基于环境因子的春玉米产量结构模型分析研究

环境因子对作物产量的影响是现代农业气象研究的重要内容之一,建立春玉米产量结构模型可为春玉米的科学生产提供依据。本研究分析贵港春玉米不同生育阶段的环境因子与产量结构的相关性,并建立全因子、显著因子的多元线性回归模型和BP神经网络模型。结果表明,对春玉米产量结构影响最大的生育期为拔节—抽雄期,10~40 cm的土壤水分体积含水率与产量结构最为密切;四种产量结构预测模型优度(R²)比较,全因子模型(AF)优于显著因子模型(SF),多元线性回归(MLR)模型优于BP神经网络(BPNN)模型。试报检验模型发现MLR模型的泛化能力不及BPNN模型,其中BPNN_AF模型对理论产量、果穗粗的预测最为精准。BPNN全因子模型(BPNN_AF)可作为春玉米产量结构预测的最优模型,能较好捕捉作物产量结构与环境因子之间的非线性影响规律,预测结果较为合理准确。     

作物耐热生理基础与基因发掘研究进展

热胁迫是农作物生产中的环境限制因子,影响作物生长发育并导致农作物减产与降低农产品品质。作物耐热性生理生化、基因发掘与分子机制研究将为农业生产与耐热新品种培育奠定基础。综述了热胁迫逆境对作物营养生长阶段和生殖生长阶段的影响,重点阐述了开花期与子粒灌浆期等作物产量形成关键时期受热害时作物的生理与发育,介绍了作物主要的4种热响应方式,即膜流动性改变、蛋白质解折叠、细胞骨架解聚和代谢物变化,总结了Hsf热激转录因子的调控与耐热分子机制,并展望了应用生物技术创制作物耐热新种质与遗传改良的可行性。本文为作物耐热性生理基础、基因发掘、分子机制与育种途径等研究提供参考。     

人工神经网络在作物基因组选择中的应用

目前, 基因组选择育种主要采用线性模型估计遗传育种值指导作物遗传育种的筛选过程, 但是生物体内的基因以及遗传位点的关系主要是复杂的非线性调控。本研究将人工神经网络技术应用到作物基因组选择育种中, 对现有的作物基因组选择育种模型进行优化, 建立了高效的作物基因组选择预测系统, 并与其他线性回归预测模型进行比较。通过分析小麦的育种数据发现, 基于人工神经网络的遗传育种估计效果优于其他线性回归预测模型, 预测育种值与实际育种值间的相关系数平均值达到0.6636, 相应的岭回归BLUP、贝叶斯线性回归模型和基于系谱信息的贝叶斯回归模型的预测能力分别为0.6422、0.6294和0.6573; 最优的预测效果达到0.8379, 远高于其他2种模型的最优结果。同时, 基于人工神经网络的基因组选择模型的预测效果稳定, 与传统的统计模型相近, 因此, 利用人工神经网络技术建立基因组选择是可行的。     

灌浆强度和时间对大麦籽粒增重的影响

灌浆强度(x_1)和灌浆时间(x_2)与粒重(Y)的关系呈多元非线性回归方程 Y=ax_1~(b1)·x_2~(b2),但 x_1的相对作用大于 x_2,乃致在快增期 x_2的作用可以忽略不计。抽穗后缺肥加剧 x_1对籽粒增重的限制,而施肥削弱 x_1对粒重的相对影响并消除 x_1与 x_2之间的负互作。x_1对粒重的相对影响总是弱势粒大于强势粒,但弱势位 x_1和 x_2     

禾睦玉918高产高效栽培技术研究

运用三因素二次回归正交旋转组合设计,探明玉米品种禾睦玉918与种植密度、氮肥用量和播种期等主要栽培因素的关系。建立该品种籽粒产量(y)与种植密度(x_1)、氮施肥量(x_2)和播种期(x_3)三元二次回归方程数学模型:y^=594.13+9.42 x_1+1.36 x_2-10.85 x_3-55.29 x_1~2-29.74 x_2~2-25.18x_3~2+20.33 x_1x_2+12.07 x_1x_3+58.21 x_2x_3。确立玉米品种禾睦玉918最佳的种植方案为种植密度4 100株/667m^2、氮肥用量17kg/667m^2、播种期3月25日至4月15日,在该栽培措施下,可获得最高产量(617.43kg/667m^2)。     

上市公司股权结构对业绩影响的实证研究——基于制造业公司的经验数据

股权结构研究是公司治理结构研究中的核心问题。选取制造业上市公司2010—2012年3年间数据作为研究样本,以股权结构特征作为解释变量,通过主成分因子分析法构建公司业绩指标,同时以公司规模和年度作为相关控制变量。在创建多元线性回归模型的基础上,对国内上市制造企业当前的股权结构、绩效关系等进行了详细的实证研究,对实证结果提出了政策建议,为股权结构对业绩影响的研究提供参考。     

茄科作物WRKY转录因子全基因组鉴定、进化及功能

WRKY转录因子是存在于高等植物基因组内最重要的转录因子基因家族之一,在植物生长发育、应对生物胁迫(病菌和病毒等)和非生物胁迫(冷害、热害、高盐及干旱等)等一系列生物学进程中发挥重要作用。本文对茄科蔬菜作物(番茄、马铃薯、茄子和辣椒)WRKY转录因子的相关研究进行了综述。在全基因组水平上,分析了WRKY转录因子的数量、分类、基因表达模式以及功能等特征,为未来解析茄科作物WRKY转录因子的分布特征、进化关系以及功能奠定基础。     

作物生育模型及其在作物生产中的应用

作物生长发育模型指根据作物生长规律对作物生长过程进行的定量模拟,是对作物生理过程及其与外部环境之间关系的抽象概括。通过对国内外作物生长发育模型的总结和整理,分析不同阶段代表性作物生长发育模型及其主要特点,提出了作物生长发育模型的发展趋势。     

日光温室补光技术的应用现状分析与对策研究

光是作物生长发育不可缺少的重要环境因子之一。在针对光对作物生长发育的影响进行系统分析基础上,对日光温室补光技术的应用现状和突出问题进行研究,指出了日光温室补光技术需解决的关键问题及其解决对策。     

基于灰色多元线性计量经济模型的湖南省农村居民收入预测

针对单一预测模型精度不高以及预测结果不能体现经济变量关系的不足,将灰色GM(1,1)模型与多元线性计量经济模型加以耦合,建立了灰色多元线性计量经济模型,并利用该模型对湖南省农村居民人均纯收入进行了预测。灰色多元线性计量经济模型的预测精度不仅明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和多元线性回归模型,而且预测结果也能体现经济变量之间的关系。预测结果表明,未来几年湖南省农村居民人均纯收入逐年增长,但增长的速度较为缓慢。最后,给出了几点调控湖南省农村居民收入差距的建议。     

辽宁春季界限温度发生日期的预报方法研究

为了在春季气候预测工作中,尽可能准确地预测辽宁春季稳定通过5℃的日期,采用1961—2010年辽宁省53站逐日气温资料和NCEP/NCAR再分析的月平均位势高度场、海平面气压场资料以及由NOAA重构的月平均海温场资料,通过相关分析方法并开展物理因子的普查工作,寻找辽宁春季稳定通过5℃日期的影响因子,并利用多元线性回归方法建立预报方程。结果表明：1961—2010年辽宁春季气温稳定通过5℃日期随时间有提前出现的趋势;稳定通过5℃日期与2月北大西洋海温、1月西北太平洋海温、2月北极涛动、1月印度洋海温、10月阿留申低压强度和1月北大西洋涛动关系密切;建立的预报稳定通过5℃日期的多元线性回归方程具有显著意义。     

电子计算机在种质资源研究中的应用(五)

五、多元线性回归方法的计算程序上一节介绍的一元线性和非线性回归分析计算程序,仅仅适用于计算两个变量之间的关系。在种质资源研究中往往需要我们同时考虑两种或两种以上的变量间的关系。例如,在研究小麦矮源时,不仅研究株高与单株粒重之间的关系,还要研究株高与穗长、粒数、千粒重之间相互制约的关系。在研究种子贮藏生理时,对种子活力的评价,不     

基于无人机平台多模态数据融合的小麦产量估算研究

作物产量估测关系到人民生活质量和国家粮食安全问题,在田块尺度下及时准确估算产量,对于农事操作管理、收获、销售及种植计划制定均具有重要意义。选择地势起伏及空间差异较大的农田为研究区,利用低空无人机遥感平台搭载多光谱相机、热红外相机和RGB相机,同步获取小麦关键生育时期的无人机遥感影像,并提取光谱反射率、热红外温度和数字高程信息。首先统计不同地形特征下遥感参数和生长指标的空间变异情况,分析植被指数和温度参数与小麦产量的相关性,然后利用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘回归(partial leastsquaresregression,PLSR)、支持向量机回归(supportvectormachineregression,SVR)和随机森林回归(random forest regression, RFR) 4种机器学习方法以单模态数据和多模态遥感信息融合2种方式进行建模,比较单模态数据和多模态数据融合的产量估测能力。结果表明,坡度是影响作物生长和产量的重要因子,3个生育期内,不同坡度等级下遥感参数差异明显,土壤含水量、植株含水量和地上...     

鲁西北生育期降水与小麦产量相关关系回归模型研究

小麦生育期降水过程复杂多变,不同生育时段降水对小麦生长发育的影响不同。利用相关和逐步回归方法,对小麦生育期44个降水时段的变化及其与产量进行线性和回归分析,确定不同因子与小麦产量的相关关系,建立降水产量预测模型,明确不同降水因子对小麦产量形成的影响。结果表明:播种一越冬前及抽穗开花期的降水是影响冬小麦产量形成的关键降水因子,其中10月上旬降水、11月中旬降水、11月下旬降水及6月上旬降水与产量的偏相关系数均达到了极显著水平。该结论将有利于充分发挥自然降水的作用和进行灾害调控,实现增产。     

湘北地区思茅松毛虫发生与林分因子相关性研究

摘 要：为切实掌握湘北地区马尾松林思茅松毛虫发生与林分因子关系,采用固定样线踏查和标准地详查的方式对不同林分因子马尾松林思茅松毛虫虫口密度进行了调查,并对影响其种群分布的13个林分因子进行了逐步回归分析。研究筛选出4个关键林分因子,其影响重要程度顺序为：坡向＞开阔度＞平均胸径＞海拔,多元线性回归模型 （y代表影响程度,x1、x2、x5、x13分别代表林分因子海拔、坡向、开阔度、平均胸径）,马尾松林思茅松毛虫虫源地具有阳坡、温度较高、植被胸径较大、海拔较低等特点。研究结果为马尾松林思茅松毛虫虫源地改造,以及今后营造抗思茅松毛虫林地提供了理论参考依据。     

农村居民点用地发展变化驱动力研究

本文在分析鹿泉市现状农村居民点存在问题的基础上,从地理学的角度入手,将农村居民点变化的驱动因子归纳为经济、人口、技术、政策、社会五个方面,得到定量度量各驱动因子影响的多元线性模型,并用路径分析方法探讨驱动因子与农村居民点面积变化以及各驱动因子之间的关系。研究结果表明：经济因子、人口因子和政策因子对农村居民点变化均有较大影响,其中,技术因子和社会因子对农村居民点发展变化的影响是通过经济和人口因子来体现的。     

水稻品种与日长等环境条件的生态关系

科学是研究客观事物存在和变化发展规律的。就研究作物的客观规律来说,大致可有三方面:第一,研究作物本身的生长发育规律;第二,研究有关的环境条件的变化规律;第三,研究作物生长发育与环境条件关系的规律。从作物栽培研究来说,我们要根据客观规律,一方面要对作物生长发育与环境条件的     

福建省农民林业纯收入影响因子的计量

为了研究影响农民林业纯收入的主要因子,以便为提高农民林业纯收入提供决策参考,本文利用2001-2007年福建省统计数据,运用逐步多元线性回归分析法进行计量研究,发现2001-2007年,福建省农民林业纯收入主要受原木平均价格的影响,模型整体拟合优度为0.924,显著性水平达到0.000,影响极其显著。“两金”（育林基金和更改基金）、原木平均税费、原木平均销售费用、原木平均单位产品销售成本和原木平均其他成本等5个变量在逐步回归过程中都被剔除。     

抗旱、耐盐基因类型及其机理的研究进展

不良的环境因子如干旱、盐碱等严重影响着农作物的正常生长发育和产量,培育高抗性和高产优质的粮食作物,成为缓解世界粮食安全的有效途径。文章就目前国内外在抗旱、抗盐碱等抗逆基因的类型、作用机理以及相关转基因作物存在的问题进行了综述。     

京郊山地旱作区作物水分生态适应性系统评价

为了提高京郊山地旱作区农作物产量,以延庆县为例,依据农户调查、田间试验和数学模型等方法,从作物生长期间降水状况、作物生长发育与降水分布的时序关系、农田水分供需平衡与作物生态适应性判定和作物水分利用效率等方面,对京郊山地旱作区主要作物生态适应性进行了系统评价。结果表明:不同作物降水利用状况存在明显差异,其规律是:多年生苜蓿>春玉米>春大豆>春谷子>马铃薯。5种作物中春玉米、春谷子和春大豆生长发育与降水分布耦合性较好,马铃薯和多年生苜蓿生长发育与降水分布耦合性较差。农田作物水分满足率和生态适应性指数,4种春作物排序依次为:春玉米>春谷子>春大豆>马铃薯。水分利用效率依次为春玉米>苜蓿>春谷子>春大豆>马铃薯。研究结果可为京郊山地旱作区制定合理的种植制度提供理论依据。