几种分子标记技术在玉米自交系类群划分中的应用

分子标记技术的开发利用推动了玉米育种的发展,概述了5种常用分子标记SSR、RFLP、RAPD、AFLP、SNP的原理及特点。综述了分子标记技术在玉米自交系类群划分中的应用。     

油用亚麻边际效应研究初报

摘要：对不同品种不同播种期油用亚麻边际效应研究分析结果表明,无论从产量结果、单株一般性状、单株主要经济性状看,油用亚麻均有明显边际优势。就品种而言,坝亚12号边际产量优势最明显,就播种期而言,提早播种边际产量优势最明显。这为我们创新油用亚麻耕作制度及栽培模式提供了理论依据,所以进一步研究油用亚麻带状种植、间作套种等一系列栽培技术,充分发挥油用亚麻自我调节潜能显得非常重要     

陕西苹果生产发展及投入产出实证分析

宏观描述了陕西苹果的生产发展状况,并利用经济计量方法,从微观角度运用Cobb-Douglas生产函数模型对陕西果农生产的投入产出影响因素进行回归分析,得出了苹果园产出影响因素大小排序为技术苹果园面积农药化肥雇工的结论,为陕西苹果产业优化资源配置,提高生产效率和经济效益提供了技术经济依据。     

林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理

林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。     

反射光谱估算滨海土壤黏粒含量

探明反射光谱估算土壤黏粒含量的成因是实现黏粒含量测定、提高估算精度的基础。该文以江苏省滨海平原的150个土壤样品为研究对象,将测得的原始光谱数据进行平滑、一阶导数、连续统去除和倒数等数据变换,采用逐步多元线性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法估算黏粒含量,并在此基础上分析建模的影响波段,探讨反射光谱估算土壤黏粒含量的成因。结果表明,连续统去除光谱数据的SMLR分析估算精度最高,建模集和验证集决定系数分别为0.941和0.750。360~900、1 800~2 490 nm是黏粒含量的重要建模影响波段,该建模影响波段主要包括铁离子(410 nm附近)、土壤有机质(500~800 nm)、层状硅酸盐中的结晶水(1 900 nm附近)、绿泥石和蛭石等黏土矿物(2 325 nm)的吸收特征波段;PLSR分析表明,1 400 nm附近回归系数出现的双峰特征源于高岭石的双峰吸收。黏粒中的黏土矿物、黏粒对铁离子的吸附特性以及黏粒与有机质的高度相关性是实现反射光谱估算滨海土壤黏粒含量的原因。     

都市郊区乡村聚落景观格局特征及影响因素分析

为探究大都市城郊乡村聚落景观空间格局特征及影响因素,该文应用景观格局指数分析了上海市青浦区乡村聚落景观空间格局特征,在此基础上,运用多元Logistic回归模型和因子分析法从地理空间和社会经济2个方面探讨了该区乡村聚落景观空间格局特征的影响因素。结果表明:青浦区乡村聚落景观空间格局呈现明显的东西分异特征,斑块规模东多西少,分布东密西疏,形态东部破碎西部规整;地理空间因素和社会经济因素是影响该区乡村聚落景观空间格局的主要驱动因素;地理空间差异是塑造该区乡村聚落景观空间基本格局的首要因素,其中耕作半径、到最近国道距离和到城市中心距离是规模分异的主要影响因素,到城市中心距离、到最近城镇中心距离和到最近主要河流距离是分布分异的主要影响因素,到最近国道距离、到最近高速公路距离和到最近省道距离是形态分异的主要影响因素;而社会投入和基础设施建设、乡村工业化和农村居民收入、农村剩余劳动力转移等社会经济因素加剧了乡村聚落景观空间的异质化、空心化和破碎化,深刻改变了乡村聚落景观空间格局的内在本质。研究结果可为大都市城郊区乡村景观保护规划和土地空间整治提供重要的理论依据。     

基于BP神经网络的橡胶苗叶片磷含量高光谱预测

为验证高光谱技术在橡胶苗叶片磷素营养诊断方面的可行性,该文以砂培橡胶苗为研究对象,利用高光谱仪测得不同磷处理水平下橡胶苗叶片光谱反射率,并应用微分技术求取去噪后光谱反射率一阶和二阶导数,以叶片磷含量和光谱变量相关性分析为基础,选择出叶片磷含量敏感波段,最后以敏感波段为输入变量,结合多重线性回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络模型对叶片磷含量进行预测。结果表明:原始光谱反射率555和722 nm、一阶导数674、710、855、1 091、1 197、1 275、1 718、2 181和2 228 nm以及二阶导数816、890、1 339、1 357和2 201 nm为叶片磷含量敏感波段;反向传播神经网络模型预测精度最高,训练集和验证集中预测值和实测值之间的相关系数r分别为0.964和0.967,均方根误差RMSE分别为0.0139和0.00856,模型性能指数(ratio of performance to deviation,RPD)分别为3.71和3.23,证明高光谱技术可以快速、准确诊断橡胶苗叶片磷含量。     

基于反馈回归法的用电量预测模型研究

多元线性回归法是用电量预测中常用的一种方法,带反馈的多元线性回归法是一种改进的回归方法,具有更高的精度.本文在此基础上进行了多次反馈,即利用带多次反馈的多元线性回归法,结合SPSS软件进行统计分析,并以陕西省用电量为例探究分析多次反馈的多元线性回归法在用电量预测中的应用,从而得到更精准的用电量预测模型.最后以四川省的用电量数据对模型进行了验证,体现出了该模型的优越之处.     

财政投入和金融支持对农民农业增收贡献的比较

基于2000~2013年省级面板数据,运用固定效应模型和分位数回归模型考察了财政投入和金融支持对提升农民农业收入的影响,并采用因素分解法比较两者对农民农业增收的贡献大小,继而通过两步固定效应回归、分组回归和替换变量回归三种方式检验结果的稳健性,均得出一致结果,即财政投入和金融支持均促进农业增收,其中财政投入贡献更大,此外大规模的土地投入和完善的基础设施建设也有利于农业收入提高。