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干物质的积累与分配是反映小麦群体生长状况的重要指标.本文阐述了小麦干物质积累与分配的一般规律及与产量之间的关系,并综述了基因型和播期、密度、水分、氮肥等栽培因子及光照、温度等生态因子对小麦干物质积累和分配的影响.在今后的研究中,应充分运用分子生物学等相关技术推动小麦种质资源的利用和新品种的选育;通过表型组学和作物模型等深入研究小麦干物质积累过程机理,实现对小麦群体的早期诊断和定量调控;应集成多项生产技术,实现小麦生产的可持续发展,以期为小麦群体生长状况的调控及我国小麦的高产稳产和优质提供理论参考. 相似文献
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小麦生产是河南省农业生产中的重要环节,在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度,综合考虑影响小麦产量的相关因素,基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化,提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集,并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明,PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络,PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中,PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度,稳定性好,可为小麦产... 相似文献
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