Dependency of one factor on other could be calculated by...

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Q.86

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2014

MCQ (Single Correct)

Most adaptive crop under moisture limited condition is -

नमी की सीमित परिस्थितियों (Moisture limited condition) में सर्वाधिक अनुकूलनीय फसल कौन सी है -

Rice धान Maize मक्का Wheat गेहूं Sesamum तिल

Under severe soil moisture limitation in arid and semi-arid agro-ecosystems, sesame (Sesamum indicum) is remarkably superior in adaptation compared to cereals.
Sesame develops an extensive, deep, penetrating taproot system (exceeding 1.5–2 meters) capable of extracting stored moisture from subsoil profiles.
In addition, it possesses small, pubescent leaves with low stomatal density, high leaf rolling capability, and the ability to shed old leaves to minimize transpiration.
Rice, maize, and wheat have fibrous adventitious root systems that are highly susceptible to acute drought stress during critical stages.

Hence, Sesamum is the most adaptive crop under moisture limited conditions (Option 4).

शुष्क एवं अर्ध-शुष्क क्षेत्रों में जहां नमी की अत्यधिक कमी होती है, तिल (Sesame) खाद्यान्न फसलों की तुलना में सबसे अधिक अनुकूलनीय फसल है।
तिल में गहरी मूसला जड़ (Taproot system) विकसित होती है जो मृदा की 1.5 से 2 मीटर तक की गहराई से अवशिष्ट नमी खींचने में सक्षम होती है।
इसकी पत्तियों पर रोएं (Pubescence) होते हैं और सूखे के समय यह अपनी निचली पत्तियां गिराकर वाष्पोत्सर्जन को न्यूनतम कर लेती है।
धान, मक्का और गेहूं की उथली रेशेदार जड़ें होती हैं और वे नमी की कमी के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं।

अतः नमी की सीमित परिस्थितियों में सबसे अनुकूलनीय फसल तिल है (विकल्प 4)।

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Q.87

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2014

MCQ (Single Correct)

When field varies in fertility, which experimental design is appropriate?

जब खेत में उर्वरता एक दिशा में विषम (Variable) हो, तो कौन सी प्रायोगिक अभिकल्पना उपयुक्त होती है?

CRD सीआरडी RBD आरबीडी Split plot स्प्लिट प्लॉट Paired row युग्मित पंक्ति

Completely Randomized Design (CRD) requires complete experimental homogeneity and is suited only for laboratories or pots.
When an agricultural field exhibits fertility variation in one direction (a unidirectional fertility gradient due to slope, irrigation, or past management), Randomized Block Design (RBD) is the standard appropriate design.
In RBD, the principle of local control is applied by constructing homogeneous blocks perpendicular to the fertility gradient, ensuring that within-block variation is minimized and between-block variation is removed from the experimental error.
If fertility varies in two perpendicular directions, Latin Square Design (LSD) is used.

Hence, RBD is the appropriate experimental design (Option 2).

पूर्णतया यादृच्छिक अभिकल्पना (CRD) केवल पूर्णतः समरूप परिस्थितियों (जैसे प्रयोगशाला या ग्रीनहाउस गमलों) हेतु उपयुक्त है।
जब खेत में मृदा उर्वरता में एक निश्चित दिशा (ढलान या उर्वरता प्रवणता) में भिन्नता होती है, तो यादृच्छिक ब्लॉक अभिकल्पना (Randomized Block Design - RBD) सबसे उपयुक्त मानी जाती है।
आरबीडी में उर्वरता प्रवणता के लंबवत समरूप ब्लॉक (खंड) बनाए जाते हैं, जिससे ब्लॉक के भीतर एकरूपता रहती है और ब्लॉकों के बीच की भिन्नता प्रयोगात्मक त्रुटि (Experimental error) से बाहर हो जाती है।
दो दिशाओं में उर्वरता प्रवणता होने पर लैटिन स्क्वायर डिजाइन (LSD) का प्रयोग होता है।

अतः सही उत्तर आरबीडी (RBD) है (विकल्प 2)।

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Q.88

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2014

MCQ (Single Correct)

For multi factor study, which experimental design is more appropriate?

बहु-कारक (Multi-factor) अध्ययन के लिए कौन सी प्रायोगिक अभिकल्पना अधिक उपयुक्त होती है?

BRD बीआरडी RBD आरबीडी CRD सीआरडी Split Plot स्प्लिट प्लॉट

In agronomic research involving two or more factors (e.g., irrigation levels, tillage methods, and fertilizer doses), treatments often require differing plot sizes or differing levels of precision.
Split Plot Design is uniquely suited for multi-factor trials where one factor requires large physical plots (such as irrigation or tillage machines, assigned to main plots) while another factor requires smaller plots (such as varieties or fertilizer doses, assigned to sub-plots).
It provides two distinct experimental errors: Error (a) for main plots and Error (b) for sub-plots and interaction effects, achieving higher precision on sub-plot treatments and their interactions.
CRD and standard RBD are single-factor designs (or simple factorials with uniform plot sizes).

Hence, Split Plot design is more appropriate for multi factor study (Option 4).

सस्य विज्ञान के ऐसे प्रयोगों में जहां दो या दो से अधिक कारकों (जैसे जुताई विधियां, सिंचाई स्तर एवं उर्वरक मात्राएं) का एक साथ अध्ययन करना हो, स्प्लिट प्लॉट डिजाइन (Split Plot Design) सर्वाधिक उपयुक्त होती है।
जब एक कारक के लिए बड़े भूखंड की आवश्यकता होती है (जैसे जुताई या सिंचाई - जिसे मुख्य प्लॉट में रखा जाता है) और दूसरे कारक को छोटे भूखंड में आसानी से लागू किया जा सकता है (जैसे किस्में या उर्वरक - जिसे उप-प्लॉट में रखा जाता है), तब यह अभिकल्पना अपनाई जाती है।
इसमें दो अलग-अलग प्रयोगात्मक त्रुटियां (Error a एवं Error b) होती हैं जिससे उप-भूखंडों और कारकों के अंतर्संबंधों की अधिक परिशुद्धता से जांच होती है।
एकल कारक हेतु सीआरडी या आरबीडी पर्याप्त हैं।

अतः बहु-कारक अध्ययन हेतु स्प्लिट प्लॉट अधिक उपयुक्त है (विकल्प 4)।

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Q.89

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2014

MCQ (Single Correct)

Dependency of one factor on other could be calculated by appropriate method -

एक कारक की दूसरे कारक पर निर्भरता / सह-परिवर्तन की गणना किस उपयुक्त विधि द्वारा की जा सकती है -

Student's t-test स्टूडेंट्स टी-टेस्ट Mean माध्य Correlation सहसंबंध Harmonic Mean हरात्मक माध्य

In statistical analysis of biological and agronomic data, the degree of association, inter-dependency, and co-variation between two continuous quantitative variables (such as fertilizer dose and grain yield) is measured by correlation analysis.
Karl Pearson's correlation coefficient ($r$) quantifies the strength and direction of linear dependence between two variables, ranging from -1.0 to +1.0.
Student's t-test evaluates significance between means of two independent or paired samples.
Mean and harmonic mean are measures of central tendency for a single univariate dataset.

Hence, the appropriate method is Correlation (Option 3).

सांख्यिकी में दो चरों या कारकों के मध्य आपसी निर्भरता, संबंध की दिशा एवं घनिष्ठता की गणना 'सहसंबंध' (Correlation) विधि द्वारा की जाती है।
कार्ल पियर्सन का सहसंबंध गुणांक ($r$) दो कारकों (जैसे सिंचाई जल और उपज) के मध्य रैखिक सह-परिवर्तन का संख्यात्मक मान (-1 से +1 के बीच) प्रस्तुत करता है।
स्टूडेंट्स टी-टेस्ट दो नमूनों के माध्यों के अंतर की सार्थकता जांचने हेतु प्रयुक्त होता है।
समांतर माध्य एवं हरात्मक माध्य केंद्रीय प्रवृत्ति के माप हैं।

अतः सही उत्तर सहसंबंध है (विकल्प 3)।

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Q.90

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2014

MCQ (Single Correct)

India is divided into how many Agro-eco subregions?

भारत को कितने कृषि-पारिस्थितिकी उप-क्षेत्रों (Agro-eco subregions - AESRs) में विभाजित किया गया है?

20 20 30 30 50 50 60 60

The National Bureau of Soil Survey and Land Use Planning (NBSS&LUP), Nagpur, under ICAR, delineated India into agro-ecological units based on physiography, soils, bioclimatic types, and growing period (LGP).
Under this scientific framework, India is divided into 20 broad Agro-Ecological Regions (AERs) and further delineated into 60 distinct Agro-Ecological Subregions (AESRs).
By contrast, the Planning Commission divided India into 15 Agro-Climatic Zones (ACZs), and NARP-ICAR divided India into 131 (later 127) agro-climatic sub-zones.
Thus, the number of agro-eco subregions (AESRs) is 60.

Hence, India is divided into 60 Agro-eco subregions (Option 4).

राष्ट्रीय मृदा सर्वेक्षण एवं भूमि उपयोग नियोजन ब्यूरो (NBSS&LUP), नागपुर ने स्थलाकृति, मृदा, जैव-जलवायु तथा फसल वृद्धि काल (LGP) के आधार पर देश का पारिस्थितिकीय विभाजन किया है।
इस वर्गीकरण के अनुसार भारत को 20 प्रमुख कृषि-पारिस्थितिकीय क्षेत्रों (AERs) तथा 60 कृषि-पारिस्थितिकीय उप-क्षेत्रों (AESRs) में विभाजित किया गया है।
योजना आयोग ने भारत को 15 कृषि-जलवायु क्षेत्रों में तथा NARP के तहत ICAR ने 131 उप-क्षेत्रों में बांटा था।
अतः कृषि-पारिस्थितिकी उप-क्षेत्रों की संख्या 60 है।

अतः भारत को 60 कृषि-पारिस्थितिकी उप-क्षेत्रों में विभाजित किया गया है (विकल्प 4)।

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