盐碱地对甜高粱秸秆产量与含糖锤度的影响

【目的】分析盐碱地对甜高粱含糖锤度及秸秆产量的影响,筛选秸秆产量和含糖锤度较高的耐盐甜高粱品种。【方法】以22个不同品种(系)甜高粱为试验材料,分别在正常田块(对照)和盐碱地种植,研究不同土壤对甜高粱秸秆产量和含糖锤度的影响。【结果】相同高粱品种在盐碱地的秸秆产量均低于对照,盐碱地秸秆产量较高的品种有"晋甜09-1"、"济甜杂1号"、"辽甜2号"等。同一高粱品种在不同土壤中的秸秆含糖锤度不同,盐碱地中秸秆含糖锤度在18%以上的甜高粱品种有"303A/304"、"龙甜高粱-5"、"晋甜08-1"、"辽甜6号"、"新高粱3号",对照田块中秸秆含糖锤度在18%以上的甜高粱品种有"L0204/LTR115"、"龙甜高粱-5"、"合甜"、"晋甜08-1"、"辽甜7号"。【结论】盐碱地对不同品种甜高粱的秸秆产量和含糖锤度有明显影响,鉴于各参试品种表现出不同的特点,并未从中筛选出秸秆产量和含糖锤度高的甜高粱品种。     

灰色关联度分析法在小麦品种(系)筛选试验中的应用

[目的]科学合理地筛选出适宜当地种植的品种(系).[方法]利用2019—2020年度国家种质资源观测数据,对10个品种(系)的8个性状进行灰色关联度分析.[结果]加权关联系数最高的3个品种依次为平麦189、秋乐2122和平麦998,这3个品种的综合性状最优,与田间表现一致.[结论]灰色关联分析法可以有效地应用于小麦品种(系)的筛选,平麦189、秋乐2122和平麦998适宜在平顶山地区种植.     

基于灰色关联度分析法综合评价24个绿豆新品种(系)在桂南地区的田间性状表现

[目的]采用灰色关联度分析法综合评价24个绿豆新品种(系)在桂南地区的田间性状表现,分析产量与其他性状的关联度,筛选出综合表现优异的绿豆品种(系),为桂南地区及与其生态环境相似地区的绿豆育种和生产提供优良品种.[方法]以2016─2017年参加国家食用豆产业技术体系多点联合鉴定试验的24个绿豆新品种(系)及对照品种中绿5号(CK)为材料,测定14个性状(10个主要农艺性状和4个抗逆性状)的田间表现,确定参考品种的性状表现,采用灰色关联度分析法分析小区产量与其他13个性状的关联度以及参试绿豆品种(系)与参考品种的加权关联度.[结果]小区产量与其他13个性状的关联度顺序为单株粒重(0.8685)>百粒重(0.7997)>荚长(0.7852)>单株荚数(0.7821)>抗青枯病率(0.7634)>单荚粒数(0.7488)>主茎节数(0.7314)>抗倒伏率(0.7194)>主茎分枝(0.7074)>抗晕疫病率(0.6959)>抗叶斑病率(0.6924)>株高(0.6580)>生育天数(0.6278),说明单株粒重对小区产量的影响最大,其次为百粒重和荚长,以生育天数影响最小.基于等权关联度、加权关联度和小区产量对25个绿豆品种(系)进行排名,结果显示,鄂绿5号和冀绿0816排名均分别位于第1名和第2名,综合表现较其他参试品种好;保绿201012-7、中绿5号(CK)、渝黑绿3号、142-139与保绿200810-15个品种的等权关联度、加权关联度和产量排名均位于前7名,综合表现也较好.[结论]桂南地区在选育高产绿豆新品种时应选择单株粒重和百粒重较重、粒大、荚长、荚多的亲本材料,同时要兼顾青枯病抗性和单荚粒数等性状.鄂绿5号、冀绿0816、保绿201012-7、渝黑绿3号、142-139和保绿200810-1等6个绿豆新品种(系)适宜在桂南地区及与其生态环境相似地区大面积推广种植.     

基于灰色关联分析的黄秋葵品种综合评估

[目的]综合评估黄秋葵品种的主要农艺性状,筛选出适合三亚地区种植的黄秋葵品种.[方法]在三亚地区进行黄秋葵品种田间比较试验,采用灰色关联分析法对供试8个黄秋葵品种的产量、果重、果长、果宽、单株结果数、株幅、节间长、始花期、果实蓟马危害指数及始花节位等10个主要农艺性状进行综合评价.[结果]各供试品种综合性状的等权关联度排序为幸福2号>幸福3号>五福>绿秋葵>幸福1号>9号>红秋葵>泰国Okra,综合性状的加权关联度排序为幸福2号>幸福3号>9号>五福>幸福1号>绿秋葵>泰国Okra>红秋葵.其中幸福2号和幸福3号综合性状表现优良,排序靠前,泰国Okra和红秋葵综合性状表现不理想,排序靠后.综合性状的加权关联度排序更符合田间观测结果.[结论]以灰色关联分析法评估选出的幸福2号和幸福3号黄秋葵品种综合性状表现优,适合在三亚地区推广种植.     

灰色系统理论在非粮柴油植物评价与筛选中的应用

利用灰色关联度法对油脂植物的主要性状进行综合分析,为评价及筛选优质非粮柴油植物提供科学参考。本研究选取9项评价指标并运用独立性权数法确定了其权重系数,总体变幅为0.085～0.186,其中碘值（0.136）与高热值（0.120）的权重较高,其余7项指标间差异不大。以秦岭地区23份符合柴油植物初步评价标准的野生资源为材料,分别利用等权关联度法与加权关联度法确定其与构建的理想物种间的关联度,并用于综合评价与筛选。结果表明：基于等权法的关联度变幅为0.906 5～0.985 1,前三名优势物种为山桃（γ=0.985 1）、粗榧（γ=0.984 2）与李（γ=0.983 9）;基于加权法的关联度变幅为0.912 6～0.984 9,前三名优势物种为山桃（γ=0.984 9）、李（γ=0.983 9）与粗榧（γ=0.983 7）。基于两种评价方法下的23份资源综合品质排名差异不显著（P〈0.01）,其秩相关系数达到0.998,说明所选9项指标对评价非粮柴油植物综合品质具有同等重要性,同时也表明等权关联度法可直接用于评价与筛选。     

昭苏垦区新引进马铃薯品种的综合评估

[目的]将马铃薯产量性状与其它性状指标结合起来,更加全面、客观地评价马铃薯品种(系)的优劣,筛选适合昭苏垦区种植的马铃薯品种.[方法]利用灰色关联分析的方法对从甘肃农业大学引进的17个马铃薯品种(系)进行了综合评估,在产量、成熟期、品质、抗病性四者兼顾的情况下,计算不同品种与参考品种的关联度.[结果]LK99、同薯20、陇薯6号和中薯10号4个品种综合性状表现优良,较接近"参考品种",可以作为优良品种在昭苏垦区推广种植.[结论]依据各品种的灰色关联度排序所进行的综合评估结果与品种的实际表现是一致的,应用灰色系统理论对新引进马铃薯品种进行综合评估,结果是真实可靠的.     

早熟棉品种的灰色关联分析

[目的]明确各种性状对早熟棉花产量的影响,找出高产育种的有效方法.[方法]采用灰色关联度分析法,对来源不同的18个早熟棉花品种(系)进行了分析,并探讨了灰色关联度分析在早熟棉种质资源综合评价中的应用.[结果]依据各品种的灰色关联序所进行的综合评价与品种的实际表现是基本一致的.[结论]灰色关联度分析方法可以明确资源筛选中的育种目标与方向,为早熟棉种质资源研究提供了参考.     

灰色关联度分析在大麦新品种综合评价中的应用

采用灰色系统理论中关联度分析法,对1997-1999年江苏省大麦新品种区域试验中的9个供试品种(系)进行了多性状的综合评价。结果表明:苏B9607综合性状最好(r=0.855 9),盐94-258次之(r=0.776 4),优质1号综合性状最差(r=0.653 2)。     

灰色多维综合隶属度评估在甜高粱品比试验中的应用

用灰色多维综合隶属度评估方法对参试的11个甜高粱品种(系)的10个性状进行综合评价。结果表明:济甜11-9、济甜11-7、济甜11-1三个品种(系)为优良,济甜11-6、济甜11-2、济甜11-5、济甜11-4、济甜11-8、济甜11-3为较好,辽甜1号表现一般,辽饲杂1号表现较差。该方法能够全面客观地分析品种的综合表现,克服以往品比试验中仅以产量因素为主、其它性状凭主观判断来评判品种的局限性,适于甜高粱等需多目标考察的评价对象。     

小黑麦抗旱相关性状的灰色关联度分析

[目的]准确、全面评价小黑麦品种抗旱性,为选择抗旱小黑麦鉴定与评价提供依据.[方法]运用灰色系统理论关联度分析的方法,对20个小黑麦品种(系)的7个农艺性状:株高、穗长、小穗数、穗粒数、千粒重、产量、生育期和2个生理性状:叶片丙二醛(MDA)含量、叶片脯氨酸含量进行了灰色关联度分析.[结果]参试品种(系)H26,H03-7,05草鉴12的抗旱性与参考品种最为接近.[结论]H26,H03-7、05草鉴12抗旱性优于对照品种小黑麦3号,抗旱性表现较好.     

光谱分析、色谱分析、电化学分析在饲料分析中的应用

从简速传统的饲料检测中存在操作复杂而误差大等缺点，结合近几年仪器分析在饲料分析中应用的研究进展，对光谱分析、色谱分析、电化学分析技术在饲料分析中的运用进行了概述。     

事件树与故障树相结合的系统可靠性分析法

事件树分析和故障树分析都是系统可靠性分析方法，各有长短，相辅相成，互相结合可以取长补短和提高可靠性分析质量，本文提出了ＥＴＡ与ＦＴＡ结合的依据，方法，步骤与应用范围，并分析了ＳＮ１０－１０型断路器操作过程的可靠性，作为这种结合的示例。     

小麦品质相关分析和聚类分析

为了提高小麦的品质,确定小麦品种的优良品质性状,进而选育出更为优质的小麦品种。本研究以35个小麦品种为试材,对蛋白质含量、降落值、湿面筋含量等8个品质性状进行相关分析和聚类分析。相关分析结果表明：降落值与蛋白质,湿面筋与蛋白质,降落值与湿面筋,稳定性与降落值,弱化度与吸水率呈极显著相关;稳定性与蛋白质,弱化度与降落值呈显著负相关。聚类分析结果表明：供试35个小麦品种在遗传距离3水平上可聚为4个大类。类群Ⅰ为‘中涡18’;‘远育17’、‘太麦2号’、‘乐麦Z0708’、‘淮师0812’和‘良源508’聚为类群Ⅱ：‘荃麦102099’、‘HS44’和‘安1211’聚为类群Ⅲ：类群Ⅳ共有26个小麦品种,其中包括保‘丰1269’、‘华成870’、‘皖科101547’、‘民得利2号’、‘龙麦一号’、‘鉴20651’、‘亳麦0610’、‘金丹6166’、‘安农1203’、‘保丰2018’、‘JM-1’、‘王家坝1110’、‘安农大0622’、‘GR123’、‘安1243’、‘绿雨9号’、‘皖麦4308’、‘阜0652’、‘皖麦52’、‘蜀鑫麦318’、‘宿11037’、‘豪麦56’、‘阜100’、‘中麦1023’、‘诺丰568’和‘奥特麦1号’。通过本次实验,为选育优质小麦品种和杂交组配提供了理论依据。     

基于因子分析和聚类分析的食品上市公司投资价值分析

基于18家上市公司2019年的财务数据,构建企业财务指标评估体系,运用因子分析法和聚类分析法,从盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力4个方面分析食品上市公司的投资价值.根据因子得分计算出企业综合排名,并提出提升食品上市公司投资价值的相关建议.为投资者规避风险、做出最优决策提供了理论基础,也在一定程度上有利于企业查漏补缺、完善自身经营现状.     

线性分析在饲养试验结果分析中的应用

分析了线性分析法的理论基础,举例说明了该方法在饲养试验结果分析中的意义及方法,分析了在实际应用时应注意的问题,旨在提高饲养试验结果分析的精确性和准确性。     

基因芯片数据分析中的基因集合分析技术

基因芯片是一种高通量研究生命规律的技术,但是如何从海量的基因芯片数据中获得生物信息依旧是一个难题。基因集合分析技术可以从这些海量的生物数据中揭示出潜在的被影响的生物过程。     

SAS软件在回归分析中的应用

SAS软件是目前世界上应用最广泛的数据分析软件之一,它具有强大的统计功能和较好的人面交互性。本文通过实例介绍了如何用SAS软件进行农业试验的直线回归分析和多重线性回归分析。     

基于社会网络分析的美国ILS图书情报院校关系研究

以ALA认证的ILS哲学博士的美国院校为研究对象,将这些院校的ILS师资背景相关数据转换为一个多量矩阵,运用社会网络分析法和社会网络分析软件UCINET,对社会网络图进行分析,得出美国图书情报院校之间的联系。     

因子分析在商洛市农业产业结构分析中的应用

用因子分析综合评价方法对商洛市从1949～2008年农业产业数据进行分析,综合概括出优势产业和产值、产量、大牲畜、油料等综合因子对商洛市农业发展的影响,并用定量方法描述了商洛市农业产业结构的主要特征。     

简析水利水保工程设计及施工招标分析

笔者针对水利水保工程设计以及施工招标进行分析讨论,希望能在论述中为水利工程设计以及施工招标工作带来一些可行性思路,为水利工程建设做出贡献。