空间效应模型在青贮玉米新品系评比试验中的应用

【目的】为了提高青贮玉米田间品种比较试验的准确性,降低空间变异对品种试验评比结果的影响。【方法】在非标准随机区组的条件下,利用SAS9.4对23个青贮玉米品种的单株产量进行方差分析和空间效应模型分析。【结果】研究结果表明:试验的误差存在典型的空间相关性,利用剩余误的误差的空间协方差可降低供试品种效应估计的误差和提高品种效应差异F检验与T检验的效率。在不同玉米品系平均单株产量分析中,空间效应模型在拟合效果、效应估计、误差估计方面都优于传统方差分析。田间试验存在的一些空间差异通过空间效益模型得到控制。【结论】遇到非标准随机区组设计时,建议采用空间效应模型分析不同青贮玉米品种田间试验数据,从而提高数据分析的准确性。     

主基因-多基因混合遗传数量性状的单性状选择模型

【目的】分别估计分离世代数量性状主基因-多基因混合遗传中的多基因效应方差和环境方差,为育种工作者提供一种简单易行的单性状选择方法。【方法】利用正态分布的极限误差,将混合正态分布数据划分到多个单一正态分布对应的区间,每一区间代表一种主基因型,采用有重复观测数据的单因素多元方差分析方法,分别估计各主基因型间的主基因效应协方差阵、多基因效应协方差阵和环境协方差阵,然后结合混合正态分布中各成分分布的比例,计算该数量性状的表型方差、遗传方差、环境方差和遗传力等遗传参数,并进行实例分析。【结果】在相同选择强度下,遗传效率为110.3760%,较作为单一正态分布的普通数量性状选择效率提高了10.3760%。当选择强度i=0.5时,遗传增益GS=28.41。【结论】应用建立的主基因-多基因混合遗传数量性状单性状选择模型计算,遗传效率有很大提高,表明该方法具有实用性。     

不同方差协方差结构线性混合模型在玉米品种区域试验中的适用性及模型误用对分析结果的影响

为研究不同方差协方差结构线性混合模型对区试分析的影响。采用2002-2006年中国40个玉米区试组数据,用7种不同结构的线性混合模型分别对数据进行拟合分析并利用信息量准则选择每组数据的最佳模型,对在不同方差协方差结构模型下区试品种效应估计与评价的差异进行探讨。结果表明,不同方差协方差结构模型对试验数据拟合的效果不一样,没有一个模型对所有试验资料均是最佳的;AMMI-1和FA(2)结构模型作为最佳模型的百分率最大,适用性最广泛;不同结构模型对区试品种效应的估计及评价不同,FA(1)模型的稳健性最好,方差分析模型对品种进行差异显著性分析时的误差不同程度地大于其他结构模型。不同方差协方差结构线性混合模型适用于不同试验数据,模型误用对品种效应的估计和评价有较大影响;在实际区试中,应利用信息量准则选用最佳结构模型进行分析,以提高作物区试分析及品种评价的准确性。     

基于线性混合效应模型的杉木树高-胸径模型

【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R~2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R~2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R~2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。     

非独立试验数据的一般线性混合模型分析

传统方差分析模型的假设条件之一是试验数据相互独立,实际的试验数据未必能满足其条件,这使方差分析的应用范围和分析的效果受到限制。近年来,一般线性混合模型得到发展,为分析非独立试验数据提供了新途径。本文讨论了一般线性混合模型分析非独立试验数据的方法及其在SAS软件的实现,对小麦品比和玉米灌溉2个不同试验的非独立数据进行了一般线性混合模型与方差分析模型的对比分析。结果表明,与传统方差分析法相比,一般线性混合模型数据拟合效果好,在小麦品比试验使小麦品系效应比较的平均标准误降低18.4%,平均分析相对效率为1.5,而在玉米灌溉试验使灌溉效应比较和品种×灌溉交互效应比较的平均标准误降低9.1%￣10.8%,平均分析相对效率均约为1.2。因此,对非独立试验数据,一般线性混合模型分析的准确性和效率要比传统方差分析模型高。     

WheatRS：一个小麦品系比较试验数据的综合分析软件

【目的】开发出一个基于品系比较试验数据的综合性分析软件，能够对试验数据完成筛选、可视化等分析，同时能够交互性地依据品比试验数据构建产量模型，实现特定区域的产量预测及品种评估。【方法】软件采用R语言及相关函数包，基于Shiny架构设计了一款集数据分析与预测为一体的小麦品比试验分析软件。【结果】目前，该软件版本v. 1.0拥有育种数据的筛选模块、品系信息可视化模块、品种产量及育种潜力分析模块，可通过CSDN资源库下载。【结论】该软件能够对小麦品系比较试验数据进行科学有效的可视化分析及预测分析，交互性强，利于小麦育种工作者的品种选育。     

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。     

陆地棉动态株高与SSR标记的关联分析

【目的】分析185份陆地棉品种(系)的开花期株高(PH-ST₁)和吐絮期株高(PH-ST₂)关联度,发掘动态株高的优异等位变异,为进一步棉花高产分子辅助育种提供参考。【方法】利用185份陆地棉品种(系)的基因型,将137对简单重复序列(simple sequence repeat, SSR)多态性引物开发出的355个多态性位点,并结合5个环境下两个时期的株高表型数据,采用一般线性模型(general linear model, GLM)和混合线性模型(mixed linear model, MLM)进行关联分析。【结果】使用GLM模型和MLM模型,分别检测到54、12个与PH-ST₁显著相关的位点和62、12个与PH-ST₂显著相关的位点;其中,31个位点在3个或3个以上的环境都与株高显著相关。【结论】挖掘了多个可重复检测到的与陆地棉株高相关联的分子标记位点。定位到与株高性状相关的位点有24个。     

利用线性混合随机效应模型评价临床疗效

讨论了线性混合随机效应模型在糖尿病临床试验重复观测数据中的应用,在病人初始入组时,采用不同治疗方案得到重复观测的血糖数据,根据数据的图示以及它们具有相关性的特点,采用线性混合随机效应模型拟合数据,通过参数和标准误差的估计构造检验统计量。对临床疗效进行评价,并给出一种能较客观地评价临床疗效的方法。     

棉花黄萎病菌与品种的互作研究

以23个棉花品种接种18个黄萎病菌株的抗感表现(病情指数)为分析对象,介绍了广义线性模型分析无重复试验互作效应的方法,并对其结果与AMMI模型分析、常规的方差分析及数据转换后的分析结果进行了比较.结果表明:常规方差分析不能对无重复试验资料分析其互作效应,广义线性模型和AMMI模型能分析无重复试验的互作效应,但广义线性模型方法是更为简便而有效方法.     

基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究

【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划提供理论依据。【方法】建立基于灰色预测和线性回归预测的需水量组合预测模型,以深圳大鹏半岛需水量为例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了比较。【结果】单独采用灰色预测模型和线性回归模型进行预测的平均误差分别为6.5%和2.5%,而基于灰色预测和线性回归的组合预测模型的平均误差仅为1%。【结论】组合模型的预测精度较单一模型的预测精度明显提高,并且该模型可以更全面地反映需水量的变化规律。     

多元化现代生物学实践教学创新模式研究

针对目前生物学实践教学中凸显的问题,室内实验教学建立以现代分子生物学和细胞生物学为主的课程和教材体系,野外实践教学融合和谐生态与服务农业理念,加强生物学相关专业课程间的融合与联系,整合优化教学内容,提出了具有前瞻性、综合性、和谐性与实用性的多元化现代生物学实践教学新模式,以期提高教学效率与教学质量,培养创新型生命科学人才与实战型农业科技人才。     

基于物联网的室内环境监控系统的设计

针对EVaR (Expectile-based Value at Risk) 风险度量提出了基于GARCH类和SV波动率模型的EVaR风险度量计算方法，即EVaR计算的参数模型方法并基于模拟学生t分布时间序列数据,给出EVaR样本外预测的失败率检验方法：Kupiec失败率检验和动态分位数(DQ)检验法与采用CARE (Conditional Autoregressive Expectile)模型的EVaR计算方法进行了对比研究，结果表明基于GARCH类模型和SV模型相对于基于CARE模型有更优的EVaR预测效果.选取2004年1月5日到2009年12月30日的国内外五个股票市场指数数据，针对日对数收益率进行了EVaR风险度量的实证研究，得出在金融危机期间，基于参数模型的EVaR预测要比基于CARE模型的EVaR预测更接近市场实际风险.     

小麦白粉病对小麦产量影响初报

本文根据1986至1988年在石家庄地区田间试验的白粉病对小麦产量影响的结果,分析了不同生育期白粉病流行对产聿的影响,给出了不同小麦白粉病病情指数对产量影响的三种数学模型,即关键点模型,多点模型和曲线下面积模型。从关键点模型得知,抽穗后期病梧指数与小麦产量的相关程度最大。综合评价这三种模型,多点模型最佳。     

基于模型的玉米管理决策支持系统研究

通过对已有玉米生产管理理论和技术研究成果的分析和提炼,运用系统分析理论和数学建模方法,充分挖掘玉米生长和管理指标与品种特性、生态因子及生产水平之间的动态关系和定量算法,分别构建了玉米生长模型和玉米管理知识模型.利用组件技术,在Microsoft Visual C＋＋.NET开发平台上建立了综合性和定量化的基于模型的玉米管理决策支持系统,该系统实现了玉米生长模型与管理知识模型的耦合.利用不同生态点和不同年份的气象、土壤和品种资料及大田比较试验对系统进行了检验,结果表明系统可以有效地进行玉米管理的辅助决策及实时诊断调控.     

流域土壤侵蚀研究方法与预报模型的发展

土壤侵蚀模型研究一直是土壤侵蚀学科的前沿领域和指导水土保持措施配置的有效手段。文章介绍了国内外常用的土壤侵蚀的研究方法和基本的土壤侵蚀模型,从而概述了目前国内外土壤侵蚀的研究手段和模型的发展进程,并指出了我国近期土壤侵蚀研究重点。     

基于Copula的股票市场波动溢出分析

对于动态投资组合与风险管理来说，测定波动溢出效应是非常重要的。已有的研究是建立在不同金融市场之间的波动是线性相关的，而线性相关并不能描述金融市场之间的非线性关系。借用Copula技术来描述股票市场之间的非线性关系、SV模型来刻画股票市场数据的边缘分布，并引入波动变结构论分析判断波动溢出，实证分析验证了方法是可行的。     

基于隐马尔可夫模型的情感建模

根据隐马尔可夫模型HMM的基本理论和算法设计了一个情感模型。该模型用E HMM构成:子层(即低层)HMM由3个HMM组成,分别对应3种心理情绪状态。外部刺激经过子层初步识别,其输出组成高级层HMM的观察向量,经过高层HMM,确定情感输出,从而提高了模型的准确性。     

用林分生长模型更新小班主要调查因子的方法研究

小班的单位面积株数、平均胸径、平均树高、平均单株材积、平均年龄、单位面积蓄积等是森林小班最基本的特征数据,是森林资源小班调查的主要因子。以复位固定样地数据为基础,建立林分生长模型系统,包括单木材积模型、株数模型和进界模型等,并将该模型系统用于浙江省林业重点县仙居县的小班数据更新,结果较好。     

作物生长模拟模型研究进展

作物生长模拟模型是对作物生长发育过程及其与环境条件、栽培管理技术的动态关系进行的定量描述和预测,模型的研究有利于农业科学成就的综合集成,同时也是作物种植管理决策现代化的基础.为此,较系统阐述了作物生长模拟模型的定义、发展、特点及建模原理.分析了目前国内外取得的成果及存在的问题.在此基础上指出作物生长模拟模型研究应趋于微...