Wizualizacja jako nowoczesne narzędzie wspierające analizy statystyczne w ochronie roślin

Jan Bocianowski

jan.bocianowski@up.poznan.pl
Katedra Metod Matematycznych i Statystyczny, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu (Poland)
https://orcid.org/0000-0002-0102-0084

Abstrakt

W pracy omówiono znaczenie graficznej prezentacji wyników doświadczeń w ochronie roślin, ze szczególnym uwzględnieniem jej roli w analizie, interpretacji i komunikowaniu wyników badań naukowych. Wskazano, że doświadczenia z zakresu ochrony roślin generują złożone i wielowymiarowe dane dotyczące skuteczności metod chemicznych, biologicznych i integrowanych, których czytelne opracowanie ma kluczowe znaczenie dla praktyki rolniczej oraz komunikacji naukowej. Przedstawiono najczęściej stosowane metody wizualizacji danych, takie jak wykresy słupkowe, liniowe, punktowe, pudełkowe oraz mapy zagrożeń fitosanitarnych, podkreślając ich znaczenie w ocenie skuteczności zabiegów ochronnych, dynamiki procesów biologicznych oraz zależności pomiędzy czynnikami środowiskowymi i technologicznymi. Omówiono główne zalety graficznej prezentacji danych, do których należą ułatwienie interpretacji wyników, możliwość szybkiego porównywania obiektów doświadczalnych, wspomaganie analizy statystycznej oraz zwiększenie przejrzystości i atrakcyjności opracowań naukowych. Zwrócono również uwagę na rosnące znaczenie wizualizacji przestrzennej w kontekście rolnictwa precyzyjnego i monitoringu zagrożeń fitosanitarnych. Jednocześnie wskazano na ograniczenia i potencjalne zagrożenia związane z niewłaściwym stosowaniem metod graficznych, takie jak nadmierne upraszczanie danych, możliwość manipulacji skalą wykresów, ograniczona precyzja informacji liczbowych oraz trudności w prezentacji danych wieloczynnikowych. Podkreślono, że poprawnie przygotowana wizualizacja danych powinna stanowić uzupełnienie analizy statystycznej i opisowej, a nie jej zastępstwo. W konkluzji stwierdzono, że znaczenie graficznej prezentacji wyników w ochronie roślin będzie systematycznie wzrastać wraz z rozwojem nowoczesnych metod badawczych i rolnictwa precyzyjnego.


Słowa kluczowe:

ochrona roślin, wizualizacja danych, prezentacja graficzna, mapy zagrożeń fitosanitarnych, rolnictwo precyzyjne, komunikacja naukowa

Cleveland W.S. 1993. Visualizing data. Hobart Press, Summit, NJ, USA.
Google Scholar

Cleveland W.S. 1994. The elements of graphing data. 2nd ed., Hobart, 1994.
Google Scholar

Cleveland W.S., McGill R. 1984. Graphical perception: Theory, experimentation, and application to the development of graphical methods. Journal of the American Statistical Association, 79, 387, 531–554. https://doi.org/10.1080/01621459.1984.10478080
Google Scholar

Danielewicz J., Horoszkiewicz J., Jajor E., Korbas M., Bocianowski J., Nowaczyk K. 2023. Podatność odmian owsa (Avena sativa L.) na porażenie przez Drechslera avenae (helmintosporioza owsa) i jej wpływ na plon. Progress in Plant Protection, 63, 3, 173–180. DOI:10.14199/ppp-2023-019
Google Scholar

Erlichowski T. 2025. Wpływ warunków sezonowych na dynamikę, liczebność populacji mszyc oraz presję infekcyjną wirusów na plantacjach ziemniaka w wybranych lokalizacjach w 2025 roku. Ziemniak Polski, 35, 4, p. 43
Google Scholar

Friedman A., Rahman M., Dinh L., Rosen P. 2026. Designing for Engagement: A Comparison of Canvas and a Visual Peer Review Dashboard. ACM Transactions on Computing Education, 26, 3, 54. https://doi.org/10.1145/380096
Google Scholar

Gazdecki M., Beba P., Goryńska-Goldmann E., Wiza-Augustyniak P. 2025. Postrzeganie i ocena biologicznych środków ochrony roślin przez rolników w Polsce. Zagadnienia Doradztwa Rolniczego, 120, 2, 95–115.
Google Scholar

Horoszkiewicz J., Bocianowski J., Danielewicz J., Jajor E., Korbas M., Mikos-Szymańska M., Podleśny M., Świerczyńska I. 2026. The Impact of Plant Extracts and Fermentation Products on the Growth of Mycelium of Selected Fungi Examined by the Additive Main Effects and a Multiplicative Interaction Model. Agronomy, 16, 9, 871. https://doi.org/10.3390/agronomy16090871
Google Scholar

Huff D. 2023. How to lie with statistics. Penguin UK.
Google Scholar

Hulme P. 2024. Thematic mapping of biosecurity highlights divergent conceptual foundations in human, animal, plant and ecosystem health. NeoBiota, 95, 221–239. DOI:10.3897/neobiota.95.130178
Google Scholar

Jambor H., Antonietti A., Alicea B., Audisio T.L., Auer S., Bhardwaj V., Burgess S.J., Ferling I., Gazda M.A., Hoeppner L.H., Ilangovan V., Lo H., Olson M., Mohamed S.Y., Sarabipour S., Varma A., Walavalkar K., Wissink E.M., Weissgerber T.J. 2021. Creating clear and informative image-based figures for scientific publications. PLoS Biology, 19, 3, e3001161. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001161
Google Scholar

Jambor H.K. 2025. A checklist for designing and improving the visualization of scientific data. Nature Cell Biology, 27, 879–883. https://doi.org/10.1038/s41556-025-01684-z
Google Scholar

Jop B., Marczewska-Kolasa K., Abdallah I., Bocianowski J., Synowiec A. 2026. Temperature effects on germination indices in herbicide-resistant and susceptible silky bentgrass (Apera spica-venti) populations. Progress in Plant Protection, 66, 1, 5–15. DOI:10.14199/ppp-2026-001
Google Scholar

Kelleher C., Wagener T. 2011. Ten Guidelines for Effective Data Visualization in Scientific Publications. Environmental Modelling & Software, 26, 6, 822–827. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2010.12.006
Google Scholar

Kończak G. (2024). Wizualizacja wyników badań naukowych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. doi.org/10.22367/uekat.9788378759010
Google Scholar

Kowalska J., Krzymińska J., Łukaszyk J. 2024. Przegląd aktualnych narzędzi internetowych wspierających ochronę roślin oraz wybranych badań w rolnictwie ekologicznym w Polsce. Progress in Plant Protection, 64, 3, 117–126. DOI:10.14199/ppp-2024-011
Google Scholar

Kozak M. 2010. Basic principles of graphing data. Scientia Agricola, 67, 4, 483–494. https://doi.org/10.1590/S0103-90162010000400017
Google Scholar

Lin M., Huang Q., Deng Z., Schreck T., Cai Y. 2026. DensityBars: A Space-Efficient Visualization for Event Temporal Distribution. Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 408, 1–17. https://doi.org/10.1145/3772318.3791169
Google Scholar

Micek J. 2025. Monitoring chorób i szkodników w uprawie roślin. Jak działa system Farm Smart? Agro Smart Lab. https://agrosmartlab.pl/blog/monitoring-chorob-i-szkodnikow-w-uprawie-roslin-jak-dziala-system-farm-smart/
Google Scholar

Midway S.R. 2020. Principles of Effective Data Visualization. Patterns (N Y), 1, 9, 100141. DOI:10.1016/j.patter.2020.100141
Google Scholar

Musiał K. 2025. Przemiany strukturalne w rolnictwie i ich potencjalne następstwa w sferze podtrzymania usług ekosystemowych. Przykład obszarów cennych przyrodniczo w województwie pomorskim. Annals of the Polish Association of Agricultural & Agribusiness Economists, 27, 4, 114–127. DOI:10.5604/01.3001.0055.4387
Google Scholar

Mühl D.D., De Oliveira L. 2022. A bibliometric and thematic approach to agriculture 4.0. Heliyon, 8, 5, e09369. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09369
Google Scholar

Piesik D., Krasińska A., Twardowski J., Krawczyk K., Bocianowski J., Buszewski B., Wejnerowska G., Narloch I., Mayhew C.A. 2026. An investigation of the major volatile organic compounds released by maize plants following the application of methyl jasmonate and Z-jasmone. Journal of Plant Physiology, 320, 154763. https://doi.org/10.1016/j.jplph.2026.154763
Google Scholar

Rakuschek J., Hauser H., Schreck T. 2026. Guided spiral visualization for periodic time series and residual analysis. Computers and Graphics, 135, C. https://doi.org/10.1016/j.cag.2026.104535
Google Scholar

Rougier N.P., Droettboom M., Bourne P.E. 2014. Ten Simple Rules for Better Figures. PLoS Computational Biology, 10, 9, e1003833. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003833
Google Scholar

Rys M., Jurczyk B., Pociecha E., Curci P.L., Bocianowski J., Szaleniec M., Waligórski P., Janeczko A. 2026. Climate change-related deacclimation disrupts sugar allocation and transport in winter oilseed rape (Brassica napus L.). Environmental and Experimental Botany, 243, 106332. https://doi.org/10.1016/j.envexpbot.2026.106332
Google Scholar

Tufte E.R. 1997. Visual explanations: Images and quantities, evidence and narrative. Graphics Press.
Google Scholar

Tukey J.W. 1977. Exploratory data analysis (Vol. 2, pp. 131–160). Reading, MA: Addison-Wesley.
Google Scholar

Tukey J.W. 1993. Exploratory data analysis: past, present and future (No. ARO2699710MA).
Google Scholar

Pobierz


Opublikowane
08/18/2026

Cited By / Share

Bocianowski, J. (2026) „Wizualizacja jako nowoczesne narzędzie wspierające analizy statystyczne w ochronie roślin”, Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin. doi: 10.37317/biul-2026-0002.

Autorzy

Jan Bocianowski 
jan.bocianowski@up.poznan.pl
Katedra Metod Matematycznych i Statystyczny, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Poland
https://orcid.org/0000-0002-0102-0084

Statystyki

Abstract views: 33
PDF downloads: 10


Licencja

Prawa autorskie (c) 2026 Jan Bocianowski

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.

Z chwilą przekazania artykułu, Autorzy udzielają Wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji na korzystanie z artykułu przez czas nieokreślony na terytorium całego świata na następujących polach eksploatacji:

  1. Wytwarzanie i zwielokrotnianie określoną techniką egzemplarzy artykułu, w tym techniką drukarską oraz techniką cyfrową.
  2. Wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem oryginału albo egzemplarzy artykułu.
  3. Publiczne wykonanie, wystawienie, wyświetlenie, odtworzenie oraz nadawanie i reemitowanie, a także publiczne udostępnianie artykułu w taki sposób, aby każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i w czasie przez siebie wybranym.
  4. Włączenie artykułu w skład utworu zbiorowego.
  5. Wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej na platformy elektroniczne lub inne wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej do Internetu, lub innej sieci.
  6. Rozpowszechnianie artykułu w postaci elektronicznej w internecie lub innej sieci, w pracy zbiorowej jak również samodzielnie.
  7. Udostępnianie artykułu w wersji elektronicznej w taki sposób, by każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i czasie przez siebie wybranym, w szczególności za pośrednictwem Internetu.

Autorzy poprzez przesłanie wniosku o publikację:

  1. Wyrażają zgodę na publikację artykułu w czasopiśmie,
  2. Wyrażają zgodę na nadanie publikacji DOI (Digital Object Identifier),
  3. Zobowiązują się do przestrzegania kodeksu etycznego wydawnictwa zgodnego z wytycznymi Komitetu do spraw Etyki Publikacyjnej COPE (ang. Committee on Publication Ethics), (http://ihar.edu.pl/biblioteka_i_wydawnictwa.php),
  4. Wyrażają zgodę na udostępniane artykułu w formie elektronicznej na mocy licencji CC BY-SA 4.0, w otwartym dostępie (open access),
  5. Wyrażają zgodę na wysyłanie metadanych artykułu do komercyjnych i niekomercyjnych baz danych indeksujących czasopisma.

Inne teksty tego samego autora

1 2 3 4 5 > >>