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1.
2.
太原市五种园林地被植物抗旱性评价及抗旱指标筛选 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
3.
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 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
4.
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 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献
5.
6.
粗枝云杉人工林产区区划研究 总被引:1,自引:0,他引:1
四川省粗枝云杉纸浆材协作组 《四川林业科技》2001,22(2):73-78
通过逐步回归分析表明,影响粗枝云杉人工幼林生产力的主导气象因子是年平均温度,林分生产力与 年平均温度呈正相关。按林分生产力的差异显著性,将四川省粗枝云杉人工林划分为三个产区,其生产力大小排序为Ⅰ类>Ⅱ类>Ⅲ类,粗枝云杉中心分布区并不一定是中心产区。 相似文献
7.
8.
9.
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。 相似文献
10.
《林业资源管理》2017,(4)
以浙江省临安市的山核桃为研究对象,基于2008—2011年连续4年的样地实测产量为基础,利用每年4个生长时期的Landsat TM遥感数据,系统地分析比较每个生长时期的植被指数与产量的关系。研究结果表明:NDVI在各个生长期均与产量的相关性最高;SAVI与产量的相关性居中,DVI最低。以每个时期的NDVI为因子,建立不同时期山核桃产量的预估模型。各时期模型的预估效果为果实膨大期花芽分化及授粉期采摘至落叶期休眠期。以不同时期的NDVI为因子,利用逐步回归,建立多因子的山核桃产量的预估模型。最优预估模型为y=126.51_(x_2)+26.61_(x_1)+12.56_(x_3)-67.42(R~2=0.642,SEE=12.17),为山核桃产量的预测提供可行,快速,有效的方法。 相似文献