稻田麦类免耕密点播优化栽培技术

应用农业系统工程学原理，采用现代旋转回归设计，选择决策变量进行田间试验，获得了描述三熟制稻田麦类免耕密点播栽培系统的产量性状回归数学模型。并通过微型电脑模拟试验，筛选出亩产２００公斤以上的综合农艺组方案，提出高产栽培技术。     

利用高光谱数据和叶面积指数对加工番茄产量估算的研究

以ASD FieldSpec光谱仪实测了大田中不同生育期加工番茄的冠层高光谱、叶面积指数及作物的产量,采用单时相线性逐步回归和复合回归,建立了加工番茄光谱变量-叶面积指数与产量的复合光谱估产模型,并对模型的估算结果进行了初步分析.分析结果表明,在青熟期光谱参数与叶面积指数相关性最大,而其他时期的光谱变量与产量相关性均达到了显著水平:复合回归模型以4个生育期与产量的复合回归最为理想.     

饼肥的配施对烤烟产量的影响

采用三因素五水平二次回归通用旋转组合设计，在影响烤烟产量的诸多因子中，选择氮、钾、饼肥作为决策变量，获得3个决策变量（XI）与目标函数（Ya）相互关系的数学模型．分析试验因素效应和交互作用，选出最佳施肥方案．     

郫县小麦高产施肥技术研究

本文运用四因素五水平二次正交旋转回归试验方法，在影响郫县小麦产量的施肥技术诸因素中，选择氮、磷、钾施用量和追氮时期作为生产上的决策变量，以小麦产量为目标函数，建立了二次回归数学模型。通过对模型的主效应、交互效应的分析表明：施磷量和追氮时期是影响小麦产量的主要控制因子。根据试验结果筛选出小麦（川育１２号）在油沙田上每公顷产量高于６０００ｋｇ的综合施肥技术措施，同时，剖析了郫县小麦经验施肥措施，得出高肥早追、低肥迟追的小麦施肥技术。     

基于随机森林回归方法的水稻产量遥感估算

为寻求高效的水稻产量估算方法,以2017年长春市九台和德惠地区的采样点为样本,遥感数据和气象数据为特征变量,通过对产量与特征变量间的相关性分析与特征变量之间的主成分分析和袋外数据(out-of-data,OOB)变量的重要性分析对特征变量进行选择,以选择后的特征变量为输入变量建立水稻产量估算的随机森林回归(RFR)模型。结果表明:特征变量优选后的RFR模型对水稻产量估算的精度更高,决定系数R~2和平均相对误差MRE分别为0.950和0.060;并将该模型应用到农安地区,以多元逐步回归模型作为比较模型,表明RFR模型的水稻产量估算精度明显优于多元逐步回归模型,RFR模型的R~2和MRE分别为0.730和0.090,多元逐步回归模型的R~2和MRE分别为0.530和0.120。     

气象因子对竹溪烟草产量的回归分析

本文是结构方程模型在回归分析中的应用,也是SEM在农业领域的应用。文章先确定各类变量建立初步模型,然后根据2000~2012年的数据资料,利用SPSS软件进行数据处理及回归分析,得出影响烟草产量的3大气象因子:气温、降水、日照与烟草产量4者之间的相关矩阵,从而进一步确立回归模型,得出标准化回归方程,并根据模型提出提高烟草产量的方法。     

在茶学研究中正确应用统计分析方法的思考──对《茶树良种苗期生物产量与光合特性的相关研究》等文统计分析的商榷

用逐步回归、通径分析及主成分方法对《茶树良种苗期生物产量与光合特性的 相关研究》一文（表１）数据进行了分析。结果表明，影响茶树生物产量直接的 主要因素是气孔导度（Ｘ３）和单株叶干重（Ｘ６），茶树单株苗干重（Ｙ）的预测回归 方程是 ＝－０．２８６９＋２６．５８４９Ｘ３＋１．９６４７Ｘ６，并且指出对于多元相关变量采用 简单相关分析剔除变量显然是错误的．     

最小一乘直线回归及程序设计

１引言在农业生产和科研中 ,常常需要研究两个变量（比如作物产量和施肥量）之间的定量关系 ,即以其中一个变量为因变量 ,另一个变量为自变量 ,进行一元回归分析。一元回归分析是回归分析中最简单的一种 ,它分为直线回归和曲线回归两种。直线回归又有多种数学方法 ,它们适用于不同的场合 ,最小一乘直线回归就是其中之一。早在１７５５～１７５７年 ,数学家Ｂｏｓｃｏｖｉｔｃｈ就对用最小一乘准则拟合直线的问题进行了研究 ,比Ｇａｕｓｓ等引进最小二乘法约早４０年。与最小二乘回归相比 ,最小一乘回归的研究和应用报道很少 ,远未被人们广泛…     

用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量

【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05 kg·hm^-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。     

运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量

【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05kg·hm-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。     

陆地棉主要性状相关性及对产量的选择效果

采用相关分析和通径分析,研究了陆地棉主要性状间的相关关系及各性状对选择皮棉产量的效果。相关分析结果表明,果始高与果枝数呈显著相关,果始节与果始高之间呈极显著正相关,单铃重与籽指、单铃重和衣分之间呈极显著负相关;衣分与皮棉产量呈显著正相关,籽指与皮棉产量的负相关达极显著水平。通径分析结果表明,衣分可直接用于皮棉产量的选择,其他性状不能直接用于皮棉产量的选择。9个植株性状对皮棉产量的选择效果为衣分>生育期>果枝数>果始节>单株铃数>果始高>籽指>单铃重>株高。     

基于多元线性回归的广西粮食产量预测

【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759＋0.158x1＋0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。     

播种密度与生长时间对豌豆芽苗菜产量及品质的影响

以山西"晋农"豌豆种子为试验材料,研究播种密度和播种到采收时间对豌豆芽苗菜生长、产量和品质的影响,以期为豌豆芽苗菜高产高效栽培提供理论依据。设置5个播种密度,分别为1.2、1.8、2.4、3.0、3.6kg/m2;设置5个采收时间,分别在生长4、6、8、10、12d后进行采收。分析不同处理条件下豌豆苗产量和品质相关指标,结果表明,播种密度与生长时间对豌豆芽苗菜生长、产量和品质有显著影响;豌豆芽苗菜的生物产量和经济产量在一定范围内随着播种密度的增大而升高,生物产率和经济产率在达到一个峰值后回落,播种密度为2.4kg/m2时,经济产率达到最高值,生物产量和生物产率都比较理想,是最佳播种密度;随着播种到采收时间的延长,豌豆芽苗菜生物产量呈增长趋势,维生素C含量先升高后降低,纤维化程度升高,在第8天采收时,产量较高、维生素C含量高、纤维化程度低,产量和食用品质均比较理想,是最佳采收时间。综合考虑豌豆芽苗菜的产量和食用品质,该试验初步确定播种密度2.4kg/m2,在第8天采收为最优化栽培措施。     

马铃薯新品种‘定薯4号’丰产性、稳产性、适应性 及品质分析

为了全面了解定薯4号的生产利用价值,以2013～2014年甘肃省马铃薯品种区域试验与品质检测数据结果为依据,通过产量、变异系数和回归系数对该品种和对照品种的丰产性、稳产性、适应性和品质进行分析比较。结果表明,定薯4号属于丰产性、稳产性和适应性强,淀粉加工和鲜食品质佳的优良品种,在土壤肥力中等的雨养农业区增产潜力极高。     

河北省唐山地区冬小麦产量的土壤养分限制因子研究

采用田间试验的方法,研究了唐山地区冬小麦产量的土壤养分限制因子,分析了冬小麦产量构成因素对其产量的影响。结果表明：在唐山地区缺硼施肥处理对冬小麦产量影响最大;与全素处理相比,缺硼处理的千粒重减少3.2 g,相对产量为90.7%,减产量达962.5 kg/hm^2,差异达到显著水平。硼主要通过降低冬小麦的千粒重而影响产量,是冬小麦产量的主要土壤养分限制因子。     

一种估测不同树龄扁桃树产量的方法

[目的]估测不同树龄扁桃树的产量.[方法]应用框产法,利用不同树龄树体体积与单位体积内果实数和极矫正系数相乘.[结果]5年生扁桃树高产产量平均0.92 kg,中产产量平均0.4kg,低产产量平均0.09kg.7年生扁桃树高产产量平均1.6 kg,中产产量平均0.69 kg,低产产量平均0.16 kg.11年生扁桃树高产产量平均7.16 kg,中产产量平均3.11 kg,低产产量平均0.71 kg.[结论]框产估测法应用于扁桃估测产量,简便、快捷,可用于实际生产进行扁桃测产.     

非腐解有机物培肥对水稻产量的影响

在２种水田土壤上采用盆栽，微区和小区试验，对稻草，玉米秸秆和未堆腐的马粪３种非腐解有机物对水稻产量的影响进行了研究，试验结果表明，较高的有机料料施用量，在第一年引起水稻产量下降，但在第二年却有增产作用，较低的有机物料施用量，虽然在当年未对水稻生长发育产生显著的抑制作用，但第二年也没有显著的增产作用，有机物料的最佳施用量为２～４ｇ／ｋｇ。非腐解有机物料对水稻生长的抑制作用主要发生在水稻生长发育的前期     

施用石灰对酸性土壤上蚕豆生长的影响

盆栽试验结果表明，酸性土壤上适当施用石灰能极显著提高吞豆的疸。云南赤红壤方解石用量在3.0g/kg时，吞豆产量达到最佳；云南黄红壤白云石用量为2.8g/kg时，蚕豆的籽粒产量接近峰值，地上部干重达到最佳；湖北咸宁棕红壤方解石与白云石混合用量在1.5g/kg时，吞豆获得最佳产量。供试土壤施用石灰可以提高土壤pH。显著降低了土壤活性铝和活性锰；此外，施用石灰改善了供试土壤的磷营养，磷营养差异是蚕豆产量差异的主要原因之一。     

基于田块尺度的小麦产量差及生产限制因素解析

为了解析产量差的产生机制和冬小麦生产的限制因子,提出科学的缩减产量差的途径,本研究通过农户调查的方法对吴桥县不同田块的产量差进行了研究。分析表明:不同田块之间的产量差异明显,高产田块和低产田块之间的产量差距达3 375kg/hm2,与平均产量的差距为1 754kg/hm2,中低产田块具有较大的产量提升空间。通过对调查因素的分析,阐述了田块尺度产量差限制因素的影响作用,土壤肥力、肥料投入、土壤耕作、灌溉和病虫害防治等可控因素是田块产量差的重要限制因素。在冬小麦的生产投入构成中,肥料投入所占比例最大,并且不同收益的农户之间肥料投入呈现出明显的差异,而机械、农药、种子和灌溉等方面的投入差异不大。在投入达到一定水平后,随着投入继续增大,报酬递减,农户的投入与产出间的关系为:当冬小麦投入水平为4 102.5元/hm2,产投比达到最大值4.02。平衡施肥、提高肥料的利用效率是实现少投入高收益的根本途径,提高栽培耕作技术的到位率是缩减田块尺度产量差的重要途径。     

水稻生产目标产量确定的理论与方法探讨

【目的】分析探讨水稻生产目标产量确定的理论与方法。【方法】根据2012-2013年在海南澄迈、广东怀集、广西宾阳、湖南长沙和贵州兴义5个地点进行的不同施氮量（不施氮;中氮：161-176 kg·hm^-2;高氮：225 kg·hm^-2）、不同品种（杂交稻品种两优培九、Y两优1号和常规稻品种黄华占、玉香油占）大田试验的结果,结合国内外相关文献报道进行分析探讨。【结果】大田试验表明,即使同一基因型水稻品种的产量也存在显著或极显著地点间差异。在施氮条件下（中氮和高氮）,各试验地点的平均产量以兴义点最高（两优培九：13.20-13.54 t·hm^-2,Y两优1号：13.50-13.78 t·hm^-2,黄华占：11.26-11.42 t·hm^-2,玉香油占：11.32-11.45 t·hm^-2）,其次为长沙、澄迈、宾阳,而怀集点最低（两优培九：6.66-6.71 t·hm^-2,Y两优1号：6.96-7.20 t·hm^-2,黄华占：6.96-7.11 t·hm^-2,玉香油占：7.35-6.86 t·hm^-2）。同样,各试验地点的平均基础地力产量（不施氮处理）也是以兴义点最高（10.52 t·hm^-2）,其次为长沙、澄迈、宾阳,怀集点最低（4.53 t·hm^-2）。水稻施肥产量（Y_F）极显著地依赖于基础地力产量（Y_S）,中氮和高氮条件下的回归方程分别为Y_F﹦0.814Y_S＋3.337（R²﹦0.824）和Y_F﹦0.864Y_S＋3.094（R²﹦0.839）,5个地点和4个品种基础地力产量贡献率（基础地力产量占施肥产量的百分率）平均为64.8%-85.5%和72.7%-79.3%。对国内外相关文献中数据（n= 315）进行分析也显示,水稻施肥产量与基础地力产量呈显著正相关关系（Y_F﹦1.031Y_S+2.421,R²＝0.523）,基础地力产量贡献率平均达到67.7%。此外,研究结果还显示,施肥增产量与基础地力产量贡献率呈极显著的负相关关系;水稻产量与植株氮素吸收量和施氮量呈显著或极显著的二次曲线关系。【结论】水稻目标产量的制定应因地而异,即“因地定产”。基础地力产量是土壤肥力和气候生产力的综合反映,可作为水稻生产目标产量确定的依据,通过基于基础地力产量的回归方程来确定水稻高产栽培的目标产量。培肥土壤地力是实现水稻目标产量栽培的重要举措。