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水稲の収量-品質決定要因解析手法としての回帰木の適用

机译:回归树水稻产量作为质量测定因子分析方法

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摘要

近年,気象変動の増大や担い手の高齢化と減少により,水稲生産に関する種々のデータを収集し,収量-品質 の高位安定化と次世代への技術継承に利用する取り組みが重要になってきている.そこで本研究では,水稲生産に関 する多種類のデータに基づいて収量-品質の決定要因を解析する手法として,回帰木の有効性を明らかにすることを 目的とした.出穗期以降の気象環境と稲の生育-栄養状態を説明変数とし,精玄米収量(収量),千粒重および玄米 タンパク質含有率(タンパク)の決定要因を解析した.また,一般的に多変量の要因解析に用いられる重回帰分析と の比較を行った.収量の解析においては,いずれの手法を用いた場合も籾数が決定要因として特定された.しかし, 収量と籾数の線形関係が強かつたため.予測精度は重回帰分析の方が優れた.データ構造が非線形であった千粒重の解析においては,重回帰分析では妥当な決定要因は特定されなかった.一方,回帰木は,出穂後約20日のSPAD値 (SPAD20)との関係の解明を通して,決定要因の特定に寄与する示唆を与えた.また,タンパクの解析においては SPAD20が決定要因として特定されるとともに,SPAD20が高い条件において,出穂後5-30日間の平均気温が高い 場合にタンパクが低下することが示唆された.回帰木は階層的なデータの分割により,一部のデータを対象にして変 数間の関係を明らかにすることが可能であり,これは重回帰分析に見られない有利な特長と考えられた.
机译:近年来,天气波动和衰老的增加和衰老和衰老的衰老和衰老减少以及稻米生产的减少,以及在本研究中收集水稻生产的各种数据更为重要,我们旨在澄清基于与水稻生产相关的许多类型的数据分析产量质量决定簇的方法的有效性。天气环境和水稻的生长营养状况是解释性的,分析了锡稻产量的确定因素(产量),千粒谷物和棕色水稻蛋白质含量(蛋白质)。还进行了与多元回归分析的多变量因子分析比较。在产率分析中,将鲑鱼的数量鉴定为确定因子使用任何方法的情况。但是,因为产量和水稻的数量之间的线性关系很强。预测精度几个回归分析是优越的。在分析中的小谷物重量,这是一个合理的决策因子没有在重的回归分析中规定。另一方面,递归树在与价值(SPAD20)的关系阐明之后大约​​20天,我们给出了有助于确定因素的建议。此外,在蛋白质的分析,将Spad 20鉴定为确定因子,并且在Spad 20高之后,5-建议当蛋白质在30天的平均温度高时降低。目前的树木可以阐明变量之间的关系分层数据的一些数据以及这被认为是在重回归分析中未发现的有利特征。

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