科研产出
杂交籼稻新组合抗旱性鉴定评价及预测研究
《干旱地区农业研究 》 2018 北大核心 CSCD
摘要：为探索有效鉴定、评价及快速预测杂交籼稻新组合抗旱性的指标和方法,选择10个杂交籼稻新组合和1个对照品种为材料,采用盆栽试验进行正常水分和干旱处理。综合分析干旱胁迫条件下水稻产量及相关农艺性状的变化差异,借助产量抗旱系数、模糊数学隶属函数、抗旱性综合评价D值对杂交籼稻新组合抗旱性进行鉴定和评价,并通过主成分分析(PCAM)、相关分析(CAM)和逐步回归分析(SRM)进行抗旱指标筛选。结果表明:不同杂交籼稻新组合间抗旱能力存在显著差异,通过抗旱性综合评价D值聚类分析得出C8—沪旱7A/成旱恢30241属于强抗旱型,C_1—沪旱7A/Z4R(Si)、C_2—沪旱7A/成恢177、C_7—沪旱7A/成旱恢30248、C_9—沪旱7A/成旱恢31708和C_(10)—沪旱7A/成旱恢30218属于抗旱型,C_3—沪旱7A/成恢178、C_4—沪旱7A/成旱恢31701和C_5—沪旱7A/成旱恢31704属于中间类型,冈优725(对照品种)和C_6—沪旱7A/成旱恢31621属于不抗旱型;有效穗数、单穗实粒重和结实率的相对值可作为鉴定与评价杂交籼稻抗旱性的重要综合指标;利用逐步回归构建水稻材料抗旱性预测模型D=(245.231+1.645X_2+2.712X_4+6.494X_6+19.401X_7-2.791X_(10))×10~(-3)能准确、快速预测杂交籼稻新组合抗旱能力(其中:D为供试材料的抗旱综合评价D值,X_2、X_4、X_6、X_7和X_(10)分别为水稻干旱胁迫下有效穗数、单穗实粒数、单穗总粒重、单穗实粒重和千粒重的相对值)。
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用统计降尺度模型预测川中丘陵区参考作物蒸散量
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：区域蒸散量(evapotranspiration)预测对精准灌溉预报与农田水分管理意义重大。该文利用川中丘陵区11个气象站点1961-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0),基于Hadley Centre Coupled Model version 3(HadCM3)的输出和统计降尺度模型(statistical downscaling model,SDSM)分别对A2(高温室气体排放)、B2(低温室气体排放)情景下川中丘陵区2014-2099年ET0进行预测,并使用Mann-Kendall检验和反距离加权插值法对1961-2099年ET0的时空演变特征进行分析。结果表明:基准期(1961-2010年)川中丘陵区ET0整体呈现明显下降趋势,空间上呈现出东北部、西北部和东南部相对较大、中部相对较小的差异;与基准期相比,A2、B2情景下未来2020 s(2011-2040年)、2050 s(2041-2070年)和2080 s(2071-2099年)川中丘陵区ET_0月和年均值都呈增大趋势;A2情景下3个时期ET0将分别增加7.9%、10.9%和16.7%,B2情景下ET_0将分别增加7.1%、4.9%和12.8%;A2、B2情景下3个时期川中丘陵区ET_0空间分布均呈现西北部和南部较大、中部较小的空间差异,且3个时期的ET0相对变化率显示中部及其偏北、偏南区域ET_0增幅相对较大,北部和南部增幅相对较小。因此,未来川中丘陵区ET0的上升可能导致水资源短缺与季节性干旱进一步加剧。该研究可为川中丘陵区水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。
四川盆地农业生态系统害鼠种群测报数学模型的研究
《应用与环境生物学报 》 1998
摘要：根据四川盆地农业生态系统害鼠种群数量连续3年的统计结果：方差分析证明种群数量在年周期间变化不显著，（F＜F0．05）而年内存在着显著的统计学差异（F＞F0．05）种群数量季节消长呈明显的双峰型模式，年周期内出现6月和11月两个数量高峰，两峰之间无显著性差异（t＜t0．01）．依据农田灭鼠的实际情况，用3月份的数量来预测6月份的种群数量，是理想的预测方案故本文依据该3年的数据，采用数学拟合方法，组建预测6月份数量高峰的短期预测模型．统计检验表明具有准确、可靠和实用的特点．
关键词： 四川盆地 农业生态系统 害鼠 种群动态 预测 数学模型
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桑树断梢病流行的BOX-JENKINS模型及其在预测中的应用研究
《蚕业科学 》 1993
摘要：利用Box-Jenkins模型,对桑树白椹和断梢病的流行发生分别进行了摸拟,得到两个回报准确率为100％,预报准确率分别为91.49％和82.77％的数学模型。根据植物病虫害流行原理,从寄主、病原物和环境条件方面讨论了Box-Jenkins模型在蚕桑病虫害流行研究上应用的可行性。
关键词： 桑树 断梢病 Box-Jenkins模型 预测
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