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基于PCA-SVR的冬小麦土壤水分预测 总被引:2,自引:2,他引:0
土壤含水量状况是影响农作物生长的重要因素,对农作物生长关键期土壤水分的精准预测是田间管理的重要内容。研究选取宝鸡市2014年至2016年冬小麦种植区3—5月的气象、地形和土壤属性3个方面共15个预测因子,建立基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的支持向量回归机(support vector regression,SVR)模型预测0~20 cm和20~40 cm土层的土壤水分,并同时采用随机森林(random forest,RF)回归模型对同质数据进行预测分析,以对比分析PCA-SVR模型的预测效果。结果表明:PCA-SVR模型对宝鸡市冬小麦土壤水分的预测在0~20 cm和20~40 cm土层的平均预测精度分别为92.899%和92.656%,RMSE分别为7.521和8.011;随机森林回归预测模型在0~20 cm和20~40 cm土层的平均预测精度为87.632%和87.842%,RMSE分别为10.759和11.042。因此,PCA-SVR模型对宝鸡市冬小麦土壤水分具有更好的预测能力,且模型在0~20 cm土层的预测效果略优于20~40 cm土层。 相似文献
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小麦病虫草害防治技术 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了小麦病虫草害的防治技术及小麦不同阶段病虫草害的防治重点,以为麦田病虫草害的防治提供参考。 相似文献
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为了解高油酸花生开农 1768 在国家北方片花生区域试验中的表现,对其产量及主要性状进行变异分析、相关回归分析和通径分析,探讨开农 1768 主要性状对产量的影响。变异分析结果表明,主要性状的变异系数大小为单株饱果数 > 结果枝数 > 主茎高 > 侧枝长 > 总分枝数 > 百果重 > 百仁重;相关分析表明,侧枝长和结果枝数与产量呈显著相关,百果重、百仁重、出仁率与产量均呈极显著正相关,且百果重、百仁重和出仁率两两之间均呈现极显著正相关;主茎高(X1)、侧枝长(X2)、总分枝数(X3)、结果枝数(X4)、百果重(X5)、百仁重(X6)、单株饱果数(X7)、出仁率(X8)、生育期(X9)与小区产量(Y)的多元回归方程为 Y=-7535.67+52.14X6+96.47X8+61.32X7+23.01X2;通径分析结果显示,侧枝长、结果枝数、百果重、百仁重、单株饱果数和出仁率对产量都有直接的正效应。因此,在开农 1768 推广种植过程中,应当侧重提高品种的结果枝数、单株饱果数、百仁重和出仁率,一定量的地上部结果枝数和地下部单株饱果数是确保高产的决定性因素。 相似文献
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为了减小特异性、一致性和稳定性(Distinctness,uniformity and stability,DUS)测试中的数量性状观测误差,提高测量精度,本研究以种植于上海的30个萱草品种为试材,比对了定植时间、测量时期和观测部位对DUS测试数量性状的影响,分析了数量性状间的相关性,探讨了通过其它性状推测花直径的可行性。结果表明:定植时间主要影响叶丛、叶片和花葶3个部位的数量性状;移栽会影响其性状表达,第2个生长季叶丛高度和直径、叶片长度和宽度、花葶长度和粗度及花数量均明显大于第1个生长季观测值,大部分性状第3个生长季观测值均等于或小于第2个生长季的观测值;随着花序向上开放,花葶长度、花葶粗度和花数量基本无显著差异,其余5个性状不断变小;叶相关数量性状在营养生长期与盛花期测量无显著差异;所有数量性状与2~11个其他性状间存在显著相关,3个数量性状就能区分所收集的30个品种;通过外花被片长度和花型可以推测花直径。综上,萱草DUS测试需在休眠根状茎定植后的第2个生长季进行观测,前3朵正常开放的花均可为观测对象,叶相关性状可以改在盛花期测量,该结果可为萓草属数量性状的准确采集提供参考。 相似文献
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