By simple be the development and gr

By simple be the development and growth of tomato plant there are links of other variables that allow such as:
temperature, sunlight, nutrients and substrate or soil. Mexico has a great diversity of climates by what these crop
yields vary depending on the level of applied technology (greenhouses, mesh-shadow or Mac), conditions of
light, temperature and substrate or soil in which to develop [1]. Cultivation is determined by the direction of
growth, to assess the growth of leaf area weekly. To determine the growth of this, you may experience through two crop cycles; therefore sampling should be held sequentially with trials repeated weekly, which would allow
the application of the model of Markov chains. Paegelow mentions that Markov chains simulate the prediction
of the State of a system at a time determined from two from States, i.e. that does not consider the descriptive,
and explanatory variables, but it is based solely on the analysis of the internal dynamics of the system. In the
study of the growth of leaf area apply Markov chains, determining the functions of the variables which link the
growth of tomato in its phenological stages, established by weekly surveys on the development of plants, so it is
essential to establish a transition matrix, this being a stochastic process used to study phenomena from an initial
state, passing through a sequence of States, where a particular State transition occurs according to a certain
probability [2]. Above, are carried out two experimental trials in the cycles of production, spring-summer and
autumn-winter determining growth leaf area in red tomato type “Saladette” under greenhouse conditions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจะพัฒนาและเจริญเติบโตของพืชมะเขือเทศที่มีการเชื่อมโยงของตัวแปรอื่น ๆ ที่อนุญาตเช่น: อุณหภูมิ แสงแดด สารอาหาร และพื้นผิว หรือดิน เม็กซิโกมีความหลากหลายของสภาพอากาศ โดยเหล่านี้ตัด อัตราผลตอบแทนขึ้นอยู่กับระดับของเทคโนโลยีที่ใช้ (โรงเรือน ตาข่ายเงา หรือ Mac), เงื่อนไขการ แสง อุณหภูมิ และพื้นผิว หรือดินในการพัฒนา [1] เพาะปลูกถูกกำหนด โดยทิศทางของ เจริญเติบโต การประเมินการเติบโตของพื้นที่ใบต่อสัปดาห์ การตรวจสอบการเจริญเติบโตนี้ คุณอาจพบผ่านรอบสองพืช ดังนั้น การสุ่มตัวอย่างควรจัดตามลำดับ ด้วยซ้ำทุกสัปดาห์ การทดลองซึ่งจะอนุญาตให้ โปรแกรมประยุกต์รุ่นของ Markov chains Paegelow กล่าวว่า Markov chains จำลองการคาดการณ์ ของสถานะของระบบในเวลาที่กำหนดจากสองจากอเมริกา เช่นที่ไม่พิจารณาการอธิบาย และตัวแปรอธิบาย แต่มันขึ้นอยู่ในการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงภายในระบบเท่านั้น ใน การศึกษาการเจริญเติบโตของใบใช้ Markov chains การกำหนดฟังก์ชันของตัวแปรที่เชื่อมโยงการ เจริญเติบโตของมะเขือเทศในขั้นช่วย ก่อตั้งขึ้น โดยการพัฒนาของพืช การสำรวจทุกสัปดาห์ดังนั้นจึง สิ่งสำคัญในการสร้างเมทริกซ์การเปลี่ยน นี้ถูกใช้ในการศึกษาปรากฏการณ์จากต้นกระบวนการ stochastic รัฐ ผ่านลำดับของอเมริกา ที่เปลี่ยนสถานะเฉพาะที่เกิดขึ้นตามช่วง ความน่าเป็น [2] ข้างต้น จะดำเนินการทดลองทดลองที่สองในรอบของการผลิต ฤดูใบไม้ผลิฤดูร้อน และ พื้นที่ใบเติบโตกำหนดฤดูใบไม้ร่วง-ฤดูหนาวในมะเขือเทศสีแดงพิมพ์ "Saladette" ภายใต้สภาวะเรือนกระจก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยที่เรียบง่ายมีการพัฒนาและการเจริญเติบโตของพืชมะเขือเทศมีการเชื่อมโยงของตัวแปรอื่น ๆ ที่ช่วยให้เช่น
อุณหภูมิแสงแดดสารอาหารและสารตั้งต้นหรือดิน เม็กซิโกมีความหลากหลายของสภาพอากาศโดยสิ่งที่พืชเหล่านี้
อัตราผลตอบแทนที่แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับระดับของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี (โรงเรือนตาข่ายเงาหรือ Mac) เงื่อนไขของ
แสงอุณหภูมิและสารตั้งต้นหรือดินในการที่จะพัฒนา [1] การเพาะปลูกจะถูกกำหนดโดยทิศทางของ
การเจริญเติบโตในการประเมินการเจริญเติบโตของพื้นที่ใบรายสัปดาห์ เพื่อตรวจสอบการเจริญเติบโตของนี้คุณอาจพบผ่านสองรอบการปลูกพืช ตามลำดับดังนั้นการสุ่มตัวอย่างควรจะจัดขึ้นพร้อมทดลองซ้ำรายสัปดาห์ซึ่งจะช่วยให้
การประยุกต์ใช้รูปแบบของโซ่มาร์คอฟที่ Paegelow กล่าวว่าโซ่มาร์คอฟจำลองการคาดคะเน
ของรัฐของระบบในช่วงเวลาที่กำหนดจากสองคนจากสหรัฐอเมริกา IE ที่จะไม่พิจารณาพรรณนา
และอธิบายตัวแปร แต่มันก็เป็นเพียงลำพังบนพื้นฐานการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงภายในของระบบ . ใน
การศึกษาการเจริญเติบโตของพื้นที่ใบนำไปใช้โซ่มาร์คอฟกำหนดฟังก์ชั่นของตัวแปรที่เชื่อมโยง
การเจริญเติบโตของมะเขือเทศในขั้นตอนชีพลักษณ์ของมันที่จัดตั้งขึ้นโดยการสำรวจรายสัปดาห์เกี่ยวกับการพัฒนาของพืชดังนั้นจึงเป็น
สิ่งสำคัญที่จะสร้างเมทริกซ์การเปลี่ยนแปลง นี้เป็นขั้นตอนการสุ่มที่ใช้ในการศึกษาปรากฏการณ์จากเริ่มแรก
รัฐผ่านลำดับของสหรัฐอเมริกาที่มีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งของรัฐตามที่บางอย่าง
น่าจะเป็น [2] ข้างต้นจะดำเนินการทดลองสองในรอบของการผลิตในฤดูใบไม้ผลิฤดูร้อนและ
ฤดูใบไม้ร่วงฤดูหนาวการกำหนดพื้นที่ใบเจริญเติบโตในประเภทมะเขือเทศสีแดง "Saladette" ภายใต้สภาวะเรือนกระจก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยง่าย คือการพัฒนาและการเจริญเติบโตของต้นมะเขือเทศ มีการเชื่อมโยงของตัวแปรอื่น ๆที่ช่วยให้เช่น :อุณหภูมิ แสงแดด รัง และพื้นผิว หรือดิน เม็กซิโกมีความหลากหลายที่ดีของภูมิอากาศ โดยปลูกพืชอะไรเหล่านี้อัตราผลตอบแทนที่แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับระดับของการประยุกต์เทคโนโลยี ( โรงเรือนตาข่ายเงาหรือ Mac ) , เงื่อนไขแสงและอุณหภูมิที่พื้นผิว หรือ ดินที่พัฒนา [ 1 ] การพิจารณาจากทิศทางของการ ประเมินการเติบโตของพื้นที่ใบ รายสัปดาห์ เพื่อศึกษาการเติบโตของพืช คุณอาจพบผ่านสองรอบ ดังนั้นคนควรจะจัดขึ้นราวกับการทดลองซ้ำทุกสัปดาห์ ซึ่งจะอนุญาตให้การประยุกต์ใช้แบบจำลองมาร์คอฟโซ่ paegelow กล่าวว่าลูกโซ่มาร์คอฟจำลองการทำนายสถานะของระบบในเวลาที่กำหนด จาก สอง จาก รัฐ คือ ที่ไม่ได้พิจารณาที่อธิบายและตัวแปรที่อธิบาย แต่มันขึ้นอยู่ แต่เพียงผู้เดียวในการวิเคราะห์พลวัตภายในของระบบ ในการศึกษาการเจริญเติบโตของพื้นที่ใบใช้ลูกโซ่มาร์คอฟ กำหนดฟังก์ชันของตัวแปรซึ่งเชื่อมโยงการเจริญเติบโตของมะเขือเทศในขั้นตอนของ phenological ก่อตั้งขึ้นโดยการสำรวจรายสัปดาห์ในการพัฒนาของพืช ดังนั้นจึงเป็นที่จำเป็นเพื่อสร้างการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่ม นี้เป็นขั้นตอนที่ใช้ในการศึกษาปรากฏการณ์จากการเริ่มต้นสภาพ ผ่านลำดับของสหรัฐอเมริกา ซึ่งการเปลี่ยนสถานะเฉพาะเกิดขึ้นตามแน่นอนความน่าจะเป็น [ 2 ] ข้างต้น จะดำเนินการทดลอง 2 ครั้งในรอบการผลิต ฤดูใบไม้ผลิ ฤดูร้อน และฤดูหนาวฤดูใบไม้ร่วงใบกำหนดพื้นที่ในพิมพ์ " มะเขือเทศสีแดง saladette " ภายใต้สภาพโรงเรือน