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作物杂志,2023, 第5期: 212–218 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2023.05.030

• 生理生化·植物营养·栽培耕作 • 上一篇    下一篇

基于主成分回归模型的漯河市小麦相对气象千粒重的模拟模型

黄杰(), 葛昌斌(), 王君, 曹燕燕, 乔冀良, 廖平安(), 宋丹阳, 卢雯瑩   

  1. 漯河市农业科学院，462300，河南漯河
  • 收稿日期:2022-04-24 修回日期:2022-09-19 出版日期:2023-10-15 发布日期:2023-10-16
  • 通讯作者: 廖平安，主要从事小麦遗传育种研究，E-mail：liaopingan@126.com
  • 作者简介:黄杰，主要从事小麦遗传育种研究，E-mail：huangjie201412@163.com;|葛昌斌为共同第一作者，主要从事小麦遗传育种研究，E-mail：gcb78@163.com
  • 基金资助:
    漯河市重大科技创新专项：抗赤霉优质小麦种质创制及新品种培育(20210112);财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系(CARS-03);河南省重大科技专项：抗赤霉病优质小麦新品种选育关键技术研究与示范(201300110800)

Simulation Model of Relative Meteorological 1000-Grain Weight of Wheat of Luohe Based on Principal Component Regression

Huang Jie(), Ge Changbin(), Wang Jun, Cao Yanyan, Qiao Jiliang, Liao Pingʼan(), Song Danyang, Lu Wenying   

  1. Luohe Academy of Agricultural Sciences, Luohe 462300, Henan, China
  • Received:2022-04-24 Revised:2022-09-19 Online:2023-10-15 Published:2023-10-16

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1

PDF (PC)

83

摘要：

根据2010-2021年漯河市3个地区的气象资料及小麦千粒重，对小麦不同灌浆阶段内的气象因子与相对气象千粒重进行相关分析，运用主成分回归模型、逐步回归模型建立包含关键气象因子的相对气象千粒重模拟模型。结果表明，灌浆快增期的平均气温和最高气温以及缓增期的最高气温是影响漯河市小麦相对气象千粒重的重要因子;主成分分析的前3个分量“快增期和缓增期最高气温因子”、“快增期平均气温因子”和“快增期光照因子”可以解释相对气象千粒重89.44%的主要变化;与逐步回归模型相比，3个地区的相对气象千粒重和千粒重在主成分回归模型下的预估值与实际值模拟效果更好，尤其是五里岗。因此，主成分回归模型对漯河市相对气象千粒重的预估更具合理性和准确性;当前培育并筛选耐后期高温品种是提高漯河市小麦千粒重的有效办法。

关键词: 漯河市, 小麦, 相对气象千粒重, 主成分回归模型

Abstract:

The correlation between meteorological factors and 1000-grain weight of wheat during different filling stages of wheat in Luohe was studied based on the meteorological data and 1000-grain weight data of three stations from 2010 to 2021, then an empirical model with key meteorological factors used to simulate relative meteorological 1000-grain weight (Yr) of wheat was established by using of the principal component regression model and stepwise regression model. The results showed that thermal factors such as average temperature and maximum temperature in rapid-increasing stage and maximum temperature in slight-increasing stage had the greatest impaction on the Yr of wheat in Luohe. The first three components of principal component analysis were “the maximum temperature factor in rapid-increasing stage and slight-increasing stage”, “the average temperature factor in rapid-increasing stage” and “the sunshine factor in rapid-increasing stage”, which could explain 89.44% of the Yr changes of wheat in Luohe. Compared with the stepwise regression model, the predicted and actual values of Yr and 1000-grain weight of wheat by using of the principal component regression model in three stations were better, especially in Wuligang. Therefore, the principal component regression model was more reasonable and accurate in estimating the Yr of Luohe. At present, it is an effective way to increase the 1000-grain weight of wheat in Luohe by breeding and screening high-temperature resistant varieties in late stage.

Key words: Luohe, Wheat, Relative meteorological 1000-grain weight, The principal component regression model

表1

2010-2021年漯河市小麦籽粒灌浆不同阶段的持续时间

年份Year T1 T2 T3
2010-2011 13.84 15.49 6.66
2011-2012 16.21 16.46 7.33
2012-2013 16.32 13.17 8.52
2013-2014 14.23 13.86 12.91
2014-2015 12.68 14.63 8.68
2015-2016 9.66 15.49 11.84
2016-2017 18.25 15.49 4.25
2017-2018 12.01 12.54 13.44
2018-2019 13.46 14.63 7.91
2019-2020 12.89 16.46 11.64
2020-2021 15.96 15.49 9.55
平均Average 14.14 14.89 9.34

表2

2010-2021年漯河市小麦千粒重相关因子

年份Year F (g) Yt (g) Yw (g) Yr (%)
2010-2011 42.05 41.36 0.69 1.67
2011-2012 41.60 41.46 0.14 0.35
2012-2013 43.20 42.15 1.05 2.48
2013-2014 44.19 42.97 1.22 2.84
2014-2015 44.78 43.69 1.09 2.49
2015-2016 44.20 43.90 0.30 0.69
2016-2017 47.74 45.43 2.31 5.08
2017-2018 46.73 45.95 0.78 1.69
2018-2019 46.71 46.26 0.45 0.98
2019-2020 46.88 46.51 0.37 0.81
2020-2021 47.98 47.10 0.88 1.88

表3

漯河市小麦相对气象千粒重与灌浆期气象因子之间的相关系数

灌浆阶段
Filling stage		 总降雨量
Precipitation		 相对湿度
Relative
humidity		 日照时数
Sunshine
hour		 平均气温
Average
temperature		 最高气温
The highest
temperature		 最低气温
The lowest
temperature		 温差
Diurnal		 风速
Wind
speed		 大型蒸发量
Large
evaporation
渐增期
Increasing stage		 0.5226 0.3797 0.2339 0.6113* 0.3601 0.1348 0.0999 0.0494 0.0599
快增期
Rapid-increasing stage		 -0.7628** 0.3007 0.7376** 0.7820** -0.7709** 0.1283 0.7600** 0.0493 0.6515*
缓增期
Slight-increasing stage		 -0.8204** -0.8250** 0.7658** 0.3804 -0.8368** 0.3940 0.4948 -0.6281* -0.6032*

表4

关键气象因子的共线性诊断结果

项目Item X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
膨胀系数Coefficient of expansion 30.3009 10.7406 23.1545 37.5181 67.7000 19.0305 19.5088 59.5709 134.0738

表5

漯河市小麦相对气象千粒重与关键气象因子的主成分分析

主成分
Principal
component		 特征值
Eigenvalue		 累计贡献率
Cumulative
contribution (%)		 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
PC1 6.51 72.37 0.2971 0.3167 0.3537 -0.2933 -0.3532 -0.2979 0.3626 0.3647 -0.3498
PC2 0.81 81.33 -0.6458 0.3133 0.3351 -0.1693 0.3252 0.3519 0.2308 -0.0631 -0.2387
PC3 0.73 89.44 0.1399 0.3425 -0.0132 0.7006 -0.2529 0.4877 0.1768 0.1909 0.0506

图1

2010-2021年度不同地区不同模型下相对气象千粒重预估值与实际值 五里岗、舞阳县和临颍县的主成分回归模型相关系数分别为0.7897、0.6767和0.7305;逐步回归模型相关系数分别为0.6658、0.6123和0.6760

图2

不同地区不同模型下小麦相对气象千粒重均方根误差值

图3

2010-2021年度不同地区不同模型下小麦千粒重预估值与实际值 五里岗、舞阳县和临颍县的主成分回归模型相关系数分别为0.9878、0.9696和0.9818;逐步回归模型相关系数分别为0.9791、0.9584和0.9750

图4

不同地区不同模型下小麦千粒重均方根误差值

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