产量信息范文（精选12篇）
产量信息 第1篇
“民以食为天”,粮食是人民群众日常食物的主要构成部分,农业生产的主要内容,特别像我国这样拥有将近14亿人口的发展中国家,可耕地面积仅为世界可耕地面积的7%,粮食问题是关系经济安全和国计民生的重大战略问题。粮食在国民经济和社会发展中占有重要的战略地位。
国内外很多学者对粮食供需进行了很多定性和定量研究。例如王玉斌等分析了我国1978~2004粮食产量数据,提出应该对粮食生产提前做出合理的收益预期以实现粮食产量的持续稳定增长[[1]]。谢杰等基于简单线性回归模型发现粮食产量与粮食种植面积、化肥用量、政策性因素等密切相关[[2]]。孙宝民[[3]]提出通过建立粮食需求预测指标体系,分别从口粮、饲料粮、种子粮、工业用粮及粮食损耗角度采用多种模型实现了粮食需求预测,指出未来一段时间存在粮食供需缺口。赵萱[[4]]等采用GARCH和ARMA模型对我国未来的粮食供需情况进行了预测,通过分析发现未来20年会一直存在粮食短缺。顾国达[[5]]等分析了粮食需求和粮食收益率的影响因素,并采用趋势外推和指数平滑等方法,预测了2015~2050年全球粮食供给和需求变化趋势。结果表明全球粮食供需预期基本平衡,但存在结构性失衡。
随着近年来城市规模的扩大,极端天气的变化增多,人口数量的增长等诸多不确定性因素影响,粮食供需问题变得更加严重,如何有效地解决粮食供需矛盾,直接关系到国家的粮食安全。按照传统历史经验或者简单的统计计算模型,使用部分历史数据预测粮食供需已经不能适应新的情况。本文针对我国粮食供应需求问题,综合考虑粮食产量、贸易、消费等影响因素,利用智能信息处理方法,研究我国主粮品种供应和需求变化趋势预测,建立供需目标规划模型,为国家粮食宏观调控服务。
2 模型概述
本文分别利用BP神经网络[[6]]和灰度预测模型[[7,8]]对我国“十三五”时期粮食供应情况进行预测。
2.1 BP(Back Propagation)网络模型
BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一,在学习中使用快速下降法,通过反向传播不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。图1是一个典型的3层神经网络结构图,网络模型拓扑结构一般包括输入层(input layer)、隐含层(Hidden layer)和输出层(output layer)。
如图,输出神经元的误差为:
然后根据输出神经元的误差逐层计算隐含层和输出层的权值修正和阈值修正:
2.2 灰色模型
灰色模型是邓聚龙教授于1982年提出的,该模型认为如果某一系统的全部信息已知则称灰色模型为白色系统,全部信息未知则称为黑箱系统,部分信息确定与部分信息不确定的系统就是灰色系统。灰色预测模型所需建模信息少,运算方便,建模精度高,在各种预测领域都有着广泛的应用。
灰度关联模型意在寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。它通过计算参考数列(粮食产量)与比较数列(各种影响因素)的灰色关联系数,该系数可以表示为:
通过比较各关联度的大小可以判断各种影响因素对研究对象的影响程度。
3 粮食供应趋势预测
样本数据的选取:本文采用的原始数据分别取自《中国统计年鉴》、《国家统计局》、《中国发展报告》以及联合国粮农组织网站,粮食产量历史数据选择1978~2013年之间的数据。
模型参数选择:其中灰度预测模型中选用全部历史数据单步预测下一年粮食产量,并将新预测到的数据添加到历史数据中,作为下一步数据预测的历史数据;神经网络模型中训练数据的自回归阶数选取为10,隐层神经元个数根据网络优化原则设置为10,70%的原始数据作为训练数据,30%的原始数据作为测试数据。
表1给出了采用两种模型的预测结果,其中灰色模型的误差为0.0522;BP网络的误差为0.0496。通过结果可以发现,采用两种方法对“十三五”期间粮食产量的预测,整体上呈现增长的趋势。其中采用两种预测方法,粮食产量在2020年的数据相比2014年的数据分别增加了0.88%和0.79%。图2给出了预测的结果图,从图中可以发现,采用BP网络预测的结果更加平滑。
4 保持粮食供需平衡的建议
根据前面模型的预测,在“十三五”期间我国粮食产量将在波动中提高,然而随着人口的增加及各种自然灾害的发生,粮食的消费增长也非常迅速,因此应当采用相应措施保证粮食的供需平衡。事实上,《国家粮食安全中长期规划纲要(2008-2020)》就已经明确指出,应加快建立粮食预警监测体系,建立健全高效灵活的粮食调控机制。
本文结合当前国家政策,提出具体应从以下几方面保持粮食供需平衡。
一方面继续加大科技投入,稳步提高粮食综合生产能力。由于经过连续多年的科技持续投入,粮食亩产已经保持持续稳定,想依靠科技大幅提高亩产量可能性不大。因此只有持续加强耕地保护制度,增加耕地面积。同时加强基础设施建设,加大科研力度,培育新的粮食品种,提高抗灾能力。多种方法并举,增强粮食综合生产能力来促进粮食产量增加;
二是大力推动信息化技术的应用,健全粮食宏观调控体系,加强粮食流通体系建设,建立粮食供求平衡预警模型及指标系统,完善粮食安全风险管理制度和政策,保护和提高农民种粮的积极性。
参考文献
[1]王玉斌.中国粮食产量波动与政策分析[M].2007年
[2]谢杰.中国粮食生产影响因素研究[J].经济问题探索.2007(9):36-40
[3]孙宝民.中国粮食供需的预测指标体系及模型设计[J].经济问题.2012(3):39-43
[4]赵萱,邵一珊.我国粮食供需的分析与预测[J].农业现代化研究.2014,35(3):277-280
[5]顾国达,尹靖华.全球中长期粮食供需趋势分析[J].华中农业大学学报(社会科学版),2014(6):6-16
[6]Simon Haykin.Neural Networks and Learning Machines[M](神经网络与机器学习(原书第3版)).机械工业出版社,2011
[7]邓聚龙.灰色理论基础[M].华中科技大学出版社,2005
产量信息 第2篇
试验研究了锌肥不同施用量对盐碱土水稻产量性状和产量的`影响.结果表明:施用锌肥对水稻前期生长作用不明显,对水稻后期的生长发育及产量性状和产量的影响显著.在本试验条件下,每盆施锌肥0.4 g处理组水稻产量最高,比对照高23.0%,比每盆0.8 g处理组水稻产量高17.2%.每盆施锌肥0.2～0.6 g各处理组水稻产量均高于对照,差异均极显著(p＜0.01);每盆施锌肥0.8 g处理组水稻的有效穗数降低,穗子变小,实粒数减少,产量降低.
作 者：阮长春 李宇 张俊杰 孙明海 张建华 RUAN Chang-chun LI Yu ZHANG Jun-jie SUN Ming-hai ZHANG Jian-hua 作者单位：阮长春,张俊杰,RUAN Chang-chun,ZHANG Jun-jie(吉林农业大学现代化研究所,长春,130118)李宇,LI Yu(公主岭市植保植检站,公主岭,136100)
孙明海,SUN Ming-hai(吉林银河种业科技有限公司,公主岭,136100)
产量信息 第3篇
黄金产量排名前五位的省份依次为山东、河南、江西、福建、内蒙古，产量占中国总产量的５９．９０％。
据中国黄金协会介绍，一批大型黄金企业在地质勘探、资源整合方面积极探索，重点产金区的资源整合、开发速度进一步加快，新区勘探不断取得突破，在重点成矿带上建成了一批具有规模效应的生产基地，实施“走出去”战略取得进展。科技创新已成为行业发展的强大动力，难处理金矿资源选冶技术等重大科研项目取得突破性成果，已达到国际先进水平。２０１１年中国黄金集团公司、紫金矿业股份有限公司、山东黄金集团公司、山东招金集团公司等黄金产量排名前１０位的中国大型黄金企业生产黄金１８４．０１９吨，占中国黄金产量的５０．９８％。黄金行业“小而散”的局面正在得到持续改变，大型黄金企业主导黄金工业发展的格局已形成。
２０１１年中国黄金市场交易活跃。上海黄金交易所各类黄金产品共成交７４３８．４６３吨，同比增长２３．０３％；成交额共２４７７２．１６８亿元，同比增长５３．４５％。上海期货交易所共成交黄金期货合约１４４４．３５２万手，同比增长１１２．５９％；成交额共５０９７６．０７９亿元，同比增长１７８．６８％。
据了解，１９４９年中国黄金产量仅为４．０７吨，１９７５年为１３．８吨。从上世纪７０年代开始，中国黄金工业进入发展快车道。２００７年中国黄金产量首次超过南非，至２０１１年已连续五年保持全球第一产金大国的地位。
产量信息 第4篇
天然气组分变动和装置负荷变动是影响化肥产量的两个重要因素, 但是长期以来生产管理人员无法得到影响程度量化的准确衡量指标。本文以日产2 500吨尿素装置为研究对象, 探讨通过统计分析和化学反应公式计算的方法得出准确的衡量指标, 并通过信息系统实现, 供财务、生产及管理部门使用。
2 总体实现思路
为得到天然气组分变动和装置负荷变动对尿素产量影响程度的量化准确指标, 拟通过MES信息系统, 结合DCS的现场数据和手工录入数据, 通过数学模型计算和统计分析等方法得出具体指标, 并生成相关报表, 供相关人员查询使用。
影响装置产量的因素复杂多样, 如果系统考虑各种因素的情况将无法进行有效的分析和计算, 因而假设在装置其他因素稳定的情况下, 选择天然气组分、系统负荷的变动作为重要因素, 计算对装置产量的影响。
3 装置负荷变动的影响
装置负荷变动影响产量的计算公式如下:
负荷变动影响产量=系统当前负荷与标准负荷之间的差/标准负荷×标准日产量
标准日产量=年计划/年有效生产天数
标准日负荷=标准日产量/设计日产量×设计负荷
其中, 年计划和有效生产天数由现场相关人员手工输入信息系统。
4 天然气组分变动的影响
天然气的主要成分是甲烷 (CH4) , 通过跟踪甲烷成分 (或者总碳) 的变化来测算天然气组分变动对产量的影响。
4.1 统计分析方法
统计分析的方法是考核装置在一段较长的稳定运行时间里, 相同的装置负荷, 不同的天然气组分情况下装置的产量数据, 通过对这些数据的统计分析, 从而得到天然气组分变化对装置产量影响的权重。通过这个权重, 系统可以计算每天或每小时由于天然气组分变化对产量产生的影响。
由于影响装置的因素总是在变动中, 取某个单一时间的数据难免有失偏颇, 而统计分析方法通过较长时间的数据分析能够更准确地反映天然气组分变化和装置产量之间的关系。
4.2 化学公式计算
化学公式计算是根据反应方程式, 通过计算碳摩尔流量从而得到组分变化对产量的影响值。化学公式计算结果作为一种理论计算值, 在排除其他干扰因素的情况下可以准确地得到产量变化值, 因而也将这种计算方法在系统中实现, 与统计分析的数据进行对比参照。
已知因素包括设计产量、设计质量负荷、设计摩尔流量及以下公式:
公式A:计算氨产量=设计产量×计算碳流量/设计摩尔流量
公式B:碳流量=质量负荷/分子量×总碳
根据公式A, 可以推导出组分引起的产量变动计算公式为:
组分引起产量变动=设计产量×计算碳流量变动/设计摩尔流量
根据公式B, 可以得出碳流量变动计算公式为:
碳流量变动=质量负荷× (总碳/分子量-标准总碳/标准分子量)
其中, 总碳/分子量即含碳量就是天然气成分变动影响的因素。
由于同时参考公式A和公式B, 因而我们可以得到设计时标准成分的含碳量为:
标准总碳/标准分子量=设计摩尔流量/设计质量负荷
综上所述, 最终的计算公式为:
组分引起产量变动=设计产量×质量负荷× (总碳/分子量-设计摩尔流量/设计质量负荷) /设计摩尔流量
5 公式计算实例
下面以某装置合成某日的数据来验证以上公式。当日的抄表数据如下:
●质量负荷72 500
●分子量23.955 823 74
●总碳0.643 6
●实际氨产量1 403
装置数据如下:
●设计日产量1 500
●设计质量负荷77 010
●设计摩尔流量2 081.269 54
代入公式计算如下:
负荷影响产量:
组分变动影响产量:
合计影响产量:
实际产量变动:
实际变动和计算的差异:
考虑到产量变动的其他影响因素及实际氨产量取整误差, 质量负荷的抄表数据、化学成分数据等方面的误差, 可以认为该公式计算结果的误差在可接受范围内。
6 信息系统模块
根据需求, 将系统划分为5个模块, 如图1所示。
●历史数据分析模块:提取实时数据库中的历史数据进行分析, 将得到的结果提供给后台报表以供计算使用。装置产能、天然气组分变动的权重等数据都由该模块提供。
●化学公式计算模块:提供反应公式的配置和计算功能, 后台报表生成时, 如果需要采用计算数据则调用该模块计算相应的结果。
●后台报表生成模块:根据用户的定制和计算规则生成每天的报表。
●手工数据录入:部分能耗数据目前系统无法自动采集, 采用人工录入的方式补充到系统中。
●前台报表展示:提供日报、月报的报表查询和导出功能。
7 功能描述
7.1 报表查询
报表查询是提供给财务人员、生产管理人员浏览报表的界面, 能够根据装置和日期查询相应的报表。
系统生成的报表分为日报和月报, 日报根据每个小时的数据生成报表, 月报根据每日的日报生成。
除了常规的数据表格形式, 系统也提供柱状图或者趋势图来对日产量的变动情况进行直观的展示。
7.2 手工数据录入
手工数据录入界面主要是为了用户能够录入自动采集不到的人工数据, 包括:
●标准数据, 如标准装置负荷、标准天然气组分、年计划、年有效生产天数。
●人工分析的影响因素, 如催化剂效率、回收单元、设备缺陷影响的产量数据。
●无法自动采集的能耗数据, 如编织袋消耗数据。
手工录入数据可以按日输入或者按固定格式月底一次性导入系统。
7.3 报表配置
考虑到未来需求和装置组态等实际业务变动的情况, 系统中的报表格式要实现灵活定义的功能。系统提供报表的配置界面, 使得用户可以灵活配置每个报表的格式, 可以对报表的显示进行自定义;也可以灵活配置数据来源, 可以对于每个装置取数的位号进行自定义。
7.4 历史数据分析配置
历史数据分析配置是提供界面给工艺人员对系统采用的历史时间段进行自定义配置, 系统根据需要可以灵活地采用装置性能测试的数据、某个装置运行长周期的数据或者装置某一段稳定运行的数据。
7.5 化学公式配置
化学公式配置为用户提供可以输入化学计算公式的界面, 以便系统能够进行计算。
7.6 后台数据生成
由于报表的数据计算量较大, 报表如果采用实时生成的方式会对服务器造成较大的负担, 因而采用后台程序在每天凌晨用户较少的时候生成当天的报表。
后台程序根据用户的配置自动抽取相关的数据生成报表。
8 结语
因化肥生产中工艺技术的复杂性, 影响化肥产量的因素较多。本文从天然气组分和装置负荷两个关键因素着手, 研究其与化肥产量变化程度的量化关系, 并通过信息化实现, 为财务成本核算、生产管理及职能管理提供支持。
摘要：天然气组分变动和装置负荷变动是影响化肥产量的两个重要因素, 本文探讨通过统计分析和化学反应公式计算的方法得出准确的衡量指标, 并通过信息系统实现, 供财务、生产及管理部门使用。
关键词：天然气组分,装置负荷,化肥,产量,信息
参考文献
红薯如何产量高 第5篇
叶面喷肥 红薯进入生长后期以后，根系的吸收能力减弱，可分类进行叶面喷肥，主要有以下几种情况：
1、对一般田块可喷施0.4%～0.5%的尿素和磷酸二氢钾混合液，每隔7～10天喷施1次，共喷2～3次，每次每亩喷施肥液70～100公斤，喷施时间以晴天傍晚为宜，
2、对长势偏旺、肥力水平较高的田块可喷施0.2%的磷酸二氢钾溶液或2%～3%的过磷酸钙浸出液。
3、对长势弱的丘陵坡地、平原沙地或有早衰趋势的田块可喷施0.5%的尿素液。
肥水灌缝 用3%～5%的硫酸钾溶液或10%～20%的草木灰浸出液顺垄灌缝施入，每亩用肥液100～150公斤。对于有早衰趋势的田块，可用2%的三元复合肥溶液追施。
水稻品种产量试验报告 第6篇
关键词：不同；栽培；优良；品种
中图分类号： S511 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/j.cnki.jlny.2014.19.0014
水稻是柳河县主要粮食作物，种植面积32万亩，总产16万吨左右，产值48000万元，在农业生产中占主要地位，近年来市场上水稻种子杂乱繁多，选择不当会造成减产、减收。为了有效指导农民合理选择水稻新品种，2013年我们对本地区内水稻品种进行比较研究，筛选出适合本地种植的最佳品种，实现优质、高产、综合抗性强的目标，为我县水稻生产快速发展带来巨大的经济效益和社会效益。
1供试品种
通系929、通科18、通禾836、通禾838、通育239、通育245、通育237、通院515、通粳888、吉粳88、宏科67等。
2试验地点及基本情况
试验地选择在柳河镇采胜村陈国庆家水田地。土壤类型为冲积型水田土，地力中等，大河水灌溉。
3试验处理及方法
3.1试验处理
11个水稻新品种采用顺序排列，不设重复。育苗面积5平方米，本田插秧面积600平方米，以当地主栽品种吉粳88（CK）为对照。
3.2试验方法
水稻育苗：3月28日水稻各品种用25%咪鲜胺水剂2800倍浸种，4月4日捞出，4月7日育苗，采用大棚隔离层育苗，每平方米播种300克，其他管理正常进行。
苗田管理：苗期正常管理，4月23日出苗，5月4日因通风不足，苗发黄，5月5日喷芸苔素后好转。 5月6日用壮秧克枯净50克对水10公斤加米醋25克防治立枯病。5月24日 对11个品种秧苗素质调查，由于播种密度较大，苗期温湿度高，通风不好，造成秧苗较细弱。
本田插秧：5月26日插秧，插秧密度20～30厘米，每穴3～4株。
本田施肥：底肥亩用磷酸二铵10公斤，尿素8.5公斤，硫酸钾6.5公斤。6月2日每亩施尿素5公斤；6月17日追肥每亩用尿素5公斤、硫酸钾3.5公 斤/亩。
灌水、除草、病虫草害防治等同农户家正常管理。
4调查及结果
4.1物候期调查
在不同时期对各品种物侯期进行调查，调查结果可以看出通院515、通育239抽穗最早在7月31日开始抽穗；其次是通科18、通育237、通禾836在8月1日抽穗；通育245、吉粳88在8月2日抽穗；通系929在8月3日抽穗；通粳888在8月4日抽穗；最晚的是通禾838在8月6日抽穗。成熟最早的是515、通育239、在9月15日成熟；通育237、通禾836、通科18在9月16日成熟；通育245、吉粳88在9月17日成熟；通系929在9月18日成熟；通粳888在9月19日成熟；成熟最晚的是通禾838、宏科67在9月20日成熟。
4.2水稻分蘖期生长量调查
对各品种定点、定期调查三点，每点调查20穴株高、分蘖数。调查点插的株数相同都是一穴2棵。6月11、22日，7月4日、16、27日分别对各品种的株高、分蘖进行了调查，6月11日调查各品种株高最高的是通育239平均株高为34厘米、其次是通禾838的株高是 33.4厘米、通育245株高是32.3厘米，最矮的是通系929株高是25厘米，各品种都没有分蘖。7月27日调查的结果是通院515株高是80.6厘米、分蘖是30.2个；通粳888株高是73.8厘米、分蘖是28.9个；通科18的株高是77.4厘米、分蘖是26.7个；吉粳88株主是73.6厘米，分蘖是22.3个；分蘖最少是通禾838株高是71.2厘米、分蘖18.8个。
4.3室内考种
9月25日对各品种进行田间调查，每品种对角线取3点，每点2垄，每垄10穴，调查每穴株数，取平均株数2穴进行室内考种，从考种的结果可以看出通院515是散穗，中粒，每穴18.5穗，空瘪率为11.42%，千粒重为20.96克，穴粒数为3041.18粒；通粳888是紧穗型，小圆粒，每穴21穗，空瘪率为8.06%，千粒重为24.21克，穴粒数为2292.91；通科18是紧穗型，小粒，每穴24.5穗，空瘪率为8.25%，千粒重为24.62克，穴粒数为2615.22；吉粳88紧穗小粒，穴穗数21穗，空瘪率为21.1%，千粒重为20.8克，穴粒数为2582.19粒；通禾838是紧穗，小粒，每穴18.5穗，空瘪率为3.69%，千粒重为21.96克，穴粒数为1895.19.
4.4测产
9月25日对各品种进行田间测产，每品种对角线取3点，每点1平方米，取回晾干后脱粒、去瘪粒，称重，测水，折合15%含水量，从没产的结果可以看出通院515产量最高亩产量为551.6公斤，含水量为12.1%；其次是通粳888亩产量为589.3公斤，含水量为25.2%；通科18亩产量为550.4公斤，含水量为12.8%；吉粳88的产量是471.66公斤，含水量为12.7%；最低产量的是通禾838亩产量为375.3公斤，含水量为12.5；因2013年8月16日风灾吉粳88、通禾838部分倒伏，对产量影响很大。
5结语
通过一年试验可以得出。11个水稻品种在我县中晚熟区都能安全成熟，抗病性、抗倒伏性都比较好（吉粳88、宏科67发生一级叶瘟；吉粳88、通禾838受风灾倒伏）可以种植，产量前三位是通科通院515亩产量为581.86公斤、通粳888亩产量为551.6公斤、通科18亩产量为550.4公斤，吉粳88产量是471.66公斤、产量最低的是通禾838亩产量为375.3公斤。通禾838、吉粳88受2013年8月16日风灾倒伏严重，对产量影响很大，有待于今后继续试验研究。
产量信息 第7篇
1 材料与方法
1.1 试验地概况
试验地设在青海省循化县农技推广中心试验站, 该站位于循化县中部, 海拔1 800m, 年平均气温为8.6℃, 年降水量正常年份为268mm, 春季降水偏少, 干旱。雨量主要集中在7~9月份, 无霜期180天, 日照时数2 683h, 生态类型属于半干旱区。土壤为栗钙土质, 土层深厚, 地势平坦, 通气性较好。前茬作物为冬小麦。
1.2 试验材料
参试材料共计6份, 分别为高原3号、高原7号、高原8号、青薯168、互薯202、下波蒂、大西洋 (ck1) 、下寨65 (ck2) 。
1.3 试验方法及测定项目
试验采用随机区组设计, 重复3次, 行长6.67m, 行距0.6m, 株距33cm, 5行区条播, 小区面积20m2。种时挖窝单块点播, 收获前调查株高、分株数, 收获时每小区取20株进行考种。考种项目为单株块茎数、平均薯重、大中薯个数、大中薯重量, 收获后用比重法测定其淀粉含量, 小区收获计产。
2 结果分析
2.1 试验品种产量结果
参试品种中, 产量最高的为高原7号, 产量平均为22 176.0kg/hm2, 较主对照大西洋增产152%;其次为青薯168、高原8号和高原3号, 产量分别为22 100.0kg/hm2、22 000.0kg/hm2和21 600.0kg/hm2。分别较主对照增产151%、150%和145%, 分居二、三、四位;下波蒂产量为19 650kg/hm2, 较主对照增产123.3%, 居第六位;副对照下寨65、互薯202产量分别为9 060kg/hm2、20 010kg/hm2, 居七、五位;主对照大西洋产量8 800kg/hm2, 居最末位。
按照灰色系统理论要求, 将8个试验品种的产量及相关产量性状视为一个整体, 即灰色系统, 设产量为参考数列x0, 株高、分枝数、单株块茎数、平均薯重、大中薯个数比率、大中薯重量比率、淀粉含量等分别为比较数列x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7, 计算系统中各性状的关联度.
2.2 数据处理
本试验数据处理采用均值化方法, 即用各性状数据列的平均值去除该数据列的全部数据, 得到无量纲化的新数列。
2.3计算关联系数和关联度
2.3.1求关联系数
式中, k表示品种;
i表示性状;
ρ为分辨系数, 取值在0—1之间, 通常取值为0.5。
具体求算过程:
2.3.2 计算关联度
式中, ri表示关联度;n表示品种数。分别求出比较数列xi对参考数列x0的关联度, 并按其大小排列关联顺序 (见表4) 。
2.3.3 关联度分析
按照灰色理论对关联度比较数列与参考数列进行分析, 马铃薯主要产量性状按其大小的排序为:大中薯个数比率、平均薯重、株高、大中薯重量比率、单株块茎数、分枝数和淀粉含量。根据关联度分析原理, 关联度越大, 则表示参考指标越重要, 关联度越小, 则表示与参考数列关系越远。在构成马铃薯产量的7个性状因素中, 大中薯个数比率、平均薯重、株高、大中薯重量比率这4个主要性状与产量关联度较高, 其值分别为0.672、0.635、0.631、0.621, 是影响产量的主要性状因素。
3 结论
应用灰色关联度分析的方法, 对青海省循化县2009年度马铃薯区域试验点参试品种进行多性状综合分析比较, 在8个马铃薯品种各性状中, 大中薯个数比率的影响最大, 其次是平均薯重、株高、大中薯重量比率、单株块茎数、分枝数、淀粉含量的影响则较小。此结果充分说明, 在青海省循化干旱地区马铃薯育种中, 重点目标应放在大中薯个数较多、植株较高、淀粉含量在18%以上, 商品率亦高的性状选择上, 只有这样才能有效地提高育种效率, 加快育种进程, 促进我省马铃薯这个优势作物的更快发展。
参考文献
[1]郭瑞林.作物灰色育种学[M].北京:中国农业科技出版社, 1995.
产量信息 第8篇
马铃薯产量性状是由单株块茎数、平均薯重、大中薯个数、大中薯重量、淀粉含量等多个性状构成。同时产量性状又是一个综合性状, 受单株块茎数和平均薯重等诸多因素影响。应用灰色系统理论进行综合分析, 既能克服过去采用单一的产量性状对品种评价的不足, 又能综合考虑多个性状的变化。这种方法科学合理, 简便易行。本文通过对青海省马铃薯区域试验乐都试点2009年结果进行灰色关联分析, 旨在为马铃薯新品种选育, 品种改良提供参考指标。
1 材料与方法
1.1 试验地概况
试验地设在青海省乐都县农技推广中心试验站, 该站位于乐都县中部, 海拔2100m, 年平均气温为8.6℃, 年降水量正常年份为268mm, 春季降水偏少, 干旱。雨量主要集中在7～9月份, 无霜期180天, 日照时数2683h, 生态类型属于半干旱区。土壤为栗钙土质, 土层深厚, 地势平坦, 通气性较好。前茬作物为冬小麦。
1.2 试验材料
参试材料共计6份, 分别为青海省农林科学院提供的高原3号、高原7号、高原8号、青薯168, 互助农业技术推广中心育成的互薯202, 甘肃引进的下波蒂。以从美国引入的大西洋为主对照 (ck1) , 以从互助农业技术推广中心育成的当地主栽品种下寨65为副对照 (ck2) 。
1.3 试验方法及测定项目
试验采用随机区组设计, 重复3次, 行长6.67m, 行距60cm, 株距33cm, 5行区, 小区面积20m2。种时挖窝单块点播, 收获前调查株高、分株数, 收获时每小区取20株进行考种。考察项目为单株块茎数、平均薯重、大中薯个数比率、大中薯重量比率, 收获后用比重法测定其淀粉含量, 小区收获计产。
2 结果分析
2.1 试验品种产量结果
参试品种中, 产量最高的为高原7号, 每公顷产量平均为22176kg, 较主对照大西洋增产152%;其次为青薯168、高原8号和高原3号, 每公顷产量分别为22100kg、22000kg和21600kg。分别较主对照增产151%、150%和145%, 分居二、三、四位;下波蒂每公顷产量为19650kg, 较主对照增产123.3%, 居第六位;副对照下寨65、互薯202每公顷产量分别为9060kg、20010kg, 居七、五位;主对照大西洋每公顷产量8800kg, 居最末位。
按照灰色系统理论要求, 将8个试验品种的产量及相关产量性状视为一个整体, 即灰色系统, 设产量为参考数列x0, 株高、分枝、单株块茎数、平均薯重、大中薯个数比率、大中薯重量比率、淀粉含量, 分别为比较数列x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7, 计算系统中各性状的关联度, 每个品种的各性状值列于表1。
2.2 数据处理
本试验数据处理采用均值化方法, 即用各性状数据列的平均值去除该数据列的全部数据, 得到无量纲化的新数列, 结果见表2。
2.3 计算关联系数和关联度
2.3.1求关联系数。
式中:k表示品种;i表示性状;εi (k) 是x0与xi (i=1, …7) 在k点上的关联系数;|x0 (k) —xi (k) |是x0与xi数列k点上的绝对差值; 二级最小差;是二级最大差;ρ为分辨系数, 取值为0–1, 通常取值为0.5。具体求算过程:0 i max maxx k x ki k0 i max maxx k x ki k min minx k x k 0.0050 ii k0imin minx k x k 0.005i k
计算结果见表3。
2.3.2 计算关联度。
按公式计算, 其中ri表ix k示关联度;n表示品种数。分别求出比较数列xi对参考数列x0的关联度, 并按其大小排列关联顺序 (见表4) 。
2.3.3 关联度分析。
按照灰色理论对关联度比较数列与参考数列进行分析, 马铃薯主要产量性状按其大小的排序为:大中薯个数比率、平均薯重、株高、大中薯重量比率、单株块茎数、分枝数和淀粉含量。根据关联度分析原理, 关联度越大, 则表示参考指标越重要, 关联度越小, 则––表示与参考数列关系越远。在构成马铃薯产量性状的7个因素中, 大中薯个数比率、平均薯重、株高、大中薯重量比率这4个主要性状与产量性状关联度较高, 其值分别为0.672、0.635、0.631、0.621, 是影响产量性状的主要因素。
3 结论
应用灰色关联度分析的方法, 对青海省乐都县2009年度马铃薯区域试验点参试品种进行多性状综合分析比较, 在8个马铃薯品种各性状中, 大中薯个数比率的影响最大, 其次是平均薯重、株高、大中薯重量比率、单株块茎数、分枝数、淀粉含量的影响则较小。此结果充分说明, 在青海省乐都干旱地区马铃薯育种中, 重点目标应放在大中薯个数较多、植株较高、淀粉含量在18%以上, 商品率高的性状选择上, 只有这样才能有效地提高育种效率, 加快育种进程, 促进我省马铃薯这个优势作物的更快发展。
参考文献
[1]郭瑞林.作物灰色育种学[M].北京:中国农业科技出版社, 1995.
产量信息 第9篇
有关中国经济增长的几乎每一个指标, 都在4月出现放缓。在举足轻重的房地产市场, 今年头四个月按人民币计算的销售额同比下降7.8%。
房地产投资是中国经济的最重要驱动因素, 也是影响全球大宗商品需求及价格的一个关键因素。但根据昨日发布的政府数据, 今年头四个月房屋新开工面积同比下降22.1%。
中国房地产市场的可持续性已成为各国政策制定者关切的问题, 因为他们开始担心, 全球第二大经济体房地产崩盘的冲击波可能传遍世界。
中国建设热潮的规模, 以及中国经济增长对基础设施投资的依赖度, 都是人类历史上空前的。
根据美国地质调查局 (US Geological Survey) 和中国国家统计局 (NBS) 的历史数据, 从2011年到2012年, 在短短两年时间里, 中国的水泥产量就超过美国在整个20世纪的水泥产量。
突显中国经济在房地产下滑面前多么脆弱的一个迹象是, 据穆迪分析 (Moody’s Analytics) 估计, 去年房屋建设、销售和装修占中国国内生产总值 (GDP) 的23%。这比美国、西班牙和爱尔兰在房地产泡沫巅峰时期的比例都高。
中国房地产行业的麻烦, 对金融体系也有潜在影响, 尤其是已向开发商大量放贷、并依赖高价土地作为抵押品的影子银行部门。
“自我实现的房价下跌预期、开发商财务困难、经济体杠杆率极高、地方政府债务庞大, 以及带有一个较大的影子银行部门的脆弱的金融体系, 都似乎表明, (中国经济) 出现无序调整的风险是切实存在的, 而且在不断上升, ”巴克莱 (Barclays) 首席中国经济学家常健表示。
在一定程度上, 房地产投资疲软造成4月中国工业产值同比增长率微幅放缓至8.7%。工业产值是与GDP密切关联的一个指标。
社会消费品零售总额增速也有所放缓, 从3月的12.2%放缓至4月的11.9%。
对近年变得更加依赖中国需求的西方奢侈品牌来说, 一个令人担忧的迹象是, 4月中国金银珠宝销售额同比大跌30%。
发电量是各方密切关注的中国经济活动指标。4月中国发电量同比增长4.4%, 是近一年来最慢的, 相比之下3月份的同比增幅为6.2%。
产量信息 第10篇
1 材料与方法
1.1 试验材料
供试水稻品种:269, 系武进市稻麦原种场选种;供试肥料:硅肥 (有效硅≥20%) 、钾肥 (K2O≥60%) 。
1.2 试验设计
采用小区对比试验, 完全随机设计, 共设7个处理, 处理1:于有效分蘖临界期施用硅150 kg/hm2, 不施钾;处理2:于有效分蘖临界期施用钾150 kg/hm2, 不施硅;处理3:于有效分蘖临界期施用硅75 kg/hm2+钾75 kg/hm2;处理4:于拔节期施硅150 kg/hm2, 不施钾;处理5:拔节期施钾150 kg/hm2, 不施硅;处理6:拔节期施硅75 kg/hm2+钾75 kg/hm2。以不施硅、钾肥作对照 (CK) 。3次重复, 小区面积120 m2, 长宽比为3.3∶1。
2 结果与分析
2.1 不同处理对产量及其构成因素的影响
2.1.1 对产量构成因素的影响。
从表1可以看出, 有效分蘖临界期施用硅、钾肥及混合施用皆能增加水稻种子的实粒数、结实率和千粒重, 且混合施用效果要好于单纯施用硅肥或者钾肥效果, 混合施用硅、钾肥处理 (处理3) 水稻的实粒数、结实率和千粒重与CK相比差异达显著水平。但从成穗数及成穗率的结果分析发现, 各处理对高峰苗 (拔节期) 无明显影响。拔节期施肥处理与有效分蘖临界期处理有相似的效果。
2.1.2 对产量的影响。
从表1可以看出, 无论是有效分蘖临界期还是拔节期施肥, 不同处理对水稻产量的影响与CK相比差异显著。方差分析表明, 各处理产量和硅、钾肥不同施用量均存在极显著关系, 而硅、钾肥不同施用时期差异不显著。另外, 硅、钾肥不同施用时期与不同用量之间的互作效应也不显著。硅、钾肥不同用量对产量的影响以处理3最大, 其产量最高, 为9 655.95 kg/hm2, 较CK增产4.55%, 差异达显著水平。
2.2 不同处理对群体叶面积及其籽粒载荷能力的影响
2.2.1 对群体叶面积的影响。
从表2可以看出, 硅、钾肥不同时期施用和不同施用量对群体叶面积的影响各不相同。在有效分蘖临界期施肥, 以处理3的最大叶指、有效叶指、高效叶指、有效叶面率和高效叶面率最大, 分别为7.16%、5.93%、3.80%、82.82%和53.07%, 且与CK差异达显著水平;拔节期施肥, 以处理6的最大叶指、有效叶指、高效叶指、有效叶面率和高效叶面积率最大, 分别为7.14%、5.69%、3.67%、81.99%和52.88%, 与CK差异亦达显著水平。拔节期施肥使用硅肥和钾肥最大叶指、有效叶指、高效叶指、有效叶面积率和高效叶面积率高于有效分蘖临界期施肥, 但差异不显著。
2.2.2 对单位叶面积籽粒载荷能力的影响。
从表2可以看出, 硅、钾肥不同施用时期对单位叶面积籽粒载荷能力的影响表现为:在有效分蘖临界期施肥, 以处理3的粒叶比、粒重叶比最大, 分别为0.536粒/cm2、15.59 mg/cm2, 较CK高0.007粒/cm2和0.56 mg/cm2, 其中粒重叶比与CK差异达显著水平;而在拔节期施肥条件下, 以处理6的粒叶比、粒重叶比最大, 分别为0.565粒/cm2、16.21 mg/cm2, 分别较CK高0.036粒/cm2和1.18 mg/cm2, 与CK差异达显著水平。不同时期施肥效果进行比较发现, 拔节期施用硅肥和钾肥提高粒叶比和粒重叶比的效果优于有效分蘖临界期施肥。
2.3 不同处理对群体光合产物生产和积累的影响
从表3可以看出, 硅、钾肥不同时期施用对群体光合产物和积累有明显的促进作用, 在有效分蘖临界期施肥, 处理3效果最好, 无论是在拔节期、抽穗期还是成熟期, 单茎干物重和干物积累都显著高于CK, 单茎干物重分别高7.92%、4.17%和11.55%, 干物质积累分别高6.80%、6.83%和12.21%;拔节—成熟期单茎干物重和干物积累亦有相似的规律。而在拔节期施肥, 处理6的效果最好, 与CK差异亦达显著水平。但从不同施肥时期分析来看, 有效分蘖临界期施肥效果要好于拔节期施肥效果。
3 结论
试验结果表明:硅、钾肥混合施用, 其增产效果明显, 且能增加实粒数和千粒重, 提高成穗率、结实率和经济系数, 对改善群体叶面积, 扩大有效叶面积率、高效叶面积率和水稻中后期光合产物的生产和积累具有明显的正面影响, 而其对高峰苗 (拔节期) 的影响不明显。另外, 通过试验分析发现, 硅、钾肥在有效分蘖临界叶龄期施用总体效果要优于拔节期施用, 因此在生产中建议硅钾混合肥在水稻生长有效分蘖临界叶龄期施用, 以提高水稻的经济产量。
参考文献
[1]闵凡华, 王豪利, 孙海龙, 等.钾肥和硅肥施用量对寒地水稻产量及产量性状影响[J].黑龙江农业科学, 2010 (3) :44-45.
[2]徐艳, 耿立新.硅钙钾肥在水稻生产上的应用效果[J].安徽农学通报, 2009, 15 (24) :35-36.
[3]洪银银, 姚俭德, 王啟苗.水稻、小麦应用钾硅肥肥效试验[J].安徽农学通报, 2014, 20 (6) :80-82, 93.
[4]李卫国, 任永玲.氮、磷、钾、硅肥配施对水稻产量及其构成因素的影响[J].山西农业科学, 2001, 29 (1) :53-58.
[5]郭兰萍, 张银中, 张可静.水稻硅肥不同用量试验初报[J].农业科技与信息, 2013 (18) :11-12.
干旱导致印尼咖啡产量下降 第11篇
印尼咖啡出口商协会（GAEKI）顾问穆纳基·苏达科称，明年咖啡产量可能下降，因此将影响印尼咖啡出口量。今年印尼咖啡出口量预计达到42万t。
印尼咖啡供应量减少将影响全球目前一直高居不下的咖啡价格。同时，作为全球最大咖啡出口国的巴西也正在面对旱季和遭遇病虫害袭击，导致巴西咖啡产量急剧下降。
印尼咖啡特质协会主席勒曼·巴雷威表示，至2020年，全球咖啡仍处于供不应求的局面。预计每年全球咖啡需求量缺少约300万包（1包=60 kg）。虽然全球咖啡消费持续增长，但咖啡产量却因气候异常而不断下降。勒曼担心很多生产商把咖啡与其他材料混合，这一方面是从咖啡价格的商业考量，另一方面也是为了适应咖啡消费者的口味。“价格越高，咖啡混合其他原料的现象也会越普遍。”
印尼咖啡市场份额相当大，占美国市场份额的16.27%、德国的12.7%、法国的8.48%、意大利的5.8%和日本的5.59%。
目前，印尼是全球排名第七的咖啡出口国，仅次于巴西（占市场份额的16.07%）、越南（10.34%）、德国（8.25%）、瑞士（7.6%）、哥伦比亚（6.72%）和意大利。全球咖啡市场份额达到每年280亿美元。
（摘自印度尼西亚《商报》，2014-10-31）
产量信息 第12篇
经过十几年的发展, 我国耐火材料行业得到了充分的发展。数据显示, 2011年我国耐火材料产量达2 950万t, 而2011年全世界耐火材料产量为4 300万t, 我国耐材产量已占全球的69%。此外, 国内耐火材料产品的数量、品种和质量等方面也得到了全面的发展。然而尽管如此, 我国虽能成为耐火材料生产大国, 但并非生产强国。当前的耐火材料行业已从“结构性过剩”转变为“全面过剩”。中国耐火材料协会常务副会长徐殿利表示, 耐火材料行业最大问题就是产能过剩, 而且是所有品种过剩, 包括那些高附加值的高端产品。
(摘自中国水泥网)