国家作物种质资源观测鉴定站点体系布局方法研究

发布时间：2024-11-24 22:30

　　 【目的】作物种质资源观测鉴定站点的合理布局是获取科学有效观测鉴定数据的前提。本研究目的是通过建立布局合理、规范科学的种质资源长期观测鉴定体系,对资源的重要性状开展综合鉴定评价,整合观测鉴定数据,为作物种质资源大数据体系建设提供重要内容,为农业科学研究和现代种业发展提供坚实的基础数据支撑。【方法】本文首先根据调研,确定全国有能力进行评价鉴定的站点共379家,然后以气候生产潜力为载体,确定与作物生长密切相关的环境因素并计算各站点的因素值,最后以这些因素作为聚类因子选择空间最邻近聚类方法进行空间聚类,建立每类站点的泰森多边形完成区域的划分。【结果】基于以上方法,确定气温、降水、海拔、纬度和日照时长是与作物生长密切相关的环境因素,将站点聚类成26类,通过建立泰森多边形将全国划分成26个评价鉴定区,并在分区基础上设置6条站点布设原则以指导区域内站点选择。【结论】站点体系布局关系到未来观测评价结果的代表性和科学性,站点的选择是一个非常复杂的过程。本文的站点体系布局方法将环境因素和空间因素有效结合,不仅能够有效指导作物种质资源领域多环境评价鉴定地点的选择,也可为作物相关领域的观测站点布设提供参考,从...

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【部分图文】：

图1 国家作物种质资源观测鉴定站点体系布局方法路线图

在最优聚类组数判定方法选择方面，结合本研究多因子控制下的最近邻聚类方法的特点，选择伪F统计量方法评价聚类组数。该方法中，伪F统计量的计算主要考虑类内多因子的相似性和类间多因子的差异性，每种分组方案均对应一个伪F统计量，该统计量越大，组内相似性和组间差异性越大，对应的分组方案越好，....

图2 一级分组中不同组数对应的伪F值折线图

针对国家尺度上分出的两组再进行区域尺度的分组，第一小组182个站点，第二小组197个站点。根据分组结果，两组站点基本上以长江为界进行了划分，除了四川盆地的部分站点外，长江中下游的站点基本上沿长江两岸分组分布，第一小组的绝大部分站点位于长江以南，第二小组的绝大部分站点位于长江以北。....

图3 第一小组中不同组数对应的伪F值折线图

从第二小组中不同分组数对应的伪F值的折线图（图4）可知，伪F值可分为三个阶段：2—4组，5—12组，13—15组。2—4组时伪F值随着分组数增加而增大，5—12组时伪F值呈曲线先降低后升高，到13组时伪F值达到最大，随后稍有降低并趋于平缓。所以，在第二小组中，同样分成13组时分组....

图4 第二小组中不同组数对应的伪F值折线图

从表2的第二小组最优分组后各因素的R2值可知，5个因素对应的R2值均较高，说明5个因素与分组结果均具有极显著的相关性。其中，纬度对应的R2值最高，日照时长对应的R2值最低。说明在第二小组分组中，纬度对分组影响最大，日照时长影响相对最小。3.3空间控制区划分

本文编号：4012560