji način i za koju svrhu izračunava struktura prinosa homogene grupe useva?

27.Šta se, kako i za koju svrhu izračunava struktura prinosa heterogenih kultura?

28. Koja se statistička metoda može koristiti pri provođenju faktorske analize prinosa usjeva?

29. Kako se izračunava i procjenjuje ukupni indeks prinosa homogenih i heterogenih usjeva? Navedite primjere.

30. Kako se izračunava i procjenjuje opći indeks prinosa homogenih i heterogenih usjeva? Navedite primjere.

31. Kako se izračunava i procjenjuje relativni utjecaj dinamike sjetvenih površina na prinos homogenih i heterogenih usjeva? Navedite primjere.

32. Kako se izračunava i procjenjuje relativni utjecaj veličine usjeva na prinos homogenih i heterogenih usjeva? Navedite primjere.

33. Kako se izračunava i procjenjuje relativni uticaj strukture zasejanih površina na prinos homogenih i heterogenih useva? Navedite primjere.

34. Kako se izračunava i procjenjuje apsolutna promjena dinamike prinosa homogenih i heterogenih usjeva pod uticajem svakog faktora? Navedite primjere.

STATISTIKA STOČARSTVA

Produktivnost usjeva je glavni faktor koji određuje obim biljne proizvodnje. Stoga se ovom pokazatelju posvećuje velika pažnja. Prilikom analize produktivnosti potrebno je proučiti dinamiku njenog rasta za svaki usjev ili grupu usjeva u dužem vremenskom periodu i utvrditi koje mjere preduzeće preduzima da poveća svoj nivo. Takođe je potrebno sprovesti komparativnu analizu prinosa useva između farmi, koja će pomoći u identifikaciji najboljih praksi u njihovom uzgoju. U procesu analize potrebno je utvrditi i stepen ispunjenosti plana prinosa svake kulture i izračunati uticaj faktora na promjenu njene vrijednosti.

Faktori promjene prinosa:

prirodno-klimatski: plodnost tla; mehanički sastav tla; teren; temperatura th način rada; nivo podzemne vode; količina padavina itd.;

ekonomski: količina, kvalitet i struktura unesenih đubriva; kvalitet i vrijeme rada na terenu; kvalitet sjemenskog materijala; promjena sortnog sastava usjeva; krečenje i gipsovanje tla; kontrola biljnih bolesti i štetočina; smenjivanje useva na poljima plodoreda itd.

U procesu analize potrebno je proučiti dinamiku i realizaciju plana svih agrotehničkih mjera, utvrditi efikasnost svake od njih (povećanje prinosa po 1 kvintalu đubriva, jedinicu obavljenog posla i sl.) i potom izračunati uticaj svake aktivnosti na nivo prinosa i bruto žetvu proizvoda. Razmotrimo metodu proračuna na primjeru gnojidbenih polja.

Snabdevanje preduzeća organskim i mineralnim sirovinamađubriva se utvrđuje upoređivanjem stvarne količine požnjevenih i utrošenih đubriva (statističko izveštavanje o upotrebi đubriva) sa planiranom potrebom (obračun potreba za đubrivima po usevima).

Tablični podaci 8 prikazana je dinamika i realizacija plana nabavke i primjene organskih i mineralnih đubriva općenito i za pojedinačne kulture. Ovi podaci moraju biti povezani sa dinamikom i implementacijom plana prinosa za relevantne usjeve. U analiziranom gazdinstvu, neispunjavanje plana za unošenje đubriva na krmne kulture postalo je jedan od razloga smanjenja njihovog prinosa.

Tabela 8 Realizacija plana primjene mineralnih đubriva

Indeks	Prošle godine				Izvještajna godina
			Realizacija plana, %				Realizacija plana, %
Primijenjena organska gnojiva, t
Primijenjena mineralna đubriva, t
Uključujući:
Nitrogen
Fosfor
Kalijum
Uključujući po 1 ha usjeva, kg NPK:
Žitarice
Krompir
Feed

Na kraju godine izračunava se stvarna isplativost gnojiva za svaki usjev:

Ok=(Uf-U r)/K f,

gdje je Ok isplativost 1 c NPK;

Uf - stvarni prinos usjeva; U r - prinos od prirodne plodnosti zemljišta bez upotrebe đubriva (prema agronomskoj evidenciji); Kf - stvarna količina unesenog đubriva po 1 hektaru usjeva, centnera NPK.

Tablični podaci 9 ukazuju na neispunjavanje plana povrata đubriva pri uzgoju raži i krompira.

Tabela 9. Obračun povrata đubriva po usjevima

Indeks		Krompir
Nivo prinosa od prirodne plodnosti tla, c/ha:
Stvarni prinos, c/ha
Količina unesenog đubriva po 1 ha, c NPK
Standardna otplata 1 c NPK, c

Do smanjenja povrata gnojiva može doći zbog njihove neravnoteže, loše kvalitete, vremena i načina primjene u tlo.

Tokom analize potrebno je uporediti stvarnu i planiranu strukturu đubriva za svaki usev, rokove i načine njihove primene. Ako bi, na primjer, za žitarice, prema normi, omjer N: P: K trebao biti 1: 1,2: 0,8, a u stvari je 1: 0,6; 0,7, onda ako postoji nedostatak fosfatnih đubriva, njihova visoka isplativost se ne može postići.

Da biste utvrdili isplativost đubriva, možete koristiti i analizu korelacije, pod uslovom da postoji dovoljan broj zapažanja o prinosu useva i količini đubriva koja se na njega primenjuje. Razmotrimo metodu proračuna koristeći podatke u tabeli. 10.

Tabela 10

Početni podaci za izračunavanje zavisnosti prinosa ječma (y) od količine unesenog đubriva po 1 hektaru useva (x)

Broj polja

Podaci prikazani za 10 parcela pokazuju da se povećanjem doze đubriva u prosjeku povećava prinos žitarica. Ako nacrtate grafikon, možete vidjeti da je odnos između ovih indikatora jasan i da se može izraziti ravnomjernom jednadžbom:

gdje je y prinos, c/ha

x - količina unesenog đubriva po 1 ha, c NPK\

a i b su parametri jednadžbe koje je potrebno pronaći.

Da biste pronašli vrijednosti koeficijenata a i b, potrebno je riješiti sljedeći sistem jednadžbi:

Izračunavaju se vrijednosti zbira x 2 , y 2 , xy. na osnovu podataka u tabeli. 10. Dobijene vrijednosti zamijenite u sistem jednačina i riješite ga metodom eliminacije:

Nakon toga, jednačina spajanja će imati oblik

y x = 7,5 + 6x.

Šta ovi parametri predstavljaju u ovoj jednačini? Koeficijent a je konstantna vrijednost prinosa koja nije povezana sa količinom unesenog đubriva (pri x = 0). Koeficijent b; pokazuje da se povećanjem količine đubriva za 1 c/ha prinos žitarica povećava za 6 c/ha.

Pored jednačine odnosa, korelacionom analizom se izračunava i koeficijent korelacije, koji karakteriše bliskost odnosa između indikatora koji se proučavaju:

Vrijednost koeficijenta korelacije je blizu 1. Ovo ukazuje na vrlo blisku vezu, gotovo proporcionalnu, između prinosa usjeva i đubrenja u polju. Koeficijent determinacije (d = r = 0,92) pokazuje da promena prinosa na datoj farmi zavisi 92% od stepena đubrenja zemljišta. Iz ovoga proizilazi da se rezultati korelacione analize mogu koristiti za izračunavanje rezervi za rast prinosa i određivanje njenog nivoa za budućnost. Znajući, na primjer, da će se sljedeće godine na 1 hektar žitarica unositi 4 centnera NPK-a, možemo očekivati ​​da će njihov prinos biti 31,5 centnera/ha (y x = 7,5 + 6 4) pod uslovom da će se odnosi između ostalih faktora ne mijenjati.

Također možete odrediti koliko se promijenio prinos svake kulture zbog promjene količine unesenog đubriva i stepena njihove isplativosti. U tu svrhu, promena doze đubriva za useve mora se pomnožiti sa osnovnim nivoom njihove isplativosti, a promena stepena povrata - sa stvarnom dozom đubriva za izveštajni period (tabela 11).

Tabela 11

Promjena prinosa usjeva zbog količine i efikasnosti upotrebe đubriva

Kultura	Količina đubriva po 1 ha useva, c NPK				Otplata 1 c NPK,				Promjena prinosa, c/ha zbog
			Promjena				Promjena	količina đubriva		povrat đubriva
Žitarice
Krompir
Feed

Sorta usjeva ima veliki utjecaj na prinos: ako se poveća udio produktivnijih sorti, onda se kao rezultat toga povećava prosječan prinos usjeva, i obrnuto. Uticaj ovog faktora na promene u prinosu useva može se izračunati korišćenjem metoda lančane supstitucije ili apsolutnih razlika (tabela 12).

Kada se koristi metoda apsolutne razlike, izračun se vrši na sljedeći način:

Tabela 12 Proračun uticaja sortne strukture na prosječan prinos raži

	Zasijana površina, ha		specifično težina sorti, %				Produktivnost, c/ha		Promjena prosječnog prinosa
“Voskhod-1”
“Budi lta”

Sa smanjenjem specifične težine produktivnije sorte „Voskhod-1“, prosječan prinos raži na analiziranoj farmi smanjen je za 0,85 c.

Prinos poljoprivrednih kultura, pored navedenih faktora, zavisi i od niza drugih agrotehničkih mera: kvaliteta i načina obrade zemljišta, smeštanja useva u plodored, načina i vremena nege useva, upotrebe bioloških i hemijskih sredstava. sredstva za zaštitu bilja, krečenje, gipsovanje zemljišta, itd. d. Prilikom analize potrebno je utvrditi kako je realizovan plan svih agrotehničkih aktivnosti. U slučaju neispunjenja plana za pojedine aktivnosti potrebno je utvrditi razloge, a po mogućnosti i gubitak proizvodnje. U tu svrhu potrebno je uporediti prinose na poljima na kojima su sprovedene odgovarajuće mere i na kojima nisu sprovedene (ili u drugim vremenima, u drugom obimu). Rezultirajuća razlika u prinosu se zatim množi sa površinom na kojoj nije obavljena (tabela 13).

Tabela 13

Obračun rezervi za povećanje proizvodnje kroz druge djelatnosti

Događaj

Područje, ha

Produktivnost, centar jedinica/ha

Gubici proizvoda, c

Na trgovima na kojima su se održavale manifestacije

U područjima gdje se događaji nisu održavali

Kamenovanje tla

Piling od strnjika

Unapređenje sjenokoša

Poboljšanje pašnjaka

5. Metoda proračuna i generalizacije

rezerve za povećanje proizvodnje

biljne proizvode

Identifikaciju rezervi za povećanje biljne proizvodnje treba izvršiti u smjerovima prikazanim na sl. 3

Izvori rezervi za povećanje biljne proizvodnje

Proširenje useva Poboljšanje Povećanje

Struktura površina useva, prinosi useva

Isušivanje močvara Dodatni doprinos

đubriva

Čupanje grmlja Povećani povrat ulaganja

đubriva

Koristeći više

produktivne sorte

i kulture

Smanjite gubitke

proizvoda tokom čišćenja

Unapređenje livada i

Ostalo agrotehničko

Događaji

Rice. 3. Glavni pravci traženja rezervi za povećanje biljne proizvodnje

Moguće i neiskorištene rezerve za proširenje poljoprivrednih površina utvrđuju se analizom korištenja zemljišnih resursa (uključivanje i poljoprivredni promet zemljišta pod šikarama, ugarima, močvarama, pod putevima i sl.).

Da bi se utvrdile moguće rezerve za povećanje proizvodnje potrebno je identifikovanu rezervu za proširenje zasijanih površina pomnožiti sa stvarnim prinosom onih kultura koje se planiraju zasijati na ovom području (Tabela 14).

Tabela 14

Obračun rezervi za povećanje proizvodnje kroz potpunije korištenjezemljišteresurse

Događaj	Područje, ha	Kultura	Produktivnost, C
Čupanje grmlja		Krompir
Močvarna drenaža		Roots

Značajna rezerva za povećanje proizvodnje u biljnoj proizvodnji je poboljšanje strukture sjetvenih površina, tj. povećanje udjela visokoprinosnih usjeva u ukupnoj zasijanoj površini. Da bi se izračunala vrijednost ove rezerve, potrebno je prvo razviti optimalniju strukturu usjeva za dato gazdinstvo, uzimajući u obzir sve njegove mogućnosti i ograničenja (poželjno korištenjem ekonomskih i matematičkih metoda), a zatim uporediti stvarni obim proizvodnje sa moguća koja će se dobiti iz iste ukupne stvarne površine sa stvarnim prinosima usjeva, ali sa poboljšanom strukturom usjeva.

Na primjer, na farmi postoji mogućnost povećanja udjela produktivnijih usjeva pšenice i ječma smanjenjem udjela raži i zobi. Za utvrđivanje rezerve za povećanje proizvodnje žitarica potrebno je izvršiti proračun na osnovu metode lančane supstitucije (tabela 15).

Tabela 15

Proračun rezervi za povećanje proizvodnje žitarica poboljšanjem strukture useva

Kultura	Struktura obrezivanja, %			Zasijana površina, ha			Prosječan stvarni prinos		proizvodnja, c sa strukturom useva

Tako će povećanje udjela pšenice na 25% i ječma na 40% u ukupnoj zasijanoj površini žitarica povećati obim proizvodnje žitarica za 786 c.

(38 186 -.37 400).

Glavna rezerva za povećanje biljne proizvodnje je povećanje prinosa. Glavni pravci traženja rezervi za povećanje produktivnosti prikazani su na Sl. 3

Za izračunavanje rezervi za povećanje proizvodnje dodatnom primjenom đubriva potrebno je planirano povećanje količine unesenog đubriva za i-u kulturu po aktivnoj supstanci pomnožiti stvarnim povećanjem prinosa, koje obezbjeđuje c. NPK* na farmi za ovu kulturu (Tabela 16).

Tabela 16

Rezerva za povećanje proizvodnje kroz dodatnu primjenu gnojiva

Indeks		Krompir
Dodatna količina đubriva, c NPK
Stvarna otplata 1 c NPK, c
Rezerva za povećanje proizvodnje, centi

Značajna rezerva za povećanje proizvodnje u biljnoj proizvodnji je povećanje isplativosti gnojiva, što zauzvrat ovisi o dozi i kvaliteti gnojiva, njihovoj strukturi, vremenu i načinu primjene u tlo. Rezerve za povećanje povrata đubriva određuju se analizom njihove upotrebe razvojem specifičnih mera (izgradnja skladišta za njihovo skladištenje, balansiranje đubriva za svaki usev, optimizacija vremena primene itd.). Zatim se rezultirajuće povećanje povrata đubriva množi sa planiranim obimom njihove primjene u tlo za svaki usjev, čime se utvrđuje rezerva za povećanje proizvodnje (tabela 17).

Tabela 17

Obračun rezervi za povećanje proizvodnje zbog povećanja povrata đubriva

Indeks			Krompir
Stvarna otplata 1 c NPK, c
Predviđena otplata 1 c NPK, c
Povećanje povrata đubriva, centi
Planirana količina đubriva, c NPK
Rezerva za povećanje proizvodnje, centi

Za utvrđivanje rezervi za povećanje proizvodnje korištenjem sjemena produktivnijih sorti usjeva, potrebno je razliku u prinosu više i manje produktivne sorte I pomnožiti sa mogućim povećanjem površine pod produktivnijom sortom. Pretpostavimo da su se na farmi uzgajale dvije sorte raži: "Voskhod-1" na površini od 150 hektara i "Belta" na površini od 200 hektara. Prema podacima agronomske službe, prinos sorte "Voskhod-1" u prosjeku je veći za 5 kvintala od sorte "Belta". Iz ovoga proizilazi da ako gazdinstvo uzgaja samo sortu „Voskhod-1“, ono će dobiti dodatnih 1000 centi žitarica (5 centnera na 200 ha).

Ako se uzgaja više sorti istog useva i odnos se menja prema produktivnijim, tada se rezerve za povećanje proizvodnje izračunavaju na isti način kao i poboljšanjem strukture zasejanih površina (tabela 18).

Tabela 18

Proračun rezervi za povećanje proizvodnje krompira poboljšanjem sortnog sastava useva

	Produktivnost, c/ha	Specifična gravitacija				Zasijana površina			Povećanje prosječnog prinosa, c/ha
		Stvarno	Planirano		Stvarno		Planirano
“Lasunok”
“Iskra”

Podaci iz proračuna pokazuju da će zbog povećanja udjela sorti “Lasunok” i “Temp” i odgovarajućeg smanjenja udjela sorte “Ogonyok” prosječan prinos krompira porasti za 9 c/ha, a dodatni 3150 c će se dobiti sa čitave površine (9 c 350 ha).

Važna rezerva za povećanje proizvodnje je sprečavanje gubitaka tokom žetve. Za utvrđivanje njihove vrijednosti potrebno je uporediti prinose na područjima gdje je berba obavljena u optimalno vrijeme i na područjima gdje je berba obavljena kasno. Dobijena razlika se množi sa površinom na kojoj je usev požnjeven kasnije od optimalnog datuma (tabela 19).

Dakle, da je gazdinstvo organizovalo žetvu u optimalno vreme, moglo je da dobije dodatnih 800 centi žita.

Na sličan način utvrđuje se i visina rezervi za povećanje proizvodnje sjetvom u optimalno vrijeme.

Tabela 19

Izračunavanje rezervi za povećanje proizvodnje žitarica žetvom usjeva u optimalnim vremenima

Kultura	Površina požnjevena kasnije od optimalnog datuma	Produktivnost pri žetvi, c/ha			Gubici proizvoda, c
						iz cijelog područja

Poljoprivredna preduzeća imaju velike rezerve za povećanje proizvodnje krompira smanjenjem gubitaka tokom žetve ove kulture. Preporučljivo je da se nakon žetve krompira drljača, a zatim ora. Ukoliko ove aktivnosti nisu sprovedene ili su obavljene u nepotpunom obimu, potrebno je neiskorišćeni potencijal za proizvodnju krompira izračunati na sledeći način: neispunjenje plana za svaku vrstu posle žetvenih radova množi se sa prosečnom naplatom gomolja po 1 hektaru tokom odgovarajuće aktivnosti (tabela 20).

Tabela 20

Obračun rezervi za povećanje proizvodnje krompira kroz rad nakon žetve

Događaji	Područje, ha			Prosječna berba gomolja, c/ha	Gubici proizvoda, C
Prvo drljanje
Oranje

Da je analizirano preduzeće u potpunosti obavilo sve poslove posle žetve na poljima krompira, bilo bi u mogućnosti da poveća proizvodnju krompira za 3560 centi i prosečan prinos sa 1 hektara na 10 centi (3560:350).

Na sličan način određuju se rezerve za povećanje biljne proizvodnje i za druge agrotehničke mjere.

Na kraju analize potrebno je sumirati sve utvrđene rezerve za svaku vrstu proizvoda u fizičkom smislu; i općenito za biljnu proizvodnju - u smislu vrijednosti, za koje se koriste uporedive cijene (Tabela 21).

Tabela 21

Generalizacija rezervi za povećanje biljne proizvodnje

Izvor rezervi		Krompir, c	Feed, Centralni komitet. jedinice	Trošak primljenih proizvoda, hiljada rubalja.
1. Proširenje obradivih površina
2. Poboljšanje strukture useva
3- Dodatna primjena gnojiva u tlo
4. Poboljšanje efikasnosti đubriva
5. Upotreba produktivnijih sorti useva
6. Berba u optimalno vrijeme (izbjegavanje gubitaka tokom žetve)
7. Ostale aktivnosti
Na stvarni obim proizvedenih proizvoda, %

Na osnovu ovih podataka razvijaju se mjere za razvoj identifikovanih rezervi za povećanje proizvodnje.

Analiza stočarske proizvodnje