基于分位数回归模型分析小麦千粒重与气候因子的关系
2014-06-28分类号：S512.1
【部门】中国科学院成都计算机应用研究所 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 中国科学院大学 四川省农业科学院作物研究所
【摘要】粒重作为禾谷类作物关键产量因子之一,其稳定性直接关系到产量在年际或环境间的稳定性。基于长期定位试验数据,采用普通最小二乘回归法(OLSR)和分位数回归法(QR)分析了小麦千粒重与气候因子之间的关系。结果表明:与普通最小二乘回归分析相比,分位数回归分析除了能揭示小麦千粒重与气候因子之间的一般规律外,还能细致地反映气候因子与千粒重尾部特征的关系;并能够动态地描述出小麦不同水平千粒重与各气候因子之间的变化规律。籽粒灌浆第一阶段和第三阶段的日平均温度、第二阶段的日照时数和降雨量随小麦千粒重变化呈一条倒"U"型曲线。与处于低粒重水平的QR分析结果相比,OLSR分析严重低估了第三阶段日平均温度和第二阶段降...
【关键词】小麦 气候因子 千粒重 普通最小二乘回归 分位数回归
【基金】四川省科技创新苗子工程基金资助项目(2012ZZ084); 国家科技支撑计划项目(2012BAD20B06); 重庆市农情气象专家决策系统技术研发项目(cstc2012gg-yyjs0606); 重庆市科技攻关计划项目(cstc2011ggB40027)
【所属期刊栏目】西南农业学报
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