Metoder för avgränsning av växtkombinationer

Studien av grödkombinationsregioner utgör en viktig aspekt av jordbruksgeografi, eftersom den ger en bra grund för jordbruksregionalisering. Växterna odlas generellt i kombinationer och det är sällan att en viss gröda upptar en position av total isolering av andra grödor i en given areal enhet vid en given tidpunkt.

Distributionskartorna för enskilda grödor är intressanta och användbara för planerare, men det är ännu viktigare att se den integrerade samlingen av de olika grödorna som odlas i en areal.

Exempelvis förklarar avgränsningen av Indien i risregionen eller veteområdet inte det lantbruksmässigt betydelsefulla faktumet att veteområdet ofta också har en risodling och vice versa, eller vete odlas ofta med gram, korn, senap, lins, ärtor och rapsfrö.

För en omfattande och tydlig förståelse av jordbruksmosaiken i en agroklimatregion och för planering och utveckling av sitt jordbruk, är en systematisk undersökning av grönsakskombinationer av stor betydelse.

Under de senaste åren har begreppet grödkombination uppmärksammats av geografer och jordbruksplanerare. De studier som hittills gjorts inom detta område varierar från lokal till regional och varierar i stor utsträckning från små områden av mindre politiska enheter till hela landet.

De olika metoderna som används vid avgränsning av grödkombinationsregioner kan sammanfattas färre än två rubriker:

(i) Den första metoden för avgränsning av grödkombinationsregioner är den godtyckliga valmetoden, t.ex. endast den första grödan, de första två grödorna eller de första tre grödorna etc. Grödningskombinationerna avgränsade på godtycklig valmetod är emellertid, inte rationell och objektiv som att vid tillämpning av skiljedom utesluter de övriga grödorna som odlas i området irrationellt utan hänsyn till deras procentuella viktålder i det totala beskärda området.

ii) Den andra metoden är utvecklad i termer av variabler baserade på vissa skillnader som är relativa och inte absoluta. Denna metod som bygger på statistiskt tillvägagångssätt är mer exakt, tillförlitligt och vetenskapligt eftersom det ger bättre målgruppering av grödor i en region. De statistiska teknikerna om grödkombination har lämpligen modifierats av geografin från tid till annan.

Den godtyckliga valmetoden och några av de kvantitativa tekniker som användes vid avgränsningar av grödkombinationer har illustrerats genom att Uttar Pradeshs tillstånd används som studieområde.

I Uttar Pradesh är odlingen av grödor den dominerande ekonomiska aktiviteten. Av det totala rapporteringsområdet på cirka 29, 6 miljoner hektar utgör cirka 17, 4 miljoner hektar det sålda området, dvs. cirka 60 procent jämfört med 47 procent för hela Indien. I de områden som omfattas är de viktigaste grödorna ris, vete, gram, sockerrör, korn, majs, bajra och jowar.

Dessa grödor upptar cirka 96 procent av det netto beskurna området, men på grund av dubbelt beskärning utgör deras totala areal faktiskt 80 procent av det brutto beskurna området. Skördar som upptar mindre än en procent av bruttodyrkningsområdet har inte medförts eftersom de upptar ett obetydligt område. Jordbruksstatistiken avser distriktsenheten och är medeltalet om fem år (1990-95).

Som tidigare beskrivits väljs de första eller första två eller första tre grödorna, som upptar det stora området av det brutna beskärda landet, utifrån deras arealstyrka, dvs arean upptagen av var och en av dem under ett visst år.

Endast första beskärning:

I den här metoden kan den första rankningsgrödan, dvs den gröda som upptar den högsta andelen av det totala beskurna området i varje del av arealenheterna väljas, oavsett vilken procentandel den upptar i det brutto beskurna området. Med hjälp av denna metod har fördelningsmönstret för de först rankade grödorna ritats i Figur 7.2. De distrikt som upptas av de första rankningsgrödorna anges i tabell 7.1 och de är ordnade i alfabetisk ordning.

Det framgår av tabell 7.1 att ris och vete som rankas först i 28 respektive 26 distrikt är de ledande grödorna i Uttar Pradesh. Dessa grödor delar staten i ris och veteområden, den förra dominerar i norra och östra distrikten och den senare i Uttar Pradeshs södra och västra delar (figur 7.2). Gram rangerar först i Banda, Fatehpur, Jalaun och Hamirpur. I Uttar Pradesh, där monokultur inte är utbredd och bönder generellt diversifierar sina beskärningsmönster, är det ingen fördel att anta denna metod för avgränsning av grödkombinationer, eftersom det bidrar till att fastställa de dominerande områdena för de första rankningsgrödorna.

Första två grödor:

På grundval av första och andra rankade grödor kan nio grönsakskombinationer erkännas i Uttar Pradesh. Resultatet och skördetrösklingarna har ritats i Figur 7.3.

Avgränsningen av grödkombinationsregioner med utgångspunkt från de första två grödorna är irrationell eftersom det finns 12 distrikt i det land där den ackumulerade andelen av de två första grödorna är ännu mindre än 50 procent av den brutto beskurna ytan. Den relativa styrkan hos de två första grödorna i dessa 12 distrikt är: Etawah 40 procent, Manipuri och Rampur 41 procent, Bulandshahr och Shahjahanpur 46 procent respektive respektive Unnao och Lakhimpur 47 respektive 49 procent.

När de första tre grödorna togs i beaktande blir antalet grödkombinationsregioner lika stora som elva. Dessa grödoregioner har ritats i figur 7.4. De områden som upptas av dessa grödor anges i tabell 7.3, vilket visar att ris och vete är de dominerande beståndsdelarna i de tre första sorteringsgrödskombinationerna, som täcker 32 av de 55 rapporterande distrikten. Andra grödor som kommer in i kombinationerna är sockerrör, korn, gram, majs och jowar. Metoden för de första tre grödorna är också okunnig och irrationell, eftersom det därmed utesluts övriga grödor utan hänsyn till deras arealstyrka.

När man tittar på svagheterna i den godtyckliga valmetoden är det nödvändigt att tillämpa vissa standard statistiska tekniker för en mer objektiv gruppering av grödor. Några av de kvantitativa tekniker som används för gruppering av grödor har diskuterats i följande paras.

För närvarande finns det explosion av data. Statistik och information samlas in på mikro- och hushållsnivåerna i alla utvecklade länder och utvecklingsländerna. För alla regionaliseringssystem är sådana uppgifter av enorm betydelse. Uppfinningen av datorer har gjort det möjligt att behandla enorma och komplexa data som skulle ha varit opraktiska utan sitt stöd. Med hjälp av sofistikerade datorer har det blivit möjligt att göra förhandsstatisk analys av data som rör olika variabler för att avgränsa mönstren för komplexa mosaikfördelningar.

Användning av dator för bearbetning av data är en tidsbesparande enhet som ger pålitliga resultat. På jordbruksgeografiens område var Weaver (1954) den första som använde statistisk teknik för att etablera växtkombinationen i Mellanvästern (USA).

I sitt försök att avgränsa jordbruksregionerna i Mellanvästern i USA grundade Weaver sin analys på arealstatistik. Weaver beräknade procentandelen av totalt skördat grödland som upptas av varje grödor som höll så mycket som 1 procent av den totala odlade marken i var och en av de 1081 län som omfattas av hans arbete. Exklusive några län som Houston och Minnesota där grödkombinationen var lätt att fastställa, visade andra län en komplex och förvirrad bild av procentandelen, upptagen av olika grödor.

Det var därför nödvändigt att utforma "ett strikt tillvägagångssätt som skulle ge ett objektivt ständigt och exakt repeterbart förfarande och skulle ge jämförbara resultat för olika år och lokaler". Weaver har beräknat avvikelsen av de reella procentsatserna av grödor (upptar över 1 procent av det beskurna området) för alla möjliga kombinationer i komponenten i sina enheter, mot en teoretisk standard.

Den teoretiska kurvan för standardmätningen användes enligt följande:

Monokultur = 100 procent av den totala skördad grödmarken i en gröda.

2- Beskärningskombination = 50 procent i var och en av två grödor.

3- Beskärningskombination = 33, 3 procent i var och en av tre grödor.

4- Beskärningskombination = 25 procent i var och en av fyra grödor.

5- Beskärskombination = 20 procent i varje levande grödor.

10-gröda kombination = 10 procent i var och en av 10 grödor.

För bestämning av minsta avvikelse användes standardavviksmetoden:

där d är skillnaden mellan de faktiska grödorna i ett visst län (arealenhet) och lämplig procentandel i den teoretiska kurvan och n är antalet grödor i en given kombination.

Som Weaver påpekade var det relativa, inte absoluta värdet att vara signifikanta, kvadratiska rötter inte extraherade så den använda formeln användes som följer:

För att illustrera Weaverens teknik kan en illustration ges från Gorakhpur-distriktet, där procentandel av grödor i beskärningsområdet på ett år var följande: ris 48 procent, vete 23 procent, korn 15 procent sockerrör 6 procent, och gram 5 procent.

monokultur

Avvikelsen från de faktiska procentsatserna från den teoretiska kurvan ses som den lägsta för en kombination av 3 grödor. Detta resultat fastställde identiteten och antalet grödor i grundkombinationen för distriktet som RWB (ris-vete-bygg).

De resulterande beskärningsmönstren som skisseras i Figur 7.5 är angränsande grödkombinationsområden. Problemet med små områden av grödkombinationen löstes genom att lägga till en symbol, t.ex. IIIA (vete-ris-majs), III-B (vete-ris-bajra) och så vidare. Tillämpningen av Weaver-metoden gav 10 grödkombinationsregioner till Uttar Pradesh. Distrikten som faller i olika grödföreningar anges i tabell 7.4.

I de återstående åtta distrikten (Sultanpur, Shahjahanpur, Sonbhadra, Sidhartnagar, Faizabad, Etawah, Barabanki och Kanpur) uppvisar värdet av variation inte gradvis nedgång. I dessa distrikt minskar variansen upp till några ställen från var den ökar och sjunker sedan igen för att överträffa även den tidigare minskningen.

Tabell 7.6 gör punkten tydligare. Det avslöjar att variansen i Sultanpur minskar till 187 i 4-skördskombinationen och senare stiger till 190 i 5-skördskombinationen och därav minskar kontinuerligt så att efter kryssning av värdet av det tidigare låget uppnås den lägsta variansen, dvs, 60 i kombination med 7 grödor. På samma sätt, i Shahjahanpur minskar variansen till 67 i kombination med 3 grödor, men den ökar i 4-grödskombinationen 74 och minskar sedan till 66 i 6-grödans kombination.

Det har också observerats att tekniken med minst avvikelse eller minsta standardavvikelse från det abstrakta teoretiska kombinationsvärdet inte fungerar i uppräkningsenheterna där den faktiska regionala andelen av grödor ligger ganska nära varandra. Förutom problemet med generalisering i växtkombinationen, i områdets höga specialiseringar, lider Weavers metod också av bakslaget av arbetskrävande beräkningar. Under beräkningsförfarandet kan eventuella misstag i aritmetik, med undantag för brutto, inte lätt upptäckas. Vävteknik när den användes på distriktsnivå för perioden 1961-64 ger tio grönsakskombinationer till Indien som har ritats i figur 7.6.

Weaver-metoden som modifierad av Doi när den användes av Siddiqui i bristsjukdomskombinationerna i Uttar Pradesh (1972) gav mer realistiska resultat som kan erhållas med hjälp av en tabell med kritiska värden på kort tid. Scott gjorde modifikationer i Weaver-metoden och den modifierade tekniken applicerades på en undersökning av både grödor och boskapskombinationer i Tasmanien.

Modifieringar gjordes för att göra förfarandet ännu mer objektivt, ständigt och exakt repeterbart, vilket skulle innehålla specialgrödor i den statistiska definitionen, och Scotts mål var att utnyttja resultaten för att hjälpa jordbruksregioner. Han noterade att "... en studie av grödor och boskapsmönster i Tasmanien avslöjar att både de grupperade kombinationerna och de rankade kombinationerna är relevanta, eftersom det är de rangordnade kombinationerna snarare än de grupperade kombinationer som definierar de viktigaste grödoregionerna och grupperade i stället för de rankade kombinationerna som definierar boskapsområdet. Detta härrör från det faktum att grödföreningar inte alls är så starka i Tasmanien som boskapsförening ".

Coppock (1964), med hjälp av en modifierad version av Weaver-metoden, producerade inte bara gröd- och boskapskombinationer utan också kombinationer av företag i England och Wales. Coppock tog hänsyn till rankning vid erkännande av de ledande grödorna. Hans mål var inte bara att plotta kombinationerna av grödor och boskap separat men gruppera ihop dessa för att avslöja fördelningen av typer av jordbruksföretag som vanligtvis innefattar både grödor och boskap på en gård.

Detta inkluderar jämförelse av ojämna enheter, t.ex. boskap med grödor och potatis och korn. För att jämföra de olika ojämna enheterna tog Coppock hänsyn till matningskraven. Boskapsenheter med lite varierande ekvivalent används i stor utsträckning idag i beräkningar av livsmedelskrav och jordbruksintensitet. Weaverens teknik ändrades därefter av Doi (1959). Dois teknik brukade anses vara den enklaste för kombinationsanalys före tillämpningen av datorprogrammeringsanläggningar.

Dois formel kan uttryckas som:

(Σ d ² )

Kombinationen som har den lägsta (Σd ² ) kommer att vara grödkombinationen. I Dois teknik är det inte nödvändigt att beräkna (Σd ² ) för varje kombination, men grödkombinationen är faktiskt etablerad av ett arks tabell (tabell 7.7), vilket representerar kritiska värden för olika element i olika lägen mot kumulativ procentandel av element vid högre rankas; för en jordbruksgeograaf är huvudkulturer, boskap eller företag. Användningen av ett arks tabell kräver endast summering av faktiska procentandelar under olika grödor istället för att hitta skillnaderna mellan faktiska procentandelar och teoretiska fördelningar. Tabell 7.7 är ett förkortat format av One Sheet Table utarbetat av Doi 1957.

Användningen av Dois One Sheet Table kan ses med hjälp av faktiska procentandelar under olika grödor i Saharanpur-distriktet för år 1991-1992. De rankade och kumulativa procentsatserna är som visas i Tabell 7.8.

Därför kan omfattningen av den kumulativa procentandelen starta från över 50 procent, som bidrar av de högre rangerna, vara den första, två eller tre grödor osv. I Sahara-distriktet upptar den första grödan (vete) 43 procent, nästa ingår automatiskt så att den ackumulerade procenten överstiger 50 procent. Nästa gröda, ris, ingår i kombinationen, vilket gör summan av de två första grödorna 66 procent (tabell 7.8).

Ett arks tabell (tabell 7.7) av kritiska värden för olika sorter av grödor efter de två första raderna ska konsulteras enligt följande:

1. Kumulativ andel av 66 (vete och ris) ligger mellan 65 och 70. Det är nära 65, välj 65 som summan av procenten av de högre rankade elementen, dvs vete och ris, vilket bidrar till över 50 procent av total beskuren area.

2. Nu under rubrik 65 är det kritiska värdet för elementets tredje rang lägre än den tredje grödan, dvs sockerrör, upptar 14 procent eller faktisk procentandel av tredje grödan i större än kritiskt värde, dvs 8, 66, och Därför ska den ingå i kombinationen. Den kumulativa andelen av tre element (grödor) kommer till 80, 5 (tabell 7.7).

3. Den kumulativa procenten av 80, 50 ligger mellan 80 och 85, men den ligger nära 80 där motsvarande kritiska värde av elementet (gröda) vid fjärde rang är 13, 83. Eftersom grödan i rank fyra upptar endast 5 procent, det vill säga mindre än det kritiska värdet, ska det uteslutas från kombinationen.

Således har Saharanpur-distriktet, enligt Dois teknik, en kombination av 3 grödor, dvs vete-ris-sockerrör (WRS). Dois teknik visar att högre rangordnade grödor har en hög procentandel, säger över 10 procent, de lägre rankningsgrödena med mindre än 5 procent av det brutto beskådade området utesluts vanligtvis från kombinationen och som sådant fragmentariskt mönster av grödkombination och inkludering av mindre grödor i kombinationen undviks. Denna teknik tillämpas mest lönsamt på en sådan situation som finns i
grödor kombination där inbördes samband finns mellan komponentkombinationerna (Doi, 1957).