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2015年6月28日(日) 良い天気になりました、暑い、dataは面白い

●朝から良い天気に。その分、暑いのですが。美味しいお茶飲んでます。最近、頭の中が、形状系へ行ってしまっているようで。一方で、美味しくないお茶は水出しで呑んでも美味しくない。味が足りないのか、揉み方が悪いのか。形状を保ったまま美しい茶殻になるようなお茶をつくってみたい、と思う訳で。
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□美しいとは何か? とりあえず、飲んでも茶殻がキラキラしている。飲む前の茶葉も持っただけ触っただけでワクワクする、そんなお茶をキッチリとつくりたいなぁ。
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□先日の二番茶おくひかりですが、これはこれで好き。造った感があるんだなぁ。職人の自負かしら。
●そして、そんな事を思いながら、朝からグラフをいじくる。久々にGraphPad Pprism6を扱いながら、使い方忘れたな、と思いながら、同じdataだけど色々と見返して見たり。面白いなぁ。何かあるんだよなぁ。特に私のグラフ好きの最初のきっかけの枠摘み経時調査のN率×枠重量。これから始まったんだよなぁ、グラフフェチが。
season all data
□秋肥3処理(6kgN、12㎏N、18kgN)、そして春肥3処理(6kgN、12kgN、18kgN)の組み合わせ、というか、All20kg≒秋肥6kg+春肥6kg、All40kg≒秋肥12㎏+春肥12㎏、All60kg≒秋肥18kg+春肥料18kg、を組み込んだ設計。もっと複雑な組み合わせも可能だが、調査が膨大になる。とりあえず、あの頃は、秋肥と春肥の影響を明確にしたかった。年間を通じれば、これに夏肥が絡んでくるのだが、それ自体は、秋肥への加算的な役割、あるいは、樹体そのものづくりに絡んでくるものだと思う。Lineraで引けば何かが見えてくるような気がする、そんなグラフ。
●そして、そのグラフから、12k処理(年間40kg)を取り出して見る。秋肥と春肥の関係。一番茶収穫芽に対してはN率×枠重量の関係では明らかに春肥が貢献。では、秋肥の意味合いは何なのか。そして、なぜ春肥なのか。
season 12kg linear
□これを平行性検定等を使って、各直線を比較する。枠摘みのdataのばらつき。でも傾向は捉えられる。というか、やはり一回調査でもしっかり施肥の影響は捉える事ができるんだなぁ、と思う。
●一方で、本当にLinear1次回帰でいいのか。non-Linearで2次回帰、3次回帰の線を描き、fittingを高める。また、そこで何かの傾向が見えるのかもしれないし、実際、何かありそうなんだなぁ。2次も3次もほぼ差はなし。ということは、この曲線的推移にも意味があるのだと思う。秋肥のある事による初期的に高いN率×枠重量の関係。秋肥はなぜ初期的影響を見せるのか?
season 12kg non-linear
□prismは簡単に色々なグラフが創れるからいいんだなぁ。試験場にでもいない限りは使う場面がないけど、でもこうやってグラフを描くのはとっても楽しい。
●春肥が重要ですよ、と言い切ってもいいのだが、昨日の日別推移でみれば、秋肥のある事で意味が出てくるものもある。収量性。そして、質的成分検討はしなくてはならないが、春肥が内容成分Nをつくる、と考えていいのだろう。では、どうすれば、適切な施肥の在り方という提言が可能となるのか。それを明確にしたい。[12:50]
●秋肥+春肥施用について、データを取り出して見る。平行性が限りなく高い。x-slopeの違いは、重量増加の伴うN率の減少度の違いとなるのだが、秋肥もやります、春肥もやります、というとその傾向差がなくなる。一方で、春だけ、秋だけ、というとそれに違いが出る。それについても、実は以前から何故?という思いがあるのだが、それをキッチリと整理した文献等もない訳で。
秋+春施肥
○綺麗なグラフだ。平行性検定ではP値0.9959。これ位の線が引けるととっても楽しい。
○これで、各処理に差があるのか、という事は、Y-interceptでP<0.05で見れば、60kg≒40kg>20kg>0kgとなる。
秋+春40kg60kg
○この2本の線に差があるのか、ないのか。試験処理として40kgにおける反復の違いが、・・・。どうなんだろう。反復で明らかに差がある?。その整理。
秋+春40kg
○このばらつきと線型性は。
40kg-ab.jpg
□反復ABで、こんな直線が引けちゃいました。ばらつきかぁ。
●それに、20kgと60kgの線をぶち込んでみると。
40kg-ab 20kg 60kg
□あれ、綺麗にそれぞれでかぶっています。それを、それぞれでグラフにしてみると。
40kg-a 60kg40kg-b 20kg
□すごいなぁ、ぴったし、って。
●従来的に試験調査の反復性の甘さについては感じているところだけど、これまた、きっちりとこう出るとねぇ。頻度主義者としては、やはり、もっともっとdata点を取らなきゃ、と思ってしまうけど。一方で、ほ場設計の問題の可能性が高いんだよね。反復がキチッと取りきれない圃場条件。生育差、圃場ばらつきを埋められない試験処理。一方で、ブロック別(反復毎の)の傾向も出るかな、と。やってみましょう。
all data 0-60kg
□反復毎のdataを落とし直して、それにLinear処理をしてみます。
all data linear
□こんな感じです。これを反復ABで、まずそれぞれの施肥量毎で描いてみると(40kgを除く)。
60kg-ab.jpg
□60kg(実際は36kg)。すごいなぁ、枠摘み調査。完全に直線がかぶっている。これがプラトー、って事?
20kg-ab.jpg
□20kgはややslope違い。
0kg-ab.jpg
□そして、0kgは、slopeの完全違い。無施肥という事の限界値はどこに。やはり土壌Nの供給性等影響するんだろうなぁ。逆に言えば、それだけ植物的に施肥に対する反応性が高くなる、という事か。
●そして、40kgのABをそれぞれ60kgと20kgに充て込んでみると。
60kg-ab 40kg-a
□60kgのABと40kgのAのグラフ。重なってますね、しっかり。逆にエンドポイントが長い40kgの方がslopeは緩やかに。
40kg-b 20kg-a
□そして、40kgのBと20kgのA。これもがっちりかぶっています。
20kg-b 0kg-ab
□そして、20kgのBと0kgのABの組み合わせ。slope違い。
●結局、調査精度を高めるには反復数の確保、サンプル数の確保は絶対的に必要。でも一方で、大くくりの意味で、施肥量と枠摘み重量&N率での傾向はグラフという見える形で出ている。しかも、秋肥+春肥の上限プラトーの形でもモノが言えるのでは、と思ってしまう。あとはそれにおける質の問題。
●秋肥と春肥で、その新芽における品質影響性に差があるのか。また、収量性に対しては、その構成要素、あるいは出開き度というものに対して影響性があるのか、ないのか。単純に収量性の向上が芽数なのか、芽重なのか。また、それにおける新芽の硬化度は。
●この調査自体は、時期別施肥削減調査という方をメインにやっていた次のステップへのプレ調査的なもので、枠摘みも1区2枠で反復も2という形(通常は1区3または4枠、反復3で実施)。一方で、茶園はばらついているのが前提。その中で、傾向をどう読み取るのかがポイントだと思っていたし、そのための調査をやってきた。ばらつきをどう表現するか、またそれがどのような形で示せるのか。大きくばらつく中で、それでも、これだけの事が出てくる。そんな意味で、試験場にいた3年間は個人的には無駄ではなかったと思う。試験場的には無駄人材だったようだが。
●さて、こんな話をまた時期別施肥削減の方でも整理をし直してみると面白い、と思う。また、これを理解してくれる人と話がしたいなぁ。飲みながらでいいので。
●今日の一冊。岡本一宏[作]中村公彦[監修]『マンガうんちくプラモデル』【2015年,㈱KADOKAWA,\998+税】。蘊蓄好き。そして、プラモデル、ガンプラ直撃世代としては、こういうのを読むと、よく分かる、という事になる。久々にプラモデル屋(いまだに静岡にはあるんだなぁ、そういうお店が。昔からの)にでも行って来ようかな。
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[ 2015/06/28 ] 一般 | TB(0) | CM(0)