芦苇产量构成因素分析（精选4篇）
芦苇产量构成因素分析 第1篇
1 材料与方法
在田间生产状况下, 选择3种产量类型的芦苇群体, 即对高产群体、中产群体、低产群体进行调查。高产苇田选择辽滨二分场潮沟塘段, 随机采取20个点;中产苇田选择高干模式试验区内, 采集10个点;低产苇田区选择羊圈子苇场马丈房分场苇田, 采集20个点。3种类型共取50个点, 每点取1平方米, 随机取样。而后, 对采集的50个点进行考种, 调查每点的密度, 株高及茎粗和每平方米产量。取得调查数据后, 进行数理统计分析。
2 结果与分析
2.1 各产量构成因素及其与产量的关系
由表1可见, 各产量构成因素与产量的偏相关系数皆为E值, 且均达到1%显著水平。其中, 以株高与产量的偏相关系数最大 (0.5967) , 其次为密度 (0.4475) , 再次为茎粗 (0.4031) 。数据表明, 在芦苇产量构成诸因素中, 以芦苇株高与产量的关系最为密切, 其次为密度, 再次为茎粗。各产量构成因素之间的偏相关系数, 除密度与株高为显著负相关外, 其余的密度与茎粗, 株高与茎粗偏相关不显著。这说明密度与株高存在着相互制约的关系。因此, 要夺取芦苇高产, 需考虑密度与株高两因素的协调发展, 而不能只注意某一产量构成因素。
2.2 各产量构成因素对产量的作用
以密度x1、株高x2、茎粗x3为自变数, 产量Y作为依变数, 进行多元回归分析, 但为了分析各因素对产量的作用, 我们对多元回归方程进行了偏回归分析。回归方程中各偏回归平方和及其F测验结果列于表2。
从表2可见, 芦苇株高的偏回归平方和最大 (826772.4006) , 其次是密度 (610217.7038) , 再次是茎粗 (286562.0096) 。F测验表明, 各偏回归均达到l%极显著水平。表明株高对产量的作用最大, 其次是密度, 以茎粗对产量的作用最小, 这个结果与上述相关分析结果完全一致。
3 讨论
在芦苇产量构成因素分析中, 偏相关和多元回归分析一致。
3.1可以认为芦苇密度在一定的范围内, 株高与产量的关系最为密切, 高度因子对芦苇产量影响最大;当高度一定, 密度对芦苇群体产量的影响也很明显。
3.2从偏相关分析 (表l) 看, 芦苇的高度与密度呈显著负相关, 当芦苇群体密度发展到一定的程度, 随着单株营养面积的减少, 而高度则明显下降, 群体产量也降低。
3.3粗度随密度降低, 高度的增加而加大, 当芦苇群体达到最佳密度时, 高度和粗度则是控制芦苇群体产量的复合因素。
芦苇产量构成因素分析 第2篇
【摘要】 运用灰色关联度分析法分析了新疆2008区试中晚熟组的各年度材料的8个产量性状,研究了玉米主要性状对产量的影响。结果表明:各性状对产量影响的大小依次为:生育期>穗行数>株高>行粒数>穗位高>穗粒重>百粒重>穗长。优质高产育种中应选择生育期较长、大穗品种的材料做亲本。
【关键词】 玉米 主要性状 产量 灰色关联度
玉米的经济产量是由穗粒数、亩穗数和百粒重三个产量因素构成的。在玉米生产中,玉米的产量与品种对路、苗全苗齐、施肥习惯等因素存在着密切的关系。运用灰色系统理论和方法,进一步弄清楚产量构成因素与农艺性状间的主次亲疏关系,为指导玉米育种提供理论参考依据。
1.材料和方法
1.1供试材料选取2008在新疆维吾尔自治区异地多点试验的参试品种19个。
1.2试验方法在新疆范围内选择有代表性的试验点7个,以统一的试验方案进行异地多点品种比较试验。玉米平均亩穗数3703穗,平均穗粒数544粒,百粒重预计28克,与去年持平。理论亩产为564公斤,实际亩产按理论亩产的80%计算为451.2公斤, 比上年实际增加17.65公斤, 增长4.07 %。玉米受叶螨、粘虫为害较往年轻,但连续降雨使玉米根系活力受到影响,部分玉米倒伏,排水不及时,根系缺氧,植株生理代谢失调,加上肥无法供应,养分不能正常向果穗输送,造成玉米早衰使生育期提前,对玉米生产产生了一定影响。
2.结果与分析
2.1参试品种各性状间的关联系数
将2008年异地多点参试品种主要产量农艺性状的5 点次观察值汇总整理,取其各性状平均值(见表1)。
2.2玉米各性状间的关系分析
根据关联分析原则,关联度大的数列与参考数列关系较为密切,关联度小的数列与参考数列的关系较为疏远。从表2 可以看到:与产量关系最为密切的性状是生育期,关联度为0.4294,其次是穗行数,关联度为0.3918,再依次是株高、行粒数、穗位高、穗粒重、百粒重、穗长。
由此可见:生育期、穗行数是影响产量的主要性状,以高产为目标的育种途径应该选生育期较长的大穗品种。
3.讨论
本研究对多地域、多品种进行灰色关联度分析,为选育高产、优质玉米提供科学的理论依据。同时发现苗全、苗齐是基础。 玉米亩茎数不能靠分蘖来调整,并且缺苗补种的玉米植株细小瘦弱,只有正常植株产量的30%。所以对玉米来说,苗全苗齐很关键,可以说“七分种,三分管”,缺苗亩穗数减少,就意味着减产。为保证苗全苗齐苗壮,我们要求农民保证播种质量,使用种肥,播后立即浇水,防止玉米回芽,影响苗全苗齐;使用锄草剂时要结合杀虫剂,防止一代棉铃虫等害虫危害而造成缺苗、断垄现象发生。
【参考文献】
[1]卢宪英,崔卫杰. 影响农户玉米种植规模的因素分析[J]. 生产力研究,2009,(06).
[2]韩毅敏.对榆次区玉米生产可持续发展的思考[J].现代农村科技,2009,(13).
芦苇产量构成因素分析 第3篇
该研究选用影响大麻原茎产量和纤维产量的株高、茎粗、单位面积收获株数、干茎制成率及全麻率等主要数量(经济)性状,建立数学模型,并进行相关分析,为黑龙江省大麻种植和产品收购提供科学依据。
1材料与方法
1.1材料
供试大麻品种为龙大麻1号。
1.2方法
1.2.1试验设计试验于2012年在哈尔滨工业大学糖业研究所试验基地进行。采用随机区组设计,3次重复,试验区面积7.5 m2,10行区、行距0.15m、区长5m,区宽1.5m,区间道1m,组间道2m,播种粒数500粒·m-2,4月28日播种,出苗后30d人工定苗,以10株·m-2为梯度,从60~ 200株共14个梯度处理,分别以1(60~70株)、 2(70~80株)、3(80~90株)、4(90~100株)、 5(100~110株)、6(110~120株)、7(120~130株)、8(130~140株)、9(140~150株)、10(150~ 160株)、11(160~170株)、12(170~180株)、 13(180~190株)、14(190~200株)表示。工艺成熟期适时收获,全区测产,每试验区取代表性植株20株考种、取大麻原茎5kg统一进行温水沤制, 人工剥麻测定全麻率。统计分析数据为3次重复数据的平均结果。
1.2.2测定项目及方法数据采集项目:株高(X1)、茎粗(X2)、每平方米收获株数(X3)、干茎制成率(X4)、全麻率(X5)、纤维产量(Y)。
试验数据用SPSS软件进行分析。
计算公式:干茎制成率(%)=干茎重量/供试原茎重量×100,全麻率(%)=纤维总重量/供试干茎重量×100,纤维产量(kg·hm-2)=原茎产量×干茎制成率×全麻率。
2结果与分析
2.1性状数据采集及描述
从表1可以看出试验各处理的株高、茎粗、每平方米收获株数、干茎制成率、全麻率、纤维产量的最大值及最小值,并通过计算求出平均值、标准误、方差、偏度及峰度等相关数据,列于表2,由表2可以看出,该试验偏度值为-0.67~1.40、峰度值为-0.53~2.81,符合正态分布,可进行相关分析。
2.2纤维产量和相关数量性状间的关联分析
对纤维产量和影响纤维产量的数量性状进行相关分析,表3列出了全麻率和影响全麻率数量性状间相关系数的R值。经过对R值进行检验可以得出:纤维产量和影响纤维产量数量性状的相关分析及影响纤维产量数量性状间的相关分析。
2.2.1纤维产量和影响纤维产量数量性状的相关分析纤维产量与株高呈负相关、相关系数为-0.505;与茎粗呈负相关,相关系数为-0.516; 与单位面积收获株数呈正相关,相关系数为0.599达显著水平;与干茎制成率呈正相关,相关系数为0.487;与全麻率呈正相关,相关系数为0.754,达极显著水平。
2.2.2影响纤维产量数量性状间的相关分析株高与茎粗呈正相关,相关系数为0.701,达极显著水平;株高与单位面积收获株数呈负相关,相关系数为-0.493;株高与干茎制成率呈负相关,相关系数为-0.699,达极显著水平;株高与全麻率呈负相关,相关系数为-0.664,达极显著水平;茎粗与单位面积收获株数呈负相关,相关系数为-0.628,达显著水平;茎粗与干茎制成率呈负相关,相关系数为-0.950,达极显著水平;茎粗与全麻率呈负相关,相关系数为-0.794,达极显著水平;单位面积收获株数与干茎制成率呈正相关,相关系数为0.575,达显著水平;单位面积收获株数与全麻率呈正相关,相关系数为0.617,达显著水平;干茎制成率与全麻率成正相关,相关系数为0.813,达极显著水平。
注:表中*代表显著相关(P<0.05),** 代表极显著相关(P<0.01)。 Note:* and** mean significant difference at 0.05and 0.01level respectively.
2.3数学模型的建立
根据各处理中数量性状与纤维产量之间的关系,应用一次回归方程拟合,建立回归方程:Y= 12 595.10-1.997 X1-227.931 X2-1.158 X3- 128.704 X4+94.927 X5(d=2.385 609),经测定d值介于1.5~2.5表示无自我相关,接近中值2, 排除了误差项存在相关的可能,满足多元回归模型得以建立的前提假设,该方程拟合,可用于相关分析。
3结论与讨论
大麻纤维产量(Y)与株高(X1)、茎粗(X2)、单位面积收获株数(X3)、干茎制成率(X4)及全麻率(X5)等数量性状相关方程为Y=12 595.10- 1.997 X1-227.931 X2-1.158 X3-128.704 X4+ 94.927 X5(d=2.385 609);纤维产量与株高、茎粗呈负相关、与单位面积收获株数呈显著正相关、与干茎制成率呈正相关、与全麻率呈极显著正相关。
株高与茎粗呈极显著正相关、与单位面积收获株数呈负相关、与干茎制成率呈极显著负相关、 与全麻率呈极显著负相关;茎粗与单位面积收获株数呈显著负相关、与干茎制成率呈极显著负相关、与全麻率呈极显著负相关;单位面积收获株数与干茎制成率呈显著正相关、与全麻率呈显著正相关;干茎制成率与全麻率呈极显著正相关。
该试验得出的相关方程,仅基于1a的试验结果,对回归方程的使用要根据当年的大麻长势进行修正。
摘要：为促进黑龙江省纤维大麻产业的发展,选用大麻纤维产量(Y)与株高(X1)、茎粗(X2)、单位面积收获株数(X3)、干茎制成率(X4)、全麻率(X5)等因素建立数学模型,其相关方程为Y=12 595.10-1.997 X1-227.931 X2-1.158 X3-128.704 X4+94.927 X5;全麻产量与株高,茎粗呈负相关,与单位面积收获株数呈显著正相关,与干茎制成率呈正相关,与全麻率呈极显著正相关。
芦苇产量构成因素分析 第4篇
关键词：肥水互作；寒地；水稻；产量；产量构成
中图分类号：S511.04 文献标志码：A 文章编号：1002—1302（2016）01—0074—05
在农业生态系统中，水分和养分是密不可分的，合理的水肥交互作用能促进作物生长，提高产量。水稻是世界上最重要的粮食作物之一，土壤水分和养分是影响其产量的重要因子，水是发展水稻生产的先决条件。水稻的产量是由单位面积穗数、每穗粒数、结实率、千粒质量等因素构成，因为产量性状是在不同生育阶段形成，所以不同生育时期干旱会对不同的产量性状产生影响。另有研究表明，适宜的水肥条件可以促进作物生长，提高产量，在土壤水分很少的情况下，通过协调土壤水分和养分的关系，可获得较为理想的产量。多年来，国内外关于水分和养分对水稻产量的作用的研究已有丰富的报道。然而水分和肥料对产量的交互作用报道很少，尤其是有关水分和肥料对寒地水稻产量的交互作用报道更少。本试验以土壤水势为指标严格监测土壤水势，研究有效分蘖末至成熟期控水及不同的肥料处理对寒地水稻产量的影响，以期为节水栽培提供理论基础和技术支持。
1材料与方法
1.1试验时间、地点
试验于2013年在庆安水利试验站进行。
1.2供试品种和肥料
供试品种为龙庆稻2号和垦鉴稻5号，均为12叶品种。供试肥料为46.4%尿素、46%磷酸二铵、50%硫酸钾、99%七水硫酸镁。
1.3试验设计
采用二因素随机区组试验设计，3次重复。各种肥料施人量及比例如表1。分蘖肥分2次进行，第1次施分蘖肥总量的70%～80%，于返青后（4叶期）立即施用；第2次施分蘖肥总量的20%～30%，12叶品种于6.0叶龄施于色淡、生长差、分蘖少处。用負压式真空表监测土壤水势，设3个水势梯度，分别为当土壤水势达-10、-15、-20 kPa时灌水，即-10、-15、-20 kPa为控水下限，自泡田起就要记录灌水定额。具体操作为秧苗移栽本田后，5～6 cm水层深水护苗返青，在返青后的各个生育階段，除了除草和施肥期间，灌水后田面不再保留水层，水分管理如表2，以常规栽培的水分管理为CK，蜡熟末停灌。
1.4栽培方式
育苗按常规旱育壮苗模式化进行，在同一条件下育苗。每小区面积4 m2，每小区内栽植2个品种，每品种4行，行距28 cm，穴距13 cm，每穴4苗，每个小区单排单灌。本田按叶龄指标计划化管理，适期收获。
1.5测试内容与方法
记录每次灌水的时间及灌水量。水稻成熟时每个品种的处理和对照选取有代表性的植株4穴，带回室内考察农艺性状和产量性状，测定项目主要有穗数、实粒数、空秕粒数，并称取相应粒质量，计算结实率、千粒质量和理论产量。
2结果与分析
2.1肥水互作对寒地水稻穗数的影响
由图1可以看出，龙庆稻2号的3种肥料处理以F2处理的穗数最多，F1处理的穗数最少，其中F2与F3之间差异显著，F2、F3与F1之间差异极显著。垦鉴稻5号以F3处理的穗数最多，F2处理的穗数最少，其中乃与F1、F2之间差异极显著，F1与F2之间差异不显著。
水分间的比较：龙庆稻2号的S2、S3、S4水分处理间差异极显著，其中S2的穗数最多，S4最少；垦鉴稻5号的S1的穗数最多，S2次之，S3最少（图2）。因此，就水分处理的平均效应而言，龙庆稻2号和垦鉴稻5号均表现为S1、S2的穗数多于S4。
由于2个品种肥料与水分间存在互作效应，说明各处理组合的效应不是各单因素效应的简单相加，而是肥料效应随水分而不同。龙庆稻2号的穗数各处理问差异极显著（表3）。其中龙庆稻2号以F2S2、F2S1的穗数较多；垦鉴稻5号以F3S1、F3S2的穗数较多。
2.2肥水互作对寒地水稻穗粒数的影响
肥水对龙庆稻2号穗粒数影响的F测验结果说明，肥料间、水分间的差异不显著，肥料×水分间差异极显著；肥密对垦鉴稻5号穗粒数影响的F测验结果说明，肥料间的差异不显著，水分间、肥料×水分间的差异极显著；由此说明不同的水分处理对龙庆稻1号的穗粒数有影响肥料间的比较：2个品种的各肥料间差异不显著（图3）。但就肥料的平均效应而言，龙庆稻2号以F3的穗粒数最多，垦鉴稻5号以F1的穗粒数最多。
水分间的比较：龙庆稻2号的各水分间差异不显著；垦鉴稻5号的S4与S1、S2差异极显著，S3与S1之间差异显著，S3与S2之间差异极显著（图4）。因此，就肥料的平均效应而言，龙庆稻2号以s1的穗粒数最多，S3次之，S2最少；垦鉴稻5号以S4的穗粒数最多，s3次之，S2最少。
由于2个品种肥料与水分间存在互作效应，说明各处理组合的效应不是各单因素效应的简单相加，而是肥料效应随水分而不同。龙庆稻2号以F3S1的穗粒数最多；垦鉴稻5号以F1S4的穗粒数最多，2个品种均以组合F1S2穗粒数最少（表4）。其中龙庆稻2号的F3S1与F1S2的差异显著；垦鉴稻5号的F1S4、F2S3、F1S3与F1S2差异极显著。
2.3肥水互作对寒地水稻结实率的影响
肥水对龙庆稻2号结实率影响的F测验结果说明，肥料问的差异不显著，而水分间、肥料×水分间差异显著；肥水对垦鉴稻5号结实率影响的F测验结果说明，肥料间的差异不显著，水分间、肥料×水分间差异极显著。由此说明不同的水分处理对龙庆稻1号的结实率均有影响肥料问的比较：2个品种各处理间的差异均不显著（图5），且2个品种均以F1处理的结实率最高，F3处理的结实率最低。
水分间的比较：龙庆稻2号的S1与S2、S3之间的差异显著；垦鉴稻5号的S1與S3、S4差异极显著，S1与S2差异显著（图6）。就水分的平均效应而言，2个品种均以S1的结实率最低。
由于2个品种的结实率肥料与水分问存在互作效应，说明各处理组合的效应不是各单因素效应的简单相加，而是肥料效应随水分而不同。龙庆稻2号的结实率以F1S4的最高，与F1S1差异极显著，与F3S1、F3S4差异显著（表5）。垦鉴稻5号以F3S4的结实率最高，F3S1的结实率最低。
2.4肥水对水稻千粒质量的影响
肥水对龙庆稻2号千粒质量影响的F测验结果说明，水分间差异不显著，肥料间、肥料×水分间的差异显著；肥水对垦鉴稻5号千粒质量影响的F测验结果说明，肥料间、水分间的差异不显著，肥料×水分间的差异极显著。
肥料间的比较：龙庆稻2号以F1的千粒质量最高，F2的最低，且两者的差异显著；垦鉴稻5号的千粒质量三处理之间无显著差异（图7）。
水分问的比较：2个品种各处理问的差异不显著，且2个品种的千粒质量均以S4的最高（图8）。
由于2个品种的千粒质量肥料与水分间存在互作效应，说明各处理组合的效应不是各单因素效应的简单相加，而是肥料效应随水分而不同。龙庆稻2号的处理F1S1与F2S2差异极显著，F1S1与F2S3差异显著；垦鉴稻5号的处理F2S4与F3S3、F1S4差异极显著，F1S2、F3S4与F1S4差异显著（表6）。其中龙庆稻2号以F1S1的千粒质量最高，F2S2的千粒质量最低；垦鉴稻5号以F2S4的千粒质量最高，F1S4的千粒质量最低。
2.5肥水对水稻产量的影响
肥水对龙庆稻2号理论产量影响的F测验结果说明，肥料间、水分间、肥料×水分间的差异极显著；肥水对垦鉴稻5号理论产量影响的F测验结果说明，肥料间的差异不显著，水分间、肥料×水分问的差异极显著。
肥料间的比较：龙庆稻2号的F2与F1差异达极显著水平，F3与n差异达极显著水平；垦鉴稻5号的各肥料间无显著差异（图9）。就肥料的平均效应而言，两品种均以F2的理论产量最高，F1的理论产量最低。
由3种肥料中各个组合间多重比较结果可以看出（表7）：龙庆稻2号均以S4的理论产量最低，说明在这3种肥料处理条件下，全生育期常规的水分管理不利于其理论产量的增加。垦鉴稻5号F1中各个组合间以S4的理论产量最高，且与S1、S2、S3之间的差异达极显著水平；垦鉴稻5号F2中各个组合间以S3的理论产量最高，且与S2之间的差异达极显著水平，与S1之间的差异达显著水平，S4的理论产量次之，且与S2之间的差异达显著水平；垦鉴稻5号F3中各个组合间以S1的理论产量最高，S4的理论产量次之，且4种水分处理问差异不显著。
水分问的比较：龙庆稻2号的S1与S4差异达极显著水平，S3与S4差异达极显著水平；垦鉴稻5号的S4与S1、S2、S3差异达极显著水平（图10）。就水分的平均效应而言，龙庆稻2号以S1的理论产量最高，S4的理论产量最低；垦鉴稻5号以S4的理论产量最高，S2的理论产量最低。
由于2个品种的理论产量肥料与水分间存在互作效应，说明各处理组合的效应不是各单因素效应的简单相加，而是肥料效应随水分而不同。龙庆稻2号的处理F3S1与F1S1、F1S2、F3S4、F12S4差异达极显著水平，F2S2、F2S1与F1S1、F1S2、F3S4、F12S4差异达显著水平。垦鉴稻5号的处理F1S4与F2S3差异不显著，与F2S4、F3S1差异达显著水平，与其他各处理差异达极显著水平；F2S3与F2S1差异达显著水平，与F2S2、F1S2、F1S3差异达极显著水平；F2S4与F2S2、F1S2、F1S3差异达显著水平；F3S1与F1S3差异达显著水平（表8）。其中龙庆稻2号以F3S1的理论产量最较高，F1S4的理论产量最低；垦鉴稻5号以F1S4的理论产量最高，F1S3的理论产量最低。
3结论
3.1肥料和水分的互作反应
2个品种的穗数、穗粒数、结实率和千粒质量在肥料与水分问存在互作效应。龙庆稻2号以F2S2、F2S1的穗数较多；垦鉴稻5号以F3S1、F3S2的穗数较多。龙庆稻2号以F3S1的穗粒数最多；垦鉴稻5号以nS4的穗粒数最多；两品种均以组合F1S2穗粒数最少。龙庆稻2号的结实率以F1S4的最高；垦鉴稻5号以F3S4的结实率最高，F3S1的结实率最低。龙庆稻2号以F1S1的千粒质量最高，F2S2的千粒质量最低；垦鉴稻5号以F2S4的千粒质量最高，F1S4的千粒质量最低。
3.2肥料间的比较
龙庆稻2号以F2的穗数最多，F1处理的穗数最少；垦鉴稻5号以乃处理的穗数最多，F2处理的穗数最少。2个品种的穗粒数各肥料间无显著差异，但就肥料的平均效应而言，龙庆稻2号以F3的穗粒数最多，垦鉴稻5號以F1的穗粒数最多。2个品种的结实率各处理间无显著差异，且2个品种均以F1处理的结实率最高，F3处理的结实率最低。龙庆稻2号以F1的千粒质量最高，F2的最低，且两者的差异达显著水平；垦鉴稻5号的千粒质量3个处理之间无显著差异。
3.3水分间的比较
2个品种的穗数均表现为S1、S2多于S4。龙庆稻2号以S1的穗粒数最多，S3次之，S2最少，但各水分间差异不显著；垦鉴稻5号以S4的穗粒数最多，S3次之，S2最少。2个品种均以S1的结实率最低。两品种的千粒质量各处理间差异不显著，且均以S4的最高。
3.4 3种肥料处理间