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A. WALLEN, RECOLTES ET VARIATIONS CL1MATIQUES. 



Oes valeurs diverses sont contenues dans le tableau 24. La corrélation commune 

 devient M 0,61 et Féquation de regression est la suivante: 



X, 615 — 9,i X, 4 ;5 X 3 ± (0,6 ,1 ! k . ;!). 

 Tableau 24. Coefficieuts de corrélation pour Vorge du gouvernement de Skaraborg. 



Faeteurs 



Moyeime r d'ordre r d'ordre 1 



A*, Récolte d'orge 565 hl 12 - 0,46 12,3 - 0,26 



A r „ Temp. de juillet + 15°,:) 13 +0,57 13.2 +0,45 



X 3 Préc. de inni, juin et juillet . 178 mm 23 — 0,17 — 



Pour le niéme gouvernement nous avons aussi étudié la corrélation entré la 

 récolte d'avoine (1), et les faeteurs météorologiques suivants: la température de juil- 

 let (2), et Feau tombée de mai, juin et juillet (3). Entré la récolte et ce dernier 

 facteur nous avons le coefficient considérable de + 0,69 (voir le tableau 25). La corréla- 

 tion entré la température et l'eau tombée étant grande, le coefficient partiel r ]2 . 3 ne 

 devient que — O.23 et le coefficient conimun seulement R = 0,?i. L'équation de re- 

 gression est la suivante: 



X] =497 — 7,6 X 2 1 0,72 X 3 ±(0,5/? \ k.ft). 

 Tableau 25. Coefficieuts de corrélation pour Vavoine du gouvernement de Skaraborg. 





Faeteurs 





Moyenne 



r d 'ord re 



r d'ordre 1 I 



A\ 



Temp. de juillet . . 

 Préc. de mai, juin et 



juillet . 



509 hl 

 + 15°,3 

 178 mm 



12 - 0,48 



13 +0,69 

 23 0.17 



12,3 



13.2 



- 0,23 



+ 0,60 



Pour le gouvernement de Södermanland, nous avons étudié la corrélation entré 

 la récolte de froment (1) et la température d'aoiit (2), la température de février (3) 

 et Feau tombée en avril (4). Les diverses valeurs sont contenues dans le tableau 

 26, d'ou il ressort qu'il y a entré la température d'aout et Feau tombée d'avril une 

 corrélation assez grande de — 0.32, et entré la température de février et Feau tombée 

 d'avril la corrélation considérable de + 0,45. Les corrélations totales dépendent beau- 

 coup a cette corrélation mutuelle et le coefficient commun ne devient que i? = 0,c2. 

 L'équation de regression devient 



X x = 1420 39 : 4 X, f ll,i X 3 + 1,5 X 4 ± (0,5 p + k . /?). 



Pour le me me gouvernement, nous avons aussi étudié la corrélation entré la 

 récolte cForge (1) et la température moyenne de juin et juillet (2) et Feau tombée 

 en juillet (3) (voir le tableau 27). Nous trouvons 72 = 0,73 et Féquation de regression 

 suivante : 



Xt — 1238 — 38,9 X 2 4- 0,8 X 3 ± (0,5 f i \ k . ,>'). 



