Plevele ozimé pšenice a technologie pěstování

Jakub Liška

Bachelor's thesis

Weeds of winter wheat and cultivation technology

Abstract:

Cílem této práce bylo vyhodnotit výskyt plevelů v porostu pšenice ozimé, na polní pokusné stanici v Žabčicích, v závislosti na technologii pěstování a pěstované předplodině. Zaplevelení bylo hodnoceno početní metodou na ploše 1m2. Jako varianty přípravy půdy byly použity technologie konvenční, minimalizační a přímé setí. Předplodinami pro pšenici ozimou byly vojtěška setá a kukuřice na siláž. Hodnocení probíhalo v letech 2017–2018. Statistické zpracování vyhodnocení počtu jedinců všech druhů v porostech ozimé pšenice bylo použito počítačového programu Statistica.cz. Ke zjištění vlivu sledovaných faktorů na jednotlivé druhy plevelů, které se vyskytovaly na polních pokusech, byly použity mnohorozměrné analýzy ekologických dat segmentovou analýzou DCA (Detrended Correspondence Analysis). Dále byly použity redundanční analýza (RDA) a kanonická korespondenční analýza (Canonical Correspondence Analysis, CCA). Z výsledků vyplývá, že technologie pěstování a předplodina ovlivňují druhové spektrum plevelů.

Abstract:

The aim of this thesis was to evaluate the occurrence of weeds in the winter wheat field at the field experimental station in Žabcice, depending on the technology of cultivation and on the preceding crop being cultivated. Weed infestation was evaluated using a numerical method on an area of 1m2. As a variant of soil preparation, conventional, minimizing and direct sowing technologies were used. Preceding crops for winter wheat were alfalfa and maize for silage. The evaluation took place in the years 2017-2018. The statistical processing of the evaluation of the number of individuals of all species in the winter wheat field was performed using the Statistica.cz computer software. In order to determine the effect of the observed factors on the weed species which occurred in the field experiments, multivariate analysis of ecological data was performed by using the Detrended Correspondence Analysis (DCA). In addition, Redundancy Analysis (RDA) and Canonical Correspondence Analysis (CCA) were used. The results show that cultivation technology and preceding crops affect weed species spectrum.

Keywords

plevele, obilniny, pšenice, půda, vojteška, technologie, kukuřice

Keywords

soil, weeds, cereals, wheat, technology, maize, alfalfa

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 26. 4. 2018

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Jan Winkler, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of AgriSciences

Bachelor programme / field:
Agrobiology / Plant Production