作物品种区域试验多年资料联合分析法的计算机程序

分别用VisualBASIC 6 .0和TheSASSystemforWindowsV6 .12编制了作物品种区域试验多年资料联合分析方法的计算机程序。程序调试结果表明 ,两种系统开发的程序不仅可以进行方差分析 ,而且可以计算品种、试点和品种试点组合的最小二乘均数 ,并可对其差异显著性进行检验 ,且计算结果完全相同。     

加权联合方差分析法在作物区域试验分析中的应用

<正> 加权联合方差分析法是补救方差不齐的联合方差分析方法。所谓方差不齐,就是在系列试验中,虽然设计相同,但试验的误差项方差并非实质相同,甚至相差很大。这种情况在作物区域试验分析中是很常见的。方差不齐,可分为不规则型与规则型两种。对不规则型的补救办法一般是剔除某些表现特殊的点(但一般不宜轻易剔除试验点),或将总的试验误差方差分裂为几个较为同质的试验误差方差。对规则型的补救办法,一种是     

作物品种区域试验非平衡资料的分析方法——单一性状的分析

本文运用混合线性模型的分析原理,提出了作物区域试验非平衡数据的统计分析方法。用MINQUE法估算各项方差分量,然后对品种效应的线性对比作显著性测验。品种稳定性分析采用Jackknife数值重复抽样方法,计算回归参数的估计值及其标准误,并通过分析回归参数置信区间来评价稳定性。作为分析区域试验非平衡数据的实例,分析了黄河流域棉花区域试验的皮棉产量。     

作物品种区域试验非平衡资料的分析方法——综合性状的分析

运用混合线性模型的分析原理,提出了作物区域试验非平衡数据的综合分析方法,用MINQUE法估算各性状的方差分量和成对性状的协方差分量,然后对品种效应的综合线性对比作显著性测验。对品种综合性状稳定性分析,用Jackknife数值重复抽样方法计算回归参数的估计值及其标准误,并通过分析回归参数置信区间来综合评价品种稳定性。作为综合分析区域试验非平衡数据的实例,分析了黄河流域棉花区域试验的纤维强度和皮棉产量。     

我国作物品种区域试验的精确研究

根据1982年以来我国部分作物品种区域试验的资料，对比研究棉花、小麦、水稻和玉米试验的试验精确度（EP）和品种比较精确度（VCP）。结果表明，棉花和玉米区试的EP及一年一点试验的VCP普遍低于小麦和水稻，其试验误差有待降低；棉花一点两年试验的VCP严重不足，平均低于25％，各种作物一年多点试验的VCP控制得较好，其平均均在10％以内或左右；但多年多点的试验的VCP在不同试验中差别较大，其差异主要表现在同一种作物的不同组别间。最后，针对区试中存在的精度问题，总结提出提高区精度的各种途径。     

我国农作物品种区域试验工作的现状与展望

农作物品种区域试验（简称区域）是育种科研与良种推广的纽带。它既是鉴定育种成果并将其尽快转化为生产力必不可少的环节，也是品种审定，良种繁育和推广的重要基础。７０年代初，我国先后恢复了国家级农作物品种区域试验网。多年来，区试工作取得了较大的成绩，为育种科研和良种推广利用作出了贡献。在国家计委和农业部的领导下，进一步建立了水稻，小麦，玉米，棉花，大豆等５大作物部分区试基地，从而改善了区试工作的条件，提高     

提高作物品种区域试验正确性的措施

田间试验种类很多,作物品种区试和引种试验是田间试验的重要组成部分。作物品种区试是从研究育种到培养出种子的重要环节。区域试验和引种试验进行的好坏密切关系推广优良品种和发展农业生产的成败。     

杂交水稻区域试验非平衡资料产量性状的分析

对１９９１－１９９２年全国籼型杂交水稻区域试验中１５个迟熟组新组合在２２个参数试点的汇总资料,运用朱军等提出的作物品种区域试验非平衡资料的统计分析方法,进行了产量性状的稳定性分析,并选择了不同地区选送的组织进行线性对比。     

作物品种区域试验中品种均值的Bayes估计

本研究根据Bayes统计原理，提出了作物品种区域试验中品种均值的Bayes估计方法，并利用一套包含4年，7个试点和10个棉花品种的多年多点试验对Bayes估值和算术平均值的预测精度进行比较，结果表明，Bayes估值和算术平均值的平均预测差分别为6．88％和12．77％，而且Bayes估值与验证值之间夺数值和品种排序上都有着更高的相关，相关系数分别达0．963和0．976，高于算术平均值的0．876和0．830，Bayes估值显示出比值算术平均值更高的预测精度。     

应用秩次分析法对大豆区试中品种产量表现的评价

本文采用秩次分析法对北京市１９９３～１９９５年夏大豆区试中１８个供试品种（系）产量表现进行了评价。研究结果表明：在１５个试验环境点次中,只有１３个点次为有效试验环境点;在这１３个有效环境点中,５０００２和５０３０２产量表现的平均秩次值（Ｈ２）较小,与其它品种（系）有显著差异,为高产新品系。     

农作物区试汇总“品种综述”批量生成系统的构建

针对目前农作物区域试验汇总中"品种综述"内容编写效率低、易出错的现状,利用Word软件的邮件合并功能构建了农作物区试汇总"品种综述"批量生成系统。以长江流域国家油菜区域试验数据为例介绍了该方法的构建过程,为提高区域试验汇总效率、降低出错率提供了简便可行的方法。     

区域气候模型数据修订方法及其在作物模拟中的应用

【目的】建立一种修订区域气候模型所生成数据的方法,为作物模型在未来气候情景下的应用研究提供技术支持。【方法】 选取徐州、淮安、郑州、潍坊、石家庄5个生态点,利用各地点1960—1993年的历史气象数据,对区域气候模型RegCM3所生成的1994—2010年降雨频率、逐日降雨量、太阳辐射、最高气温、最低气温等气象要素进行修订。【结果】与修订前的RegCM3数据相比,修订后的RegCM3月平均降雨量、温度、太阳辐射等气象要素与实际观测数据更加一致;修订后5个生态点1994—2010年的逐月降雨量、温度、太阳辐射等气象要素参数以及逐日降雨量、温度、太阳辐射等数据的概率分布,与实际观测数据更加吻合,尤其是RegCM3生成数据中的极端高温和高频率降水得到了较好的修正,反映降雨频率的连续干旱天数与实测数据也更趋一致。基于修订后RegCM3逐日气象数据在5个生态点的WheatGrow模型模拟产量与实测产量之间的决定系数和标准根均方差分别达0.72和10.5%,比修订前分别增加了0.35、降低8.2%左右。【结论】采用本研究所构建的方法来修订RegCM3生成的未来气象数据,并将修订后的气象数据输入作物模型,可以提高未来情景下作物模型预测的可靠性。     

作物品种试验数据预处理系统的设计与实现

以作物品种区域试验为代表的品种性能测试,是决定品种利用价值和适宜推广区域的重要依据。每年都有大量新数据产生,然而大量的人工操作常常造成录入错误,加之某些育种人员急功近利的心态,不时篡改数据,使得数据质量难以保障;而且传统的试验数据往往基于Excel进行管理和分析,无法对数量庞大的试验数据进行批量校正和逻辑判断等预处理工作,这给后期的品种评价与决策的准确性带来极大隐患。基于此,利用现代信息化处理手段,开发了作物品种试验数据预处理系统,最大限度的排除错误数据,甚至假数据,为进一步的试验评价、品种评价等分析决策提供优质、可靠的数据支持。该系统现已在北京金色农华、北京德农等大型种子企业运行试用,收到很好的应用效果。     

秩次分析法评价冬小麦区试中新品种的产量性状

用秩次分析法,对两个年度参加河北省冬麦区中北部区域试验中的7个冬小麦新品系(种)进行了综合评价。通过对各品种表现的平均数分极值H_1,秩次值H_2,环境区分指数Y_M等统计数的计算,进行品种间秩次平均数的多重比较。结果表明,以京冬6号、唐7111、秦麦1号等4个品种在这轮区试中表现优良。     

模糊聚类分析在农作物新品种鉴定系统中的应用

介绍了模糊数据挖掘技术中的聚类分析方法及其详细分析步骤,并通过实例证明了该方法在农作物新品系鉴定系统中的应用价值。     

黄河流域棉花区试品种的纤维品质分析

对1999～2003年黄河流域棉花品种区域试验参试品种的纤维品质性状参数、品质类型以及长、细、强均衡配套达标情况进行了统计分析,结果表明:近年来黄河流域优质棉育种进展缓慢,中等品质品种占绝大多数,中短绒、中长绒特色品种极少,纤维比强度改良效果不理想,马克隆值偏高,伸长率、整齐度有一定程度提高,黄度略有下降,纺纱均匀指数仍待提高。