基于腰果果实性状主成分分析

为了开发腰果破壳机,对不同等级腰果各性状进行性状比较及主成分分析。结果表明,不同性状间的标准差及变异系数不尽相同,其中变异系数最大的是果实凹处的宽度（20.03%）,表现最低的是果实长度,其变异系数仅为14.03%,因此在对破壳机进行设计时,应该优先考虑果实凹处的宽度;在进行主成分分析时,果实果长、果实宽度及果实凹处宽度等3个主成分值的贡献率达到95%以上,其所表达的信息能表述整个群体的全部的信息。     

基于腰果果实性状主成分分析

为了开发腰果破壳机,对不同等级腰果各性状进行性状比较及主成分分析。结果表明,不同性状间的标准差及变异系数不尽相同,其中变异系数最大的是果实凹处的宽度(20.03%),表现最低的是果实长度,其变异系数仅为14.03%,因此在对破壳机进行设计时,应该优先考虑果实凹处的宽度;在进行主成分分析时,果实果长、果实宽度及果实凹处宽度等3个主成分值的贡献率达到95%以上,其所表达的信息能表述整个群体的全部的信息。     

基于灰色关联度分析和主成分分析法评估糖用甜菜品种的适应性

为了筛选出最适宜黑龙江哈尔滨地区种植的产质量高并抗根腐病的糖用甜菜品种。2020年在黑龙江省哈尔滨市黑龙江大学呼兰校区试验基地,以21个引种的KWS系列及1个BTS2730糖用甜菜品种（KWS1197为对照）为试材,采用主成分分析和灰色关联度分析法对根产量、含糖率、产糖量和根腐病4个指标进行综合评价。两种方法得出的甜菜品种的排序大致一致;第一主成分根产量的贡献率为69.704%,第二主成分含糖率的贡献率为26.283%,累计贡献率为95.987%,因此能够全面地反映甜菜的产质量性状;最适合本地种植的综合评价值高于对照的6个品种为：KWS0023(0.8231)>KWS0015(0.7685)> KWS6661(0.7511) >KWS9921(0.7103)>KWS0860(0.7097)>BTS2730(0.7065)>CK(0.6823);其他品种的综合评价值低于对照。主成分分析法和灰色关联度分析能够较为全面得分析甜菜品种,得出的结果具有可靠性。     

基于主成分和GIS 的关天经济区区域经济空间分异研究

在关中-天水经济区＂一核、一轴、三辐射＂的空间发展战略基础上,对经济区县域生产要素禀赋和生产技术水平等基本特征进行综合评价,据此划分区域并进行各区产业功能定位,以期为促进产业整合与升级和优化区域经济结构提供科学依据。运用多元统计的主成分分析,对研究区65个区（县）经济发展状况进行综合评价;运用区域分工指数和区位商衡量各县之间的产业集聚趋势,采用层次聚类法和GIS空间分析将经济区划分为5个区域;最后提出促进经济区地区分工及一体化,统筹区域经济发展的对策建议。     

基于主成分分析的不同品种龙眼干品质综合评价

为评价不同品种龙眼干品质,构建综合评价体系,选取7个品种龙眼干对其12个理化指标进行测定,并结合主成分分析、聚类分析等方法对龙眼干品质进行综合评价.结果表明:所取龙眼干品种品质指标间差异显著,还原糖与总糖、可溶性糖与总糖、蛋白质与还原糖均呈极显著正相关(P＜0.01),氨基酸与可溶性糖呈极显著负相关(P＜0.01);主成分分析显示,前4个主成分累计方差贡献率达86.511％;通过综合得分进行排名可知,古山二号和石硖为品质较优品种;通过聚类分析得出,7个品种龙眼干可聚为3类,不同类别间品质存在较大差异,通过K值聚类分析将7个品种龙眼干聚为A、B、C三类,其品质从高到低依次为C类(古山二号、石硖)＞B类(FD310、储良)＞A类(草埔、凤大晚香、凤大晚蜜).聚类分析结果与主成分得分对龙眼干品种分类的判定结果较为一致,均可用于综合评价龙眼干品种品质.     

中国春大豆品种聚类分析及主成分分析

本文对８９个中国春大豆品种的１８个数量性状进行了聚类,逐步判别和主成分分析,聚类分析用“遗传距离”定量测定品种间的遗传差异,并根据“遗传距离”将春大豆品种分为六类：东北早熟春大豆,东北中熟春大豆,黄淮春（夏）大豆,长江春大豆,西北春大豆,黄淮晚熟春（夏）大豆及南方春大豆。在聚类分析基础上用逐步判别分析选出分枝数,节数,荚数,百粒重,单株粒重,粒形指数,生育后期,全生育期,蛋白质含量等１１个对品种分     

烤烟品种主成分分析和聚类分析

对３０个烤烟品种的７个数量性状进行了主成分分析和聚类分析。经主要成分分析,选出５个农艺性状较好的品种,有种时可作为;农艺条本。通过遗传距离测定和聚类分析,３０个品种可分为７类。在育种中选配亲本时最好选用不同类型同的品种作为双亲,可减少有种工作的盲目性。     

基于主成分分析的高油酸花生品种品质评价

为开展高油酸花生品种的品质评价,推动不同品质类型种质资源的育种利用,对中国165份高油酸花生品种的主要品质性状进行主成分分析和品质分类。结果表明,中国高油酸花生培育单位广泛分布于10个省份,以山东、河南和河北居多,分别占总数的36.97%、32.12%和21.82%,脂肪、蛋白质和油酸平均含量分别为52.90%、24.75%、和79.28%。相关性分析显示,油酸与亚油酸呈极显著负相关(r=-0.729 9),油酸亚油酸比值与脂肪(r=0.169 7)和蛋白质(r=0.165 4)呈显著正相关。主成分分析提取的前3个主成分累计贡献率达91.69%,较全面反映了品质信息。以第一主成分和第二主成分作二维散点图,可将资源分为高脂肪-低蛋白-高油酸品种、高脂肪-低蛋白-超高油酸品种、低脂肪-高蛋白-高油酸品种、低脂肪-高蛋白-超高油酸品种4个品质类型,为不同品质类型品种的筛选与改良、育种亲本的利用提供科学依据。     

基于主成分分析的苦瓜自交系萌发期耐热性评价

为了评价不同苦瓜自交系在萌发期的耐热性差异,为海南省夏季苦瓜种植材料的选择及其栽培技术提供理论依据。本研究以KG 10-1、KG 14-4和KG 18-2三个苦瓜自交系为材料,设置30℃、33℃和36℃3个温度梯度,砂床法发芽,通过对发芽率、成苗率、下胚轴长、根长、鲜重、干重等10个萌芽指标的变化率进行主成分分析。结果表明,随着温度的升高,3个苦瓜自交系种子萌发及成苗受到抑制,当发芽温度达到36℃时,平均发芽时间显著延长,发芽率、发芽速率指数、发芽指数显著下降,3个自交系均未能成苗;从主成分的综合得分值可知,3个苦瓜自交系在33℃下耐热能力排序为：KG 18-2>KG 14-4>KG 10-1。故在夏季栽培时,可在约33℃的温度育苗;并推荐选用耐热力较优的KG 18-2自交系。     

基于主成分分析的5份香蕉种质抗旱性评价

通过向营养液中添加PEG-6000,研究在不同程度干旱胁迫下5份香蕉种质的生理变化,并利用这些生理指标进行抗旱性综合评价.结果表明,香蕉在干旱胁迫下,可溶性蛋白含量、脯氨酸含量、电导率、丙二醛含量、POD活性和SOD活性6项生理指标均发生不同程度的变化,随着干旱胁迫程度的加重,这些指标均有上升的趋势.通过主成分分析,可以将6个单项指标转化为3个综合指标对5份香蕉种质的抗旱性进行综合评价,其抗旱能力大小顺序依次为:金粉1号＞广东粉蕉＞粉杂＞HA＞桂蕉6号.本实验筛选出金粉1号和广东粉蕉2个较为抗旱的ABB基因型种质,评价结果将为今后广西的香蕉抗旱育种以及确定香蕉品种的适合种植范围提供理论依据.     

基于主成分分析的襄阳市水资源短缺风险评价

为了评价水资源短缺风险系数,在探讨风险评价理论方法的基础上,构建了水资源风险短缺评价指标体系,采用主成分分析法,从时间和空间两个方面较系统地分析评价了襄阳市水资源短缺的原因、影响因素及变动趋势。结果表明：襄阳市水资源短缺现象日益严峻,8 个行政分区中襄阳市城区、襄州区、枣阳市、宜城市、老河口市等5 个出现水资源严重短缺状况,这一结论与多指标综合评价结果具有较好的一致性,经验证方法可行、结论可靠。     

基于GIS的德阳市暴雨洪涝灾害风险定量化研究

伴随自然灾害频发、极端气候的不断涌现,暴雨灾害风险评估的研究具有重要的现实意义。基于GIS技术,对德阳市暴雨洪涝灾害风险进行了调查和统计分析,并做了定量化研究。研究采用AHP层次分析法和专家评议法相结合,通过建立德阳市暴雨洪涝灾害风险评估体系,体系包含致灾因子危险性、承灾体暴露性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力四项指标,以保证评估的合理性。[结果]经分析,将德阳市划分为低、较低、中等、较高、高五类风险区域,并就较高和高风险区域存在的潜在灾害易发情况进行了分析讨论。[结论]针对地形复杂、人口虽稀少地区和人口密度大,经济较为发达地区两类,在暴雨洪涝灾害时提出不同对策建议,帮助有效规避暴雨洪涝灾害可能产生的损失和人员伤亡。     

基于GIS技术的重庆市暴雨洪涝灾害风险区划研究

为了定量地研究分析重庆暴雨洪涝灾害风险和区划,利用重庆1961-2008年的气象观测资料,综合全市各区县的自然、社会经济与防灾抗灾等数据,利用GIS技术和自然灾害风险指数,构建暴雨洪涝灾害风险评价模型,对重庆市暴雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾抗灾能力多个因子定量分析,计算得到重庆市区县级暴雨洪涝灾害风险综合指数,并绘制了风险区划图。结果表明：重庆的开县、梁平、合川、北碚、荣昌、永川、渝北及铜梁部分地区的危险性和易损性指数较大,其暴雨洪涝灾害风险最大;南川、丰都与石柱、黔江、涪陵、綦江部分地区由于暴雨洪涝发生频率较低,孕灾环境敏感性指数较小,灾害风险最小。     

四川省暴雨洪涝灾害风险区划研究

为了进一步完善四川省暴雨洪涝灾害评估工作,提高气象防灾减灾服务能力,以全省149个气象站1961—2010年逐日降水数据及高程、水系、农业经济等数据为基础,选取对暴雨洪涝灾害具有明显影响的降水强度、地形、河网、农业人口、耕地分布等要素作为区划因子,利用GIS工具分别建立暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及抗灾能力评估模型,计算暴雨洪涝灾害风险指数,最终完成针对农业的四川省暴雨洪涝灾害风险区划。结果显示,农业经济最受关注的四川省盆地区内,盆东北、盆西南大部地区及盆中、盆南和盆西的部分区域灾害风险等级较高,容易发生致害性较强的暴雨洪涝灾害;而盆周高山区及深丘区是盆地暴雨洪涝灾害风险最低的区域,在这些地区暴雨洪涝灾害对农业生产的危害不大。     

基于信息扩散理论的东北三省农业洪灾风险评估

为了解决农业洪涝灾害风险评估时常会遇到的小样本问题,采用正态信息扩散方法,将单值观测样本点转化为集值样本点,进行了东北三省的区域农业洪涝灾害风险评估,并利用ArcGIS平台制成了该区域的农业洪灾风险图,直观地展示了东北地区农业洪灾风险的空间分布和空间变化趋势。该结果为政府的减灾和应急管理以及保险公司的农业灾害保险方案规划提供借鉴。     

基于GIS的低温冷冻灾害风险性评估

为了提高低温冷冻灾害的防御能力,为政府部门制定防灾减灾规划提供科学依据。本研究基于自然灾害形成机理及风险评估原理,以济南市长清区为例,利用气候资料、历史灾情数据、地理信息数据及社会经济等资料,采用层次分析法和加权综合评价法,借助GIS空间分析技术,通过对致灾因子危险性、敏感性、易损性和防灾减灾能力4个评价指标的空间评价,实现了对长清区低温冷冻灾害的风险性评估和综合区划。结果表明：长清区低温冷冻灾害总体表现为空间化强,没有规则的分布规律,综合风险性总体水平较高。文昌街道办事处、五峰山街道办事处、双泉乡的部分地区综合风险性最高,属于低温冷冻灾害的重点防御区域;轻、低风险主要分布在平安街道办事处、万德镇、马山镇、崮云湖街道办事处的部分辖区。该评估结果将对本地区农作物的种植规划及灾害防御措施的制定提供参考依据。     

基于GIS的吉林省霜冻灾害风险评估及区划

旨在依据灾害风险理论,对吉林省霜冻灾害进行风险评估与区划,以期减轻吉林省霜冻灾害造成的损失,为农业生产合理布局提供科学依据。基于吉林省逐日地表最低温度、霜冻灾情及作物种植面积等资料,采用自然灾害风险指数法、层次分析法和加权综合评价法,对致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性指数进行评估,基于GIS进行吉林省霜冻灾害风险评估与区划。结果表明:吉林省霜冻可划分为高、次高、中、次低和低风险区5个等级,初霜冻高风险和次高风险区主要分布在西北部白城、中部长春、吉林和四平部分地区;终霜冻高风险和次高风险区主要分布在中部长春、吉林和延边部分地区。初、终霜冻风险区划结果与灾情统计结果均呈极显著正相关关系,相关系数分别达0.496和0.490(P<0.01)。本研究建立的吉林省霜冻风险评估模型,能够反映吉林省初、终霜冻的风险分布特征,初、终霜冻风险区划结果存在空间分布差异;经验证风险区划结果与历史灾情资料相符。在气候变暖背景下,吉林省霜冻灾害仍需重视。     

气候变暖背景下青海汛期暴雨洪涝及次生灾害风险评估

本文根据自然灾害系统理论和暴雨洪涝灾害风险评估原理,基于基础地理信息数据和历史灾情数据,旨在利用青海50个气象站1961—2017年汛期(6—10月)的逐日气温、降水数据,通过对暴雨洪涝致灾因子危险性及孕灾环境易损性的研究,对气候变暖背景下青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害的风险进行评估,得出：(1)1961年以来,青海省汛期平均气温升高、降水增加,降水日数及强降水日数增多,极端天气气候事件频发;(2)由短时强降水及连续性降水造成的洪水、渍涝灾害及其引发的滑坡、泥石流等次生灾害呈增多趋势,且7、8月份为青海省暴雨洪涝及其引发的次生灾害的高发期,占汛期灾害发生次数的77.9%;(3)贵德县、兴海县、贵南县、共和县、同德县、化隆县为青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害发生次数最多、风险最为严重的县。本研究通过开展暴雨洪涝及其引发次生灾害风险评估工作,对暴雨洪涝的早期预警以及防灾减灾措施的及时制定和实施具有重要意义,可为气象防灾减灾建设工作提供决策信息。     

基于格网的河北省精细化暴雨洪涝灾害风险区划

基于IPCC最新风险评估理论模型,以高精度地理信息数据、长序列均一化气象资料和2010基准年社会经济数据等资料为基础,运用统计建模方法,从气象致灾因子危险性、暴露度和脆弱性3个方面对河北地区暴雨洪涝灾害进行精细化风险评估与区划,并根据区划结果提出防御措施。结果显示：滦河流域下游以及沿海诸河流域的暴雨洪涝风险最高;平原地区的暴雨洪涝灾害风险普遍高于山区,流域下游风险高于上游,河道周边风险高于远离河流的区域。     

基于GIS的山东省暴雨洪涝灾害风险区划

基于山东省1：50000地理数据及2008年统计年鉴资料,对影响山东省暴雨洪涝灾害风险的主要综合评价指标,即致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行建模计算,最后综合利用这4个指标对山东省暴雨洪涝灾害风险性指数进行计算,并通过GIS平台得到山东省暴雨洪涝灾害风险区划图。结果显示,山东省暴雨洪涝灾害发生的高风险区在鲁南及半岛东部部分地区。