摘要
利用2006—2015年小麦(Triticum aestivum L.)抽穗至成熟期间千粒重和同期气象数据,采用SPSS统计分析工具分析了二者之间的关系。结果表明,该时段日最低气温对小麦千粒重的影响最为明显,其次是日照时间和总日照时间。并建立了以气象主要影响因子与千粒重的多元线性回归预测模型作为预测小麦千粒重的依据,2016—2017年独立预测检验精度在67%,说明该模型具有较高的应用价值。
Based on the thousand kernel weight and the meteorological data between heading period and mature period of wheat(Triticum aestivum L.) during 2006 to 2015, the relationship between the two was analyzed by using SPSS statistical analysis tool. The results showed that the daily minimum temperature had the most significant effect on the thousand kernel weight, followed by sunshine hours and total sunshine hours. The multivariate linear regression prediction model based on the correlation between the main influencing factors and thousand kernel weight was established as a basis for predicting the thousand grain weight of wheat. The independent forecasts inspection accuracy during 2016 to 2017 was about 67%, showed that the model has good application value.
引文
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