Issue
Agronomie
Volume 21, Number 1, January-February 2001
Page(s) 73 - 89
DOI http://dx.doi.org/10.1051/agro:2001110
DOI: 10.1051/agro:2001110

Agronomie 21 (2001) 73-89

Effects of soil, climate and cultivation techniques on cotton yield in Central Greece, using different statistical methods

Dionissios P. Kalivas and Vassiliki J. Kollias

Department of Soil Science and Agricultural Chemistry, Agricultural University of Athens, 75 Iera Odos, Botanikos 11855, Athens, Greece

(Received 1 December 1999; revised 21 September 2000; accepted 26 September 2000)

Abstract
This study aims to identify and quantify the relationship between the environmental and crop management variables and the cotton yield in the Thessaly plain in Central Greece. A total of 349 fields spread along the area were selected where cotton yield, soil and management data were measured for three consecutive growing seasons. A combination of statistical tools such as one-way and n-way analysis of variance (ANOVA), linear regression analysis and factor analysis was used for the identification and confirmation of the role of soil and management variables under different climatic conditions. ANOVA showed that soil order, topsoil and subsoil texture, carbonates, cultivar, previous uses of the sampling sites, defoliation and the spatial and temporal variation of the climate were significant for the yield ( P < 0.001). Regression analysis confirmed the results of ANOVA and suggested that 50% of the yield variance is accounted for by soil variables, about the same percentage (47% ) is accounted for by management variables, while soil and management variables together explain 65% of the yield variance. Factor analysis was applied on the data in two ways: (i) by including yield variable between the variables and (ii) by not including yield. Both analyses resulted in ten factors which were identified by the same groups of variables. Results from the first factor analysis suggested that 61% of the total yield variance is accounted for by the ten factors. Factors F1 and F2 explain about half of this variance while the factor F5 explains one third of it. Regression analysis on the factor scores calculated from the second factor analysis showed that factors F1, F2, F5 and F7 explain 41% of the total yield variance. In both analyses factor F1 is defined mainly from soil variables, while F2, F5 and F7 mainly from management variables.

Résumé
Étude des effets du sol, du climat et des techniques de culture sur la production du coton en Grèce centrale, utilisant différentes méthodes statistiques. L'objectif de cette étude était de déterminer et quantifier la relation entre les variables de l'environnement et celles de la conduite de la culture sur la production du coton dans la plaine de Thessalie, en Grèce centrale. 349 champs répartis sur toute la région ont été choisis dans lesquels nous avons mesuré pendant trois années consécutives la production de coton et les variables qui caractérisent sa culture et les sols. Trois méthodes statistiques ont été utilisées (analyse de variance à un et plusieurs critères, régression linéaire et analyse factorielle) pour identifier et confirmer l'effet des techniques culturales sous différentes conditions climatiques. L'analyse de variance (ANOVA) a montré que la catégorie de sol, la composition mécanique de la couche superficielle et celle du sol en profondeur, la teneur en carbonates, le cultivar, les précédents culturaux, la défoliation et les variations spatio-temporelles du climat ont un effet significatif ( P < 0.001) sur le rendement. La régression linéaire a confirmé les résultats des ANOVA et suggéré que 50 % de la variation du rendement est liée aux variations de sol tandis que le même pourcentage (47 % ) serait dû aux variables de conduite de culture ; l'ensemble ces deux groupes de variables expliquent 65 % de la variation du rendement. L'analyse factorielle a été réalisée de deux manières différentes : (i) en incluant les données de rendement parmi les variables et (ii) en ne les incluant pas. Dans les deux analyses, dix facteurs ont été mis en évidence, identifiés par le même groupe de variables. La première analyse montre que 61 % de la variance totale du rendement est représentée par les 10 facteurs. F1 et F2 expliquent la moitié de cette variance tandis que F5 en explique le tiers. La régression réalisée sur les facteurs extraits par la seconde analyse a montré que les facteurs F1, F2, F5 et F7 expliquent 41 % de la variance totale du rendement. Dans les deux cas le facteur F1 est déterminé principalement par les variables de sol, alors que F2, F5 et F7 le sont par celles liées aux techniques culturales.


Key words: cotton yield / soil / management practices / statistical analysis / factor analysis

Mots clés : coton / rendement / sol / techniques culturales / analyses statistiques / analyse factorielle

Correspondence and reprints: Dionissios P. Kalivas e-mail: kalivas@aua.gr

Communicated by Jean-François Ledent (Louvain-La-Neuve, Belgium)



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