茶花叶面积测量方法的研究

运用SPSS13.0建立了茶花品种"七心红"的叶面积与叶长、叶宽和叶长宽乘积的线性回归方程.结果表明:茶花叶面积与叶宽、叶长宽乘积呈极显著回归关系,与叶长回归关系不显著,通过比较认为,叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归方程、与叶宽的一元线性回归方程和与叶宽叶长宽乘积二元线性回归方程均适用于叶面积的估算,并给出了叶面积回归方程.     

雷公藤叶面积的测算方法

叶面积是树冠特征的重要标志,是估算植物特征的重要参数.通过对雷公藤叶面积、叶长、叶宽、叶长宽乘积的测量和计算,拟合了叶面积与叶长宽乘积方程,检验了叶面积测算经验公式,测算了叶相关系数,为生产实践中雷公藤叶面积的测算找到了简便、快捷、适用的方法.     

三叶木通叶面积测量方法

运用SPSS1310建立三叶木通叶面积测量方法,选择叶长、叶宽和叶长宽乘积等3 个指标分别与叶面积进行一元线性回归和幂函数回归分析.结果表明:6 个三叶木通叶面积回归方程的回归关系均达到极显著水平.其中以叶长宽乘积与叶面积的一元线性回归方程拟合性最好,可靠性检验显示利用该方程可以较为准确的预测出三叶木通的叶面积.     

番茄叶面积测量方法的研究

建立了番茄品种“coun ter”的叶面积与叶长、叶宽和叶长宽乘积的线性回归和幂函数回归方程。结果表明,番茄叶面积与相应指标呈极显著回归关系,建立番茄叶面积回归方程时应分叶片大小来进行,并且应根据残差分析来划分大小叶范围。通过比较认为,叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归方程和叶长的幂函数回归方程均适用于叶面积的估算,并给出了番茄品种“coun ter”的叶面积回归方程。     

3个荔枝品种的叶面积回归分析

以桂味、水晶球和妃子笑3个荔枝品种的成熟叶片为材料,对其叶周长、叶长、叶宽、叶长宽乘积和叶面积之间的相关性进行回归分析。结果表明,桂味、水晶球和妃子笑均可通过叶长、叶宽和叶长宽乘积等指标进行叶面积估算。此外,桂味和妃子笑还能通过叶周长进行叶面积估算,但水晶球不能。3个荔枝品种的最佳叶面积估测指标均为叶长宽乘积。     

基于AutoCAD软件确定番茄与青椒叶面积的简易方法

为准确而方便的获取番茄和青椒的叶面积,利用扫描仪获取叶片图像,通过AutoCAD获取叶片的实际面积,并与田间实测叶长、叶宽及叶片长宽乘积分别进行回归分析,分别建立了叶长、叶宽及长宽乘积与实际叶面积的回归模型.研究结果表明,叶长、叶宽与叶面积呈幂函数关系,长宽乘积与叶面积呈线性关系;分别对3种估算模型模拟值进行误差分析结果显示,叶长、叶宽回归模型的模拟精度较差,而长宽乘积回归模型的模拟误差很小,精度较高,可以较真实地反映番茄和青椒叶面积的实际大小,叶片长宽乘积估算叶面积的折减系数分别为0.6393和0.6509.     

基于叶型特征的云南特色香蕉叶面积模型分析

以云南特色香蕉品种红研一号、红研二号、红研三号、红研五号和滇蕉一号5个品种为供试材料,探讨了叶长、叶宽与实测叶面积之间的关系,运用植物图像分析仪测量一造蕉、二造蕉叶面积,分析了叶长、宽、及长宽乘积与叶面积的相关性,并建立一元线性、一元二次、一元幂曲线方程模型来估测香蕉叶面积。结果表明:一造蕉、二造蕉的一元线性方程和一元幂曲线方程的系数极显著(P<0.01),拟合数据最好。进一步检验并比较决定系数(R²)、回归标准误差(S_e)和模型系数表明,二造蕉叶面积回归模型中以长宽乘积拟合的模型可靠性较以叶长叶宽单独拟合的模型可靠性高。鉴于计算的简便性,在科研和生产的运用中建议使用一元线性回归模型来估算云南特色香蕉品种的叶面积,即一造蕉叶面积模型为A=0.805P-171.33,二造蕉叶面积模型为A=0.836P-1073.421。     

灰木莲叶面积回归方程的建立

以两年生灰木莲叶片为材料,对其叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积进行回归方程的建立、检验及比较。结果表明:采用5个回归方程拟合,叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积之间均存在一定的相关性,且各回归方程差异达极显著水平,但以叶长×叶宽与叶面积的回归方程拟合得最好;经验证,以叶长×叶宽与叶面积的线性回归方程和叶长×叶宽与叶面积的幂函数回归方程2个方程理论值与实测值的误差率较小,在±1%之内,能比较准确地测量灰木莲的叶面积。     

新高梨叶面积测量相关性分析及回归方程的建立

以新高梨成熟叶片为材料,研究了其叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积的关系.结果表明,叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积均呈正相关关系,相关系数分别为0.909 3、0.8316和0.948 8;叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积的复相关系数分别为0.956 0、0.948 9和0.949 4,差异均达极显著水平.在此基础上建立了叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积之间的3个简单线性回归方程及叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积之间的3个二元回归方程.6个回归方程均可用于测算新高梨的叶面积.其中,以叶长和叶宽与叶面积的二元回归方程:y=-19.612+3.672x_1+5.202x_2,测算结果更为精确.在具体应用中,可根据所需要的精确度和测定时的工作量进行选择.     

‘徐香’猕猴桃叶面积回归测定方法

以6年生'徐香'猕猴桃为试材,研究了叶长(L)、叶宽(W)、长宽乘积(L×W)与单片叶面积(S),新梢的长度、叶片数目与其总叶面积的相关性.结果表明:单片叶面积与长宽乘积的线性回归关系达极显著水平,决定系数达0.9651,其次是叶宽,决定系数为0.8896,最后是叶长,决定系数为0.7509,因此可以用长宽乘积所得的回归方程来计算单叶面积.新梢叶片数目与其总叶面积呈幂函数关系,决定系数是0.8131,新梢长度与其总叶面积相关性较差,决定系数仅0.3973,前者更佳.因而在生产中,可以通过测量长宽来计算单片叶面积,通过统计每个新梢上的叶片数目计算新梢总的叶面积,进而计算整株的叶面积.该方法操作简单,且活体测量,具有较高的应用价值.     

锐齿栎叶面积叶干重研究初报

通过对锐齿栎纯林叶片14个时间破坏性采样及10个时间不破坏采样资料的分析,认为:叶长宽比在2.0左右有较大幅度摆动;叶面积和叶干重与对长宽之积的线性回归关系显著;其生长符合logistic曲线,当叶面积快速生长阶段快结束时,叶干重的生长速度才达到最大值;叶面积生长约在6月2日后停止;叶干重生长约在7月17日后停止。     

非离体条件下荔枝叶片面积的测定方法

通过测定妃子笑荔枝叶片的实际面积(S)、叶长(a)和叶宽(b),经过矫正系数(叶片实际面积与叶长、叶宽乘积的比值)的计算和线性回归分析,构建了妃子笑荔枝叶片面积估算公式:S=0.65ab,S=0.6488ab+0.0018。验证结果表明,上述2个公式均能准确地估算出妃子笑荔枝的叶片面积。     

雷公藤的叶型变异

在调查苗圃及种植基地的雷公藤植株叶片形态的基础上,对叶片的长、宽、长宽比、叶面积、叶脉数、叶柄长度等指标进行统计分析,结果表明泰宁产的雷公藤可分为小叶型、大叶型、大叶浓密型3种类型。     

六个中晚熟梨品种叶面积回归方程的建立

以6个中晚熟梨品种黄花、金水1号、玉绿、华梨1号、湘南、黄金梨的成熟叶片为材料,研究了不同梨品种叶片长(x1)、叶片宽(x2)、叶片长×叶片宽与叶面积(y)的关系.建立了6个中晚熟梨品种叶面积回归方程.结果显示,所有叶面积回归方程的相关系数和复相关系数均呈极显著水平,均可作为测算不同梨品种叶面积的回归方程,不过在具体应用时可根据所要求的精确度和测定时的工作量进行选择.6个中晚熟梨品种测算较为精确的叶面积回归方程分别为黄花y=58.20x1-1 135.00、金水1号y=28.066x2+0.535 x1x2-1 122.320、玉绿y=0.645 5x1x2+27.092 0、华梨1号y=0.640 0x1x2+121.790 0、湘南y=-25.129x1+0.816x1x2+1 517.810、黄金梨y=-17.753x1+0.765x1x2+994.680.     

马奶子葡萄叶面积评估模型的建立

【目的】研究新疆南疆地区马奶子葡萄叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积之间的关系,为田间快速估测葡萄叶面积提供方法。【方法】以南疆地区马奶子葡萄品种的叶片作为研究对象,测定叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积值,分析不同指标和马奶子葡萄叶面积之间的关系。【结果】建立的叶面积估测的二元回归方程,是估测马奶子葡萄叶面积最佳的回归方程,估测的平均差异率仅为2.103%;建立的二元回归方程y₁=12.990x₁+2.501x₂-66.109为最优方程。【结论】马奶子葡萄叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积均存在极显著相关,运用回归法估测马奶子葡萄叶面积,既不破坏树体,又具有简便易测、可靠性强、准确性高的优点。