多元线性回归与相关分析在棉种SGK791高产栽培研究中的应用

为了定量研究棉花新品种SGK791产量构成因素的变化规律,以明确其高产栽培的最佳途径和主攻目标。在2003~2004年河南省棉花品种区域试验及2005年生产试验数据的基础上,应用多元线性回归、偏相关分析和通径分析方法分析SGK791产量构成因素的变化规律及各因素对产量的作用。4个产量因素与产量呈线性关系,建立了产量与产量因素间回归方程和最优回归模型。4个产量因素影响皮棉产量的综合作用为:每株铃数>衣分>单铃重>密度。皮棉产量构成因素间存在制约与促进的数量关系。4个产量因素中,每株铃数对产量的作用最大,其次是密度和衣分,铃重最小。在合理密植的基础上,SGK791高产栽培应以力争株铃数、兼顾铃重、稳定衣分为主攻目标。     

鄂棉22产量构成因素及其丰产稳产性分析

应用数理统计方法对鄂棉 2 2产量构成因素及其丰产、稳产性进行分析 ,结果表明 :鄂棉 2 2丰产、稳产性好 ,适应性强 ,产量构成因素中以单株铃数与产量关系最密切 ,对产量的作用最大 ,其次是铃重 ,再次是密度 ,衣分对产量的作用最小。其高产途径和主攻目标是 :合理密植 ,攻株铃数 ,争铃重 ,稳定衣分     

鄂杂棉10号产量构成因素及增产途径分析

对鄂杂棉10号的产量构成进行分析,结果表明:杂交棉产量构成因素中以成铃数对产量的正向作用最大,单铃重次之,衣分最小。因此,杂交棉鄂杂棉10号高产的主攻目标是增加成铃数,兼顾单铃重。     

鄂棉22产量构成因素及其丰产稳定性分析

应用数理统计方法对鄂棉22产量构成因素及其丰产、稳产性进行分析，结果表明：鄂棉22号丰产、稳定性好，适应性强，产量构成因素中以单株铃数与产量关系最密切，对产量的作用最大，其次是铃重，再次是密度，衣分对产量的作用最小，其高产途径和主攻目标是：合理密植，攻株铃数、争铃重，稳定衣分。     

冈杂棉8号产量构成因子分析及高产栽培主攻方向

对2006～2007年湖北省棉花品种区域试验、冈杂棉8号高产栽培试验及棉花高产创建示范户的有关冈杂棉8号调查的数据资料进行偏相关分析、多元回归分析和通径分析。结果表明,冈杂棉8号皮棉产量(以下简称产量)构成四因子与产量间有着极显著的正相关关系,产量构成四因子对产量贡献为单株铃数>密度>衣分>单铃重。因此,冈杂棉8号的高产栽培关键是在合理密植的基础上,以力争较多的单株铃数为主攻方向。     

百棉3号丰产稳产性及产量构成因素探讨

采用偏相关、变异系数、多元线性回归及通径分析方法,对杂交棉百棉3号新品种进行统计分析.结果表明,该品种为丰产、稳产、适应性强、增产潜力大的杂交棉新品种.产量构成因素中,对皮棉产量的贡献率,以衣分最大,株数次之,铃重居第三位,密度最小.其高产途径为在合理提高密度的基础上,力争株铃数,稳铃重,促衣分.     

sGK棉乡69产量构成因素分析与高产结构模型

运用偏相关与通径分析方法对2006-2007年河南省棉花品种区试及生产试验中sGK棉乡69品种的数据进行分析,结果表明,该品种应在合理密植的基础上,以力争单株多结铃、增总铃、稳铃重、保衣分为主攻方向。从产量结构模型模拟得出该品种皮棉产量在1050～1800kg/hm2间,产量构成因素为:密度34978～44049株/hm2,株铃数18.02～21.69个,铃重4.97～6.10g/个,衣分34.22%～46.35%。     

陆地棉杂交F_2代主要农艺性状与皮棉产量的关系分析

分别对2个陆地棉组合百棉1号×TM-1和百棉1号×中棉所12的杂交F2代进行了主要农艺性状与皮棉产量的关系分析。结果表明:除主茎节间长度与皮棉产量在不同组合中表现出正负相关的明显差异外,其他性状与皮棉产量均呈显著或极显著正相关。2个组合中,株高、总果节数、有效果枝数、单株铃数、铃重、衣分与皮棉产量的相关系数、偏相关系数、直接通径系数均为正值,对这些性状直接选择是有效的;总果枝数、主茎节间长度与皮棉产量的偏相关系数和直接通径系数虽均为负值,但总果枝数可通过单株铃数对皮棉产量起较大促进作用,主茎节间长度可通过单株铃数或株高对皮棉产量起较大促进作用。经回归分析,不同组合单株铃数、铃重和衣分均对皮棉产量有正向显著影响,主茎节间长度、总果节数和总果枝数对皮棉产量的正向影响因不同组合存在差异,进一步明确了棉花产量育种的主攻方向。     

棉花新品种锦科杂1号产量构成因素分析

为研究棉花新品种锦科杂1号的产量潜力及其构成因素,确定其高产栽培的主攻目标。利用锦科杂1号2006、2007年连续2a全国黄河流域棉区杂交春棉品种区试(C组)及2008年参加全国杂交春棉生产试验的资料,对其栽培密度、产量及产量因素性状进行了偏相关分析、通径分析及多元线性回归分析。结果表明,该品种4个产量构成因素对皮棉产量的直接通径系数依次为密度(0.806 0)>单铃质量(0.640 7)>株铃(0.640 3)>衣分(0.310 4);基于产量构成因素的回归方程模拟,导出不同皮棉产量水平下产量构成因素的指标值,结果显示,皮棉产量从1 300kg/hm2增至2 000kg/hm2,每增产皮棉100kg/hm2,需增加密度429株/hm2、株铃0.25个、单铃质量0.16g、衣分0.45%。其高产栽培应在本试验平均密度(45 000株/hm2左右)的基础上,以力争株铃16～18个、稳定单铃质量(6.2～6.5g)、确保衣分(43%～45%)为主攻方向。     

棉花产量构成因素的相关和通径分析及其优质高产栽培途径

根据近几年“泗棉３号”有关栽培试验结果，对其产量组成因素进行了相关和通径分析。偏相关分析表明：泗棉３号每公顷铃数与产量呈显著的正相关。单铃重和衣分与产量呈不显著的正相关。通径分析表明：每公顷铃数单铃重及衣分对产量的直接作用都是正向的，但以每公顷铃数对产量的直接作用最大。因此高产栽培应以增加每公顷铃数作为主攻目标，兼顾提高单铃重。栽培中主要通过育苗移栽促早发，结合去早蕾及控晚蕾、适当扩大群体，辅之生长调节剂控制、重施花铃肥，补施盖顶肥，防止早衰等措施，调节棉花盛花结铃期与最佳结铃期高度同步，延长同步期，提高同步期的成铃强度，力争同步期内多结铃，结大铃。     

密度对玉米产量（＞15 000 kg•hm-2）及其产量构成因子的影响

【目的】研究密度对高产玉米（＞15 000 kg•hm-2）产量及其构成因子的影响,揭示高产玉米产量形成机制,为玉米持续稳定高产提供依据。【方法】连续两年在新疆和宁夏高产玉米区,以郑单958为试材,以1.5万株/hm2为一个密度梯度,设置从1.5万株/hm2至18万株/hm2不同密度处理,充分满足水肥需求,进行高产栽培实践,在实现高产基础之上分析其产量及产量构成因子特征。【结果】两年多点共68个处理,最低和最高单产分别为7 675.5和20 503.5 kg•hm-2,其中有47个处理达到15 000 kg•hm-2以上的产量;对产量构成特征的分析表明,要达到15 000 kg•hm-2以上的高产,最低、最高密度分别为5.25万株/hm2和16.28万株/hm2;最低、最高收获穗数分别为6.66万穗/hm2和13.84万穗/hm2;最低、最高穗粒数分别为365和657粒;最低、最高千粒重分别为237和404 g。【结论】密度与单产呈抛物线关系,以10.5万株/hm2密度处理单产最高;随着产量的提高,种植密度、单位面积穗数、穗粒数和千粒重表现出最适值范围变窄的趋势。随种植密度增加,单位面积穗数呈增加趋势,穗粒数和千粒重呈下降趋势,而单位面积粒数呈增加并趋于不变趋势。     

利用灰色关联度评价玉米新组合产量与产量构成因子的关系

通过对11个杂交组合的产量和8个产量因素进行灰色关联分析,以明确玉米产量和产量构成因素之间的关系。结果表明:影响产量的8个因素中,其大小顺序为出籽率>穗长>行粒数>穗位高>株高>穗粗>穗行数>百粒重。     

吉单631不同密度植株分蘗、产量及产量构成研究

吉单631不同密度植株分蘖对产量及产量构成的影响试验,结果表明,玉米种植密度在2 000株/667 m~2、3 000株/667 m~2、4 000株/667 m~2、5 000株/667 m~2、6 000株/667 m~2时,去除分蘖或保留分蘖,对玉米产量无显著影响。种植密度4 000株/667 m~2时,去除分蘖、保留分蘖的产量最高。明确了吉单631在生产中保留分蘖,能达到省工省力,促进节本增效生产的目的。在生产中保留玉米分蘖,对提升该区域玉米高产高效生产能力具有促进作用。     

大麦产量与产量构成因素的灰色关联度分析

采用灰色系统理论,对江苏沿江地区大麦产量与产量构成因素进行了灰色关联度分析.结果表明:江苏沿江地区大麦产量构成因素对产量影响大小的顺序为:穗粒数＞穗数＞千粒重.     

基于产量潜力预测的我国小麦单产分析

从小麦光合生产潜力、历年单产演变趋势、农作制区划潜力3个方面分析了我国小麦单产不同时期最高增产幅度：光能利用率潜力、历年产量演变趋势外推潜力、AEZ（农业生态区划）模型计算的我国小麦单产潜力,指出我国不同时期小麦单产的最高年增幅为：1991年以前10%;1996年以前9%;2000年以前8%。任何高于以上增幅的小麦品种或栽培技术都只能是局部推广的或有统计误差的。这对指导我国小麦生产具有参考意义。     

不同施肥方式对小麦产量及产量构成因素的影响

[目的]为小麦高产栽培提供科学施肥理论依据。[方法]2012~2013年度,以小麦品种云麦53为材料,运用田间肥料裂区试验和分析方法研究了不同施肥方式对小麦产量、产量构成因素的影响。[结果]不同时期施氮肥能在0.01水平显著地提高籽粒产量,改善产量构成因素,并且效果优于施磷、钾肥及不施肥处理。[结论]小麦高产栽培的最优施肥方式是把16%过磷酸钙525 kg/hm2和50%硫酸钾225 kg/hm2全部作种肥一次性施入,46%尿素600 kg/hm2分不同时期施用,其中150 kg/hm2作种肥、225 kg/hm2作分蘖肥、225 kg/hm2作拔节肥。     

不同生态环境对棉花产量及产量构成因素的影响

研究了不同生态环境对棉花产量及产量构成因素的影响.结果表明,不同生态环境下单株成铃的变异系数最大;关联度分析表明,铃重是制约株铃的主导因素,衣指是制约铃重、衣分及子指的主导因素,子指是制约衣指的主导因素;通径分析结果表明,株铃邋对籽棉产量的综合直接作用最大;偏相关分析表明,单株成铃、单铃籽棉重、衣分3个产量因素性状对产量的贡献率占总决定度的77.16%,基本上反映了产量因素的构成情况.     

种植密度对玉米产量及产量性状的影响

分析不同密度条件下产量及相关产量性状的变化规律,探讨种植密度对玉米产量性状指标的影响,可以为玉米生产上合理密植提供依据。采用裂区试验设计,以多抗较耐密玉米品种丹玉86号和高抗耐密玉米新组合丹3363为试验材料,种植密度设52 500、60 000、67 500、75 000和82 500株/hm2计5个水平,研究了种植密度对玉米产量及相关产量性状的影响。结果表明：丹玉86号种植密度在52 500～82 500株/hm2范围内,产量与密度呈二次回归方程的关系,其中,在60 000株/hm2密度时产量最高;丹3363在75 000株/hm2密度时产量最高,在52 500株/hm2密度时产量最低。2个品种穗行数、行粒数和粒长随密度变化不大,穗粒重随密度增大均呈下降趋势。丹玉86号穗长、千粒重和秃尖长度均在67 500株/hm2密度时最大,在75 000株/hm2密度时最小;丹3363穗长、千粒重和秃尖长度随密度变化不明显。丹玉86号穗粗随密度增加而减小,出籽率随密度变化不明显;丹3363穗粗在60 000株/hm2密度时最大、在67 500株/hm2密度时最小,出籽率在52 500～75 000株/hm2密度范围内变化不明显、在82 500株/hm2密度时降低。丹玉86号在75 000株/hm2密度时粒宽最大、粒厚最小,在67 500株/hm2密度时粒宽最小、粒厚最大;丹3363粒宽和粒厚随密度变化不明显。密度对不同品种产量及产量性状的影响不同,生产上应结合品种自身的特性进行合理密植。     

干旱胁迫时期对水稻产量及产量性状的影响

为了明确干旱胁迫对水稻产量及产量性状的影响,以粳稻品种农大3号为材料,利用盆栽的方式人工控制土壤水分（水势）,研究了不同生育阶段干旱胁迫对产量及产量性状的影响。结果表明：任何时期干旱胁迫都会导致减产,孕穗中期、后期减产幅度最大,其次是分蘖中期、前期。分蘖后期（无效分蘖期）干旱虽然穗粒数有所增加,但是祢补不了由于穗数下降造成的产量损失,出穗前各阶段干旱胁迫的减产幅度大于出穗后各阶段。分蘖期干旱使单穴有效穗数减少,孕穗期干旱穗粒数减少;孕穗期、产量形成期（出穗—乳熟期）干旱千粒重、成熟粒率降低;孕穗中期干旱结实率下降,混合千粒重降低。干旱胁迫条件下,提高单穗平均粒数和混合千粒重有助于提高产量,提高饱满千粒重和混合千粒重有助于提高成熟粒率。     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。