景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。     

常德市经济发展与基础设施关系研究

通过分析常德市各县域基础设施与经济现状的样本数据,运用回归分析法构建了区域基础设施与经济发展的关联度模型,揭示出了常德市基础设施与经济发展的相关性。结果表明:基础设施与区域经济发展都存在相关关系,包括正相关和负相关。常德市基础设施与经济增长的相关显著程度因基础设施指标种类而不同,并且常德市基础设施指标中绿化基础设施指标的产出弹性大于经济性基础设施指标,体现了基础设施对经济发展的强力支撑。     

安徽省花生产量与气象因素的关联度分析及预测模型研究

为分析气象因子对安徽花生产量的影响,构建适用于本地的花生单位产量预测模型,以期为探讨花生经济效益、应对气象灾害风险管理提供参考。对安徽各市2000—2017年花生气象产量和气象因子进行灰色关联度分析,筛选出关联度较大的气象因子,并采用逐步回归法建立产量预测模型。结果表明：安徽花生产量与生育期气象因子关联度5月份平均气温>7月份光照时数>5月份光照时数>6月份光照时数>7月份平均气温>8月份光照时数>8月份平均气温>6月份平均气温>8月份降水量>7月份降水量>5月份降水量>6月份降水量,应用建立的花生单位产量预测模型对历年产量进行回测,结果显示预测值与实际值均方根误差为815 kg/hm²、拟合指数为0.81,总体较好,具有一定的应用价值。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究

为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。     

太原市五种园林地被植物抗旱性评价及抗旱指标筛选

以5种地被植物为试材,采用盆栽控水模拟干旱胁迫(连续干旱0、5、10、15、20 d),分别测定5种地被植物的叶片相对含水量(RWC)、电导率(REC)、丙二醛(MDA)、可溶性蛋白质含量(SPC),并利用隶属函数分析、相关性分析、主成分分析、聚类分析、逐步回归分析对其抗旱性进行综合评价及抗旱指标筛选,以期为太原市园林地被植物的合理养护和筛选应用提供参考依据.结果表明:干旱条件下,不同生理指标所反映供试植物的抗旱性不同,且部分指标之间呈显著相关.主成分分析将12个单项指标归纳成3个综合因子,分别为伤害程度因子、叶绿素因子、水分状况和光化学效率因子,代表了抗旱性97.422％的数据信息,"金冠"玉簪和德国鸢尾分别在3个主因子上抗旱性最强.通过聚类分析,将5种地被植物分为3类,其中"金冠"玉簪、德国鸢尾和八宝景天归为抗旱型类群.逐步回归分析表明,RWC、离体叶片失水速率(RWL)、SPC和PSⅡ最大光化学效率(Fv/Fm)可作为评价参试地被植物抗旱性的重要指标.     

不同燕麦基因型源库关系对穗粒数形成过程的影响

为了解燕麦穗粒数形成过程与源、库特征之间的关系，连续两年以10个不同来源、熟期、穗型、株型、小穗数的燕麦品种为试验材料，测定三叶期至拔节期的幼穗分化阶段及抽穗期源库特征，采用方差分析、聚类分析、逐步回归分析等方法，分析不同燕麦基因型源库特征及对穗粒数形成过程的影响。结果表明，燕麦穗粒数形成过程存在基因型差异，幼穗分化较好品种的穗粒数较全部品种平均值高11.22%~65.43%；幼穗分化较好品种的光合势、干物质量、粒数叶比、收获指数显著高于幼穗分化较差品种，其中粒数叶比和收获指数是影响穗粒数形成的主要因素，粒数叶比和收获指数较全部品种平均值分别高0.99%~68.74%和0.85%~13.80%。综上所述，源库协调是燕麦幼穗分化良好的生理基础，可通过提高光合势和干物质量达到增源的目的，进而提高穗粒数。     

多个部分相对整体异速生长的联合分析模型

根据异速生长的数学原理并考虑多个体成分或组织器官生长间的相互关系,首先提出联合分析多个体成分或组织器官相对整体异速生长的数学模型;联合异速生长模型更有利于比较不同体成分或组织器官间异速生长的差异,并有利于分析体成分或组织器官相对整体异速生长的遗传基础。采用多元线性逐步回归分析方法估计模型的参数,分析了一个关于肉牛屠体性状的实际数据集,验证了所构建模型及所建议方法的有效性。     

三江平原水稻潜叶蝇发生规律及预测预报研究

研究旨在明确黑龙江省水稻主产区(三江平原)的水稻潜叶蝇的发生规律及影响水稻潜叶蝇发生的主要气象因子。试验从2006年开始连续10年在黑龙江省三江平原对水稻潜叶蝇的发生情况进行定点调查,收集水稻潜叶蝇发生时期的气象因子及第一代的虫口基数,采用通径分析及逐步回归的方法对6月末水稻潜叶蝇百株虫口数、气象因子及第一代虫口基数进行了研究,研究结果明确了第一代虫口基数及5月中旬的平均气温为影响水稻潜叶蝇的主要直接因子,而5月上旬的平均温度和5月下旬的平均温度是通过影响第一代虫口基数而间接影响了6月末的百株虫口数。通过逐步回归建立的短期预测模型Y=-150.012-1.432X_1+7.79X_4+0.17X_6+5.96X_7-0.121X_9-0.14X_(12)-0.09X_(15)+1.43X_(19)回归拟合效果好。可对黑龙江省三江平原水稻潜叶蝇的发生进行中短期预测。     

三江平原水稻鞘腐病短期预测模型的建立

针对黑龙江省三江平原水稻主产区的水稻鞘腐病发生日益严重这一现象,从2007-2016年在黑龙江省三江平原对水稻鞘腐病的病情指数及气象因子进行定点调查、定期监测,采用通径分析及逐步回归的方法对影响水稻鞘腐病病情指数的气象因子进行研究。通径分析的结果明确了8月份平均温度是对水稻鞘腐病影响最大的气象因子,其次为8月份平均降雨量与9月份平均日照时数,建立的预测模型可以对黑龙江省三江平原地区鞘腐病的发生进行中短期预测。