运用正交多项式趋势系数建立冬小麦综合肥料效应函数

运用Ｃｏｌｗｅｌｌ通过正交多项式转换建立综合效应函数的方法，对冬小麦４７个田间试验结果进行一元回归及多元逐步回归分析，发现正交多项式零次趋势系数和基础产量；氮、磷两因素一次趋势系数和土壤速效养分含量有一定的相关性，由此构造出包括土壤测试值在内的综合肥料效应函数，其推荐产量值和普通肥料效应函数计算结果接近，相关性很好；但两种方法推荐施肥量之间无相关性，本方法的推荐结果更接近实际。     

应用多元多项式回归估测猪胴体瘦肉率的研究

应用多元多项式回归分析研究了102头“大长北”三品种杂种猪的六个胴体性状与瘦肉率之间的关系,结果表明,①与猪胴体瘦肉率关系最密切的六项因素依次为:膘厚二次幂、膘厚一次幂、腿肉率一次幂、膘厚三次幂、后腿比一次幂和腿肉率二次幂;②瘦肉率与膘厚和腿肉率呈曲线关系;③各性状间的互作对瘦肉率的影响不可忽视;④各性状的三次幂多数对瘦肉率的作用较小,为了便于生产上的应用,采用逐步回归建立了一组估测胴体瘦肉率的简易多项式回归方程,它们的复桐关系数多在0.83以上,p<0.005,比用线性回归方程估计的决定系数(R~2)提高12％左右。     

基于向前选择变量法的我国粮食总产量多元线性回归预测模型

结合1983～2006年我国粮食总产量及与之密切相关的粮食单产、粮食播种面积、化肥施用量、有效灌溉面积、农机总动力、农田成灾面积等6个影响因子序列资料,采用向前选择变量法,构建了我国中长期粮食总产量多元线性回归预测模型。结果表明,粮食单产、粮食播种面积、化肥施用量及农田成灾面积是我国粮食总产量的关键制约因子,措施得当,未来我国完全可以在耕地资源不可逆转减少的前提下实现粮食总产量的持续增长。研究成果可为我国粮食安全保障体系的构建提供决策依据。     

基于线性回归的冬小麦籽粒淀粉含量卫星遥感预测模型

以环境减灾卫星HJ及与其同步或准同步实地观测的冬小麦长势参数和籽粒品质指标为基础,分析了试验样点卫星遥感变量、叶片SPAD值及开花期冬小麦籽粒淀粉含量间的相关性,建立及评价运用HJ影像遥感变量监测冬小麦籽粒淀粉含量的间接定量关系模型.结果表明:应用HJ影像数据监测冬小麦籽粒淀粉含量是可行的.归一化遥感植被指数NDVI可作为预测籽粒淀粉含量的敏感遥感光谱指数;以此为基础可建立冬小麦品质遥感预测模型,为遥感技术监测小麦品质提供理论依据,也为农业生产进行实时指导提供实时信息支持.     

河北省冬小麦返青期预测模型研究

利用河北省11个农业气象观测站1981—2018年农业气象、地面气象观测资料,基于线性回归和灰色系统模型GM(1,1)构建冬小麦返青期预测模型,并对模型模拟效果进行评估。结果表明,各站冬小麦返青期线性趋势模拟曲线不显著。用灰色系统模型G(1,1)模拟各站冬小麦返青期,11个站点中有10个站点模拟精度在二级及以上。通过分析积温序列与冬小麦返青期的相关性,确定10月1日至次年2月15日的负积温为冬小麦返青期关键影响因子。各站点综合冬小麦返青期序列与关键时期负积温一元线性回归方程极显著。单站线性趋势模型、灰色系统模型GM(1,1)模拟和以负积温为因变量的各站点综合线性回归模拟冬小麦返青期检验绝对误差小于7 d的概率分别为73%、94%和80%。单站数据变化比较平稳的条件下,冬小麦返青期预测可根据灰色系统模型GM(1,1)来构建;单站数据存在突变式波动时,可用线性方程构建预测模型;在气候变化波动较大的背景下,基于各站点综合数据序列的线性回归方程,用关键时期负积温来预测冬小麦的返青期适用于区域分析。     

遗传算法应用于多元非线性回归模型求参的研究

传统的非线性回归模型求参方法存在精度不高、限制等条件繁琐等问题。本文提出了遗传算法这一有效算法，由2个算例给予验证，并与线性最小二乘法和Gauss-Newton迭失法的结果作了比较，证明遗传算法是一种通用性较好的算法。     

冬小麦高产栽培试验数据的投影寻踪回归分析

本研究通过对同一批冬小麦高产栽培试验数据的对比分析，阐明了采用传统多元回归方法的弱点和局限性，论述了应用新兴投影寻踪回归方法的显著优势和广阔前景，从而为农业领域如何更好地开展寻优工作提供了十分有益的经验     

AquaCrop模型对旱区冬小麦抗旱灌溉的模拟研究

【目的】根据干旱情况及时采取灌溉措施,对旱区抗旱以及提高水分利用效率具有重要意义。从大田农业的实际情况出发,研究AquaCrop模型在旱区的适用性及干旱年份抗旱灌溉模拟,为实现抗旱保产提供依据。【方法】于2012-2014年,在旱区陕西杨凌及杨凌周边区域进行冬小麦大田试验,采用2013-2014年揉谷试验区的冬小麦观测数据进行模型的参数调试,采用2012-2013年揉谷试验区和2013-2014年武功试验区的冬小麦观测数据进行模型的验证,从而获得AquaCrop模型在陕西杨凌及周边地区的模型参数。模型参数包括影响冠层生长的冠层增长系数、冠层衰老系数和最大冠层覆盖度,影响生物量积累的水分生产力,影响产量形成的参考收获指数等。然后根据调查的干旱年份2012-2013年的灌溉情况制定出4种灌溉情景,并利用参数本地化后的AquaCrop模型模拟2012-2013年4种灌溉情景对冬小麦生物量和产量的影响,通过模拟结果得出最优灌溉策略。最后比较2012-2013年揉谷试验区、2013-2014年揉谷试验区和武功试验区冬小麦的产量水分利用效率。【结果】在冬小麦冠层覆盖度方面,AquaCrop模型模拟的冠层覆盖度和实测值之间的决定系数（R²）与均方根误差（RMSE）分别为0.464和8.0%。在冬小麦生物量模拟方面,AquaCrop模型模拟的生物量和实测值之间的R²和RMSE分别为0.889和1.622 t·hm^-2。在冬小麦产量模拟方面,AquaCrop模型模拟的产量与实测产量之间的RMSE为0.377 t·hm^-2。2013年为干旱年份,在播种后第77天进行冬灌并且在播种后第172天的拔节期再进行灌溉的两种情景获得最大的生物量;在播种后第77天进行冬灌、播种后第172天拔节期和播种后第200天抽穗期再分别灌溉,小麦产量最高,达到6.451 t·hm^-2。2012-2013年揉谷试验区、2013-2014年揉谷试验区和武功试验区冬小麦的产量水分利用效率分别为1.84、1.69和1.82 kg·m^-3。【结论】AquaCrop模型能够较好地模拟旱区冬小麦的生物量和产量,并且AquaCrop模型模拟的干旱年份下不同灌溉策略的生物量和产量,基本可以说明不同灌溉时间和灌溉次数对冬小麦最终产量的影响。同时说明2012-2013年增加的2次灌溉使干旱年份冬小麦的产量水分利用效率超过正常年份。以上研究符合当地农业生产实际情况,说明AquaCrop模型可以为旱区抗旱保产提供依据。AquaCrop模型具有很好的应用前景,正逐渐成为一个重要的田间决策工具。     

基于气象资料的中国冬小麦收获指数模型

【目的】建立基于气象资料的中国冬小麦收获指数统计模型,为构建作物产量模型提供支持。【方法】获取河南、河北、山东合计30个农业气象观测站近20年冬小麦农业气象观测数据,利用时间序列分析方法提取趋势收获指数,收获指数观测值与趋势收获指数差值即为由气象要素决定的气象收获指数。采用逐步回归分析方法建立基于气象要素的冬小麦收获指数统计模型,模型模拟并反映气象要素变化对冬小麦气象收获指数的影响。【结果】冬小麦关键生育期气象要素与气象收获指数相关关系显著,但单站尺度和区域尺度的显著性水平存在差异。利用209组独立数据,分别在单站和区域尺度对建立的冬小麦收获指数模型进行了验证,单站尺度上模型模拟值与实测值的线性相关系数和斜率分别是0.65和0.4(2n=209,P0.001),均方根误差12.2%,平均偏差-2.4%,拟合指数75.8%,模拟效率42.3%;区域尺度上模型模拟值与实测值的线性相关系数和斜率分别是0.56和0.33(n=209,P0.001),均方根误差13.3%,平均偏差-1.3%,拟合指数为69.0%,模拟效率为31.7%。【结论】基于气象资料构建的冬小麦收获指数模型可以较好地模拟不同气象条件下冬小麦收获指数的动态,该模型可与作物NPP模拟模型相耦合,用于区域尺度上冬小麦产量的模拟研究。     

气象因素对冬小麦产量的影响

本文主要研究气象因素对舞阳县小麦产量的影响,根据舞阳县2000年来小麦产量和小麦生长期间的降水量、光照、气温等气象因素,利用EXCEL进行统计分析,同时对气象因素间的相关性进行分析。结果表明,每个月降水量与光照之间有很强的负相关;降水量与气温之间负相关不明显;光照与气温之间的相关关系呈正相关。气象因素中,降雨量和光照对产量的影响较小,温度对产量有影响较大,因此,温度最有可能成为决定产量的主要因素。通过气象要素对产量的影响分析,为未来进行冬小麦产量持续高产提供了理论基础。     

基于多元统计分析的小麦低温冻害评价及水分效应差异研究

[目的]明确不同水分条件下低温胁迫引起的小麦冻害程度,筛选冻害鉴定指标并建立冻害定量评估模型,为小麦生产科学防控低温冻害提供理论支撑.[方法]以弱春性品种偃展4110、兰考198和半冬性品种郑麦366、丰德存麦21为试验材料,在模拟冻害发生前一周进行灌水(W)和不灌水(D)处理,于雌雄蕊分化期将盆栽小麦移到低温模拟室进...     

冬小麦施氮对下茬夏玉米的后效

对冬小麦施氮在下茬夏王米上后效的研究表明:1)冬小麦收获后土壤残留的无机氮量与冬小麦生长季的总施氮量呈极显著的平台加线性相关关系,即在一定的施氮范围内,土壤残留无机氮保持一恒定的值,但超过一个临界值(93.7 kg.hm-2)后土壤残留无机氮量与冬小麦季总施氮量呈线性正相关;2)冬小麦收获后 0~90cm土壤残留无机氮与下茬夏玉米的籽粒产量呈显著的线性加平台的关系,夏玉米在达到平台产量时的土壤残留无机氮为 63.6 kg·hm-2;3)在该试验所处的土壤和气候条件下,冬小麦189kg·hm-2的施氮量就可以满足冬小麦、夏玉米两茬作物对氮素的需求;4)土壤残留无机氮的利用能极大地提高肥料利用率,在冬小麦/夏玉米轮作体系中,夏玉米生长季氮肥的优化施用应充分考虑前茬作物冬小麦收获后的土壤残留无机氮量。     

暖冬气候对新疆北疆冬小麦的影响

以新疆北疆地区塔城、乌苏、车排子三地(1981～2001年)冬小麦生长发育资料和相应的气象资料为依据,分析了北疆地区气候变暖的状况和年型.根据冬季气候变暖对冬小麦越冬死亡率、产量和病虫害的影响,并依据大气环流模式(GCMs)输出结果,对北疆地区冬小麦生产潜力进行模拟计算,提出了适应性对策.     

GIS支持下的临汾市冬小麦动态估产模型研究

利用1982—2008年临汾市各县(市)的气象观测资料及冬小麦单产资料,在ArcGIS地理信息系统软件下,将各因子进行插值后,再提取耕地区域的要素信息,在SPSS 11.5统计软件中以旬为单位建立了临汾市冬小麦动态估产模型,并利用2008年的实测资料对模型进行了验证。结果表明,研究所建立的动态估产模型精度较高,其估产相对误差绝对值在0.33%～5.87%之间,具有较高的稳定性。同时,从模型估产的相对误差动态变化来看,随着时间的推移,即越临近小麦成熟期,估产误差越小,说明气象因素的累计作用对冬小麦估产具有重要的意义。     

西安市PM2.5相关因素多元回归分析模型

为了探索空气污染的主要因素,对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析, 得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关, 与O3和温度呈负相关, 同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系, 给西安市PM2.5防控提供参考意见.     

唐山市丰南区冬小麦“3414”肥效试验

通过唐山市丰南区"3414"肥料效应完全试验,研究了冬小麦中低产条件下氮、磷、钾的肥料效应,并对施肥量与产量的关系进行了模拟,构建了冬小麦施肥模型,确定了当地最佳肥料用量。