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基于分位数回归模型分析小麦千粒重与气候因子的关系

文献类型： 中文期刊

作者： 汤永禄 1 ; 李朝苏 1 ; 陈芋文 2 ; 陆见光 3 ; 向林泓 2 ;

作者机构： 1.四川省农业科学院作物研究所

2.中国科学院重庆绿色智能技术研究院

3.中国科学院成都计算机应用研究所

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

期刊名称： 西南农业学报

ISSN： 1001-4829

年卷期： 2014 年 27 卷 03 期

页码： 943-949

收录情况： 北大核心 ; CSCD

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雨量的负影响;与处于高粒重水平的QR分析结果相比,OLSR分析严重低估了第一阶段日平均温度的负影响。

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