【摘 要】
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为准确评价黑龙江省不同积温条件下水稻品种产量及品质现状,选取32个代表不同积温带的黑龙江省水稻品种,对产量及构成因素和品质特性等指标进行测定,综合产质量性状通过主成分分析方法得到供试水稻品种综合评价情况,并以此据对水稻品种进行聚类分析.通过主成分分析可以得到黑龙江省水稻品种产量及构成因素和品质特性中前14个主成分的累计贡献百分率为88.602,分别归纳为产量因子、营养品质因子、穗部性状与粒形结合因
【机 构】
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沈阳农业大学水稻研究所,辽宁沈阳110161;黑龙江省农垦科学院,黑龙江佳木斯 154007 沈阳
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为准确评价黑龙江省不同积温条件下水稻品种产量及品质现状,选取32个代表不同积温带的黑龙江省水稻品种,对产量及构成因素和品质特性等指标进行测定,综合产质量性状通过主成分分析方法得到供试水稻品种综合评价情况,并以此据对水稻品种进行聚类分析.通过主成分分析可以得到黑龙江省水稻品种产量及构成因素和品质特性中前14个主成分的累计贡献百分率为88.602,分别归纳为产量因子、营养品质因子、穗部性状与粒形结合因子和穗部性状及籽粒充实度因子四大模块.结合聚类分析和综合统计评价结果,龙粳25号、垦稻13、东农425、绥粳9号和龙粳26号为高产优质类品种,此类品种综合得分为0.7294～0.7959,且高产优质的水稻品种多集中在黑龙江省第一、三积温带.
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利用2007～2012年中国气象局下发的ECMWF和T213数值预报产品资料及抚顺地区的逐日地表温度资料,采用逐步回归分析方法和BP神经网络模型构建抚顺地区地表温度预报模型,并对模型的精度进行检验.结果表明,地表温度与ECMWF的高度场、温度场和T213的散度场、高度场、海平面K指数、水汽通量、相对湿度、温度场和地面气温场均呈显著正相关,与ECMWF的海平面气压场和T213的海平面气压场、地面气压
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