纳罗克非洲狗尾草种子产量构成因子分析

为了解纳罗克非洲狗尾草单株种子产量构成因子,探索提高种子产量的解决途径,试验选择7个纳罗克非洲狗尾草单株种子产量构成因子;另取4个单株穗子10等分,从基部依次编为1-10号,试验中脱落的种子为11号。单株种子产量构成因子相关性分析结果表明,纳罗克非洲狗尾草单株种子产量(W)与生殖枝数(X₃)呈极显著正相关(P<0.01),与分蘖数(X₂)呈显著正相关(P<0.05);多元逐步回归单株种子产量W=-16.59156+0.42479X₃-0.03082X₅+0.04923X₆。对穗子不同部位的种子分析结果表明,试验中脱落的种子11号质量最好,其次为7号种子。不同部位的种子产量以1、3、8号种子产量较高,而9、10号种子产量最低。提示,纳罗克非洲狗尾草穗子中部的种子产量较为稳定,产量也较高,而穗尾1/3部的产量最低,收种时应确定以穗子中部的种子成熟为最佳收种时机。     

基于主成分回归的黑龙江省粮食生产能力影响因素分析

针对当前的粮食安全问题,结合黑龙江省的情况,将影响粮食单产与粮食种植面积的指标综合考虑,由于指标较多和相互间可能的相关性,故先利用主成分分析将多个影响指标综合成少数具有代表性地反映所有影响因素的几个指标来代替,再建立回归模型来进行定量分析。该方法有效地避免了回归分析中的变量相关的问题,提高了拟合的精度和效用。     

Influence of Soil Particle Size on the Measurement of Sodium by Near-Infrared Reflectance Spectroscopy

This study evaluates the effect of soil particle size (SPS) on the measurement of exchangeable sodium (Na) (EXC-Na) by near-infrared reflectance (NIR) spectroscopy. Three hundred thirty-two (n = 332) top soil samples (0–10 cm) were taken from different locations across Uruguay, analyzed by EXC-Na using emission spectrometry, and scanned in reflectance using a NIR spectrophotometer (1100–2500 nm). Partial least squares (PLS) and principal component regression (PCR) models between reference chemical data and NIR data were developed using cross validation (leaving one out). The coefficient of determination in calibration (R²) and the root mean square of the standard error of cross validation (RMSECV) for EXC-Na concentration were 0.44 (RMSECV: 0.12 mg kg^–1) for soil with small particle size (SPS-0.053) and 0.77 (RMSECV: 0.09 mg kg^–1) for soils with particle sizes greater than 0.212 mm (SPS-0.212), using the NIR region after second derivative as mathematical transformation. The R² and RMSECV for EXC-Na concentration using PCR were 0.54 (RMSECV: 0.07 mg kg^–1) and 0.80 (RMSECV: 0.03 mg kg^–1) for SPS-0.053 and SPS-0.212 samples, respectively.     

海南红肉与白肉火龙果营养成分含量分析

测定海南地区栽培的红肉火龙果和白肉火龙果中营养成分含量,比较两个品种间的差异。结果表明,红肉火龙果的糖酸比、碳水化合物、磷、钠、钙、锌、铜含量高于白肉火龙果,蛋白质、膳食纤维、灰分、脂肪、铁、镁、硒含量低于白肉火龙果;钙含量在两种火龙果中差异显著(P0.05),脂肪、镁含量在两种火龙果中差异极显著(P0.01)。     

苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法

针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200~1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法(SPA)提取的12个特征波长、主成分分析(PCA)提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机(SVM)识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。     

TLC-HPLC检测三黄连合剂的有效成分

[目的]以薄层色谱法-高效液相色谱法(TLC-HPLC)检测三黄连合剂的有效成分,为制定其质量标准及后期临床推广应用提供理论依据.[方法]采用TLC对三黄连合剂中的主要组分黄连、黄芩和连翘进行定性鉴别,并以HPLC对其主要有效成分黄芩苷、盐酸小檗碱和连翘苷进行含量测定.[结果]三黄连合剂TLC色谱中的图像斑点清晰,与标准品对照斑点对齐,颜色一致.HPLC测定三黄连合剂中黄芩苷、连翘苷和盐酸小檗碱分别在75.00~1200.00μg/mL(r=0.9997) 、4.17~66.67 μg/mL(r=0.9998)、9.38~150.00 μg/mL(r=0.9999)范围内线性关系良好,平均回收率分别为113.92%、100.18%和100.40%,其含量分别为5.03、0.25和0.27 mg/mL.[结论]TLC-HPLC可作为三黄连合剂的质量控制方法,且操作简便、重现性良好.     

不同降水年型和施磷水平对小麦产量的效应

【目的】水肥是黄土旱塬小麦产量提高的两大限制因子。探讨长期定位施肥下不同降水年型和施磷水平对黄土高原旱作小麦产量效应,可为不同降水年型下合理施用磷肥和提高旱塬小麦产量提供理论依据。【方法】以黄土高原30年长期磷肥定位试验为基础,并将冬小麦生育年降水划分为干旱年型、平水年型和丰水年型,深入分析不同降水年型和施磷水平对小麦产量、产量构成因素及磷肥贡献率的影响。【结果】干旱年型下各处理的小麦产量、千粒重、穗粒数、公顷有效穗数与平水年型相比呈降低趋势,丰水年型下则呈增加趋势;与平水年型相比,干旱年型的肥料贡献率呈增加趋势,丰水年型的肥料贡献率呈降低趋势;干旱年型、平水年型、丰水年型以及30年均值中,随施磷水平的提高,小麦产量、千粒重、穗粒数呈现出先增后降的趋势;公顷有效穗数在干旱年型呈现先增后降的趋势,平水年型、丰水年型和30年均值中呈直线上升变化;磷肥贡献率在干旱年型呈现先增后降的趋势,平水年型呈现直线上升变化,丰水年型呈现直线下降变化。进一步对各处理的产量与产量构成因素相关分析可知,不同降水年型和施磷水平处理主要通过调控公顷有效穗数进而影响小麦产量,公顷有效穗数与干旱年型、平水年型、丰水年型和连续种植30年产量的偏回归系数分别为0.713、0.294、0.692和0.643。【结论】不同降水年型和施磷水平对小麦产量具有显著调控效应,不同降水年型下施磷水平在125—137 kg·hm~(-2)时小麦增产效果较好,且以连续种植30年施磷131 kg·hm~(-2)处理的增产效果最佳;降水年型和施磷水平主要通过调控小麦产量构成三因素中的公顷有效穗数而影响小麦产量。     

鲜食枣品质性状的综合评价

应用SPSS统计分析软件,采用主成分分析法对山西栽培较多的16个鲜食枣品种的主要品质性状(单果重、果皮厚度、果实肉质、汁液、可溶性固形物、含酸量、VC含量、可食率和口感)进行了分析。结果表明:冬枣、不落酥、蛤蟆枣和临猗梨枣等4个品种的鲜食品质性状最好,黑叶枣和俊枣相对较差,其他品种居中,该结果与这些品种的实际表现基本一致。研究表明,主成分分析可以较好地用于鲜食枣品种品质性状的综合评价。     

不同白榆家系苗期耐盐碱综合评价

为筛选耐盐碱白榆家系,以2批白榆家系苗木为材料,分析了有效的耐盐碱评价指标和指标问的相关性,用主成分分析对家系耐盐碱性做了分类.结果表明:检测指标间多存在显著相关;基于苗木有效指标平均值和最高质量浓度胁迫值的主成分分析,分别需提取2和3个主成分,说明以平均值统计,指标间的关联更紧密;以平均值和最高质量浓度胁迫值统计,白...     

基于城市分类的城市土地集约利用评价

均一区域城市土地集约利用评价的理论与方法已经趋于完善,在此基础上进行了全国地级城市土地集约利用评价.由于区域的差异性,首先开展了城市分类,然后再进行评价.在研究过程中,收集了与城市分类与集约利用评价相关的指标,主要包括建设用地与相关的社会经济指标.然后采用层次聚类分析的方法将((282((个地级城市分成了(3(类,采用主成分分析的方法分别对每一类型城市进行分析,得出每类型城市主成分的组数、每组主成分的贡献率及指标的因子值,分析了各类型城市主成分及指标因子值的差异.最后计算每类型城市的集约利用分值,根据集约利用分级表确定了全国各类型城市的土地集约利用的级别.