Характеристика природных зон сумской области
Почвы определяются по качественному составу, который выражается в баллах (от 100 до 1):
ü Лучшие почвы 100-70 баллов;
ü Средние почвы 69-40 баллов;
ü Плохие почвы 39-1 балла.
Качественная оценка почв пашни Украины - 61 былл, Сумской области - 65 баллов, Полесской зоны Украины - 49 баллов, Полесской зоны Сумской области - 38 баллов, переходная зона Сумской области - 54 балла, Лесостепь Украины - 66 баллов, Лесостепь Сумской обл. - 74 балла. Степная зона Украины - 62 балла.
Экономические условия.
К экономическим условиям растениеводства Сумской области относятся:
ü Структура посевной площади;
ü Структура валовой продукции;
ü Специализация отраслей растениеводства.
Ниже приводится структура посевных площадей основных групп сельхозкультур (за 1997 год).
Таблица 3.3.1.
Структура посевных площадей основных групп сельхозкультур (за 1997 год), в процентах от посевной площади
|
№ п/п |
Группы культур |
Украина |
Сумская область |
|
1. |
Зерновые |
49,7 |
48,2 |
|
2. |
Кормовые |
32 |
36 |
|
3. |
Технические |
11 |
9,8 |
|
4. |
Картофель, овощи, бахча |
7,8 |
16,5 |
Структура посевных площадей определяет структуру валовой продукции.
Структура валовой продукции Сумской области (по ценам 1996 г.), в процентах:
1. Картофель, овощи, бахча 42,8
2. Зерновые 24,3
3. Кормовые 16,8
4. Технические 13,1
Специализация Сумской области - картофельно-овоще-бахчевая - зерновая.
В Полесской зоне Сумской области специализация картофельно-зерновая, в переходной зоне - свекловично-картофельная, в Лесостепной - свекловично-зерновая.
Дополнительно
Термоиндикаторы
Роль
температурных и тепловых измерений настолько велика, что в настоящее время без
них не может обойтись практически ни одна область знаний, ни одна отрасль
промышленности.
Каждый
из существующих способов измерения температуры имеет свои достоинства и
недостатки, поэтому выбор того или ин ...
Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании
изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении
различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных
НС для распознавания образов и изображений:
применение для извлечение
...