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1、对小麦发育后期茎秆抗倒性问题的研究,研究思路,问题1：各品种小麦的抗倒伏指数模型,1.1数据的分析与处理,由于附件中收集的数据并不完整有缺漏，各年参数的选取也不一致，所以在利用数据搭建模型之前，需在附件提供的数据基础上进行分析、筛选与处理。,对于缺失数据,由于不能全面的反映模型的变化规律，在分析时应直接剔除对于与实际不符或有错误数据应予以剔除或修正,例如：由数据说明中给出的定义可知，单茎鲜重=穗鲜重+穗下各节鲜重。而在2011年5月28日的测量数据中，周麦22的单茎鲜重（=3.472g）穗鲜重（=5.296g），显然与实际情况不相符合，应予以剔除。,1.1数据的分析与处理,在相同条件下测得的一
2、系列数据中，有极个别数据与同组数据相差极大，不符合同组数据的变化趋势。如下图所示，在2008年国信的穗下第一节长度统计数据中，第10组的数值与同组数值相差过大，可认为是错误数据。,1.2 各回归模型的建立,茎秆鲜重的回归模型建立,Step1：数据预处理,茎秆的总长,茎秆粗平均值,壁厚平均值,Step2：运用SPSS软件对其进行数据拟合分析,1.2 各回归模型的建立,Step3：比较分析，确定最佳拟合模型（拟合优度最佳）,回归方程的显著性F与回归系数的显著性sig的检验：,1.2 各回归模型的建立,残差检验：,1.2 各回归模型的建立,穗鲜重与穗干重间的关系模型,我们将穗干重作为自变量，穗鲜重作
3、为因变量，在SPSS中运用曲线回归，分别拟合出其线性模型、对数模型、逆模型、复合模型、指数模型、幂模型等多种曲线，其各种模型拟合结果和拟合曲线如下：,比较分析后，确定出最佳拟合模型,1.3 茎秆抗倒伏指数模型的建立,总模型：,1.3 茎秆抗倒伏指数模型的建立,三个具体的子模型：,1.4 模型求解,分别将07年、11年和08年的数据代入三个具体的子模型，则可求解出各品种抗倒伏指数，对于有些小麦品种有多个年份的数据，则求取它的最终结果为其各年份抗倒伏指数的期望值，即：,则可得到求解结果如下表所示：,在表中，第一行为小麦的品种，第二行对应求解的抗倒伏指数。因为小麦抗倒伏指数越小，表示其抗倒伏能力越强
4、。由表可知郑麦9023的抗倒伏能力最强，其次是矮抗58，而新麦208号的抗倒伏能力最弱。,问题2：抗倒伏指数与茎秆外部形态特征之间的关系,2.1 最易引起倒伏期的判断与确定,由于各品种小麦在不同时期的抗倒伏性能不同，其抗倒伏指数是变化的，对此我们可利用07年的数据分别对小麦开花期、灌浆期、乳熟期和蜡熟期的抗倒伏性研究，通过对各品种不同时期抗倒伏指数变化的分析比较，即可判断出小麦的最易引起倒伏期。代入数据，由问题一中的抗倒伏指数模型可求出各品种不同时期抗倒伏指数变化如下：,由表中可以看出，小麦的抗倒伏指数在开花期最小，然后逐渐增大，当小麦成熟时，蜡熟期时茎秆抗倒伏指数为最大。由于抗倒伏指数越大，
5、抗倒伏能力越弱，可见最易引起倒伏期为蜡熟期。,2.2抗倒伏指数与茎秆外部形态特征间的相关性分析,2.2抗倒伏指数与茎秆外部形态特征间的相关性分析,（4）抗倒伏指数与小麦茎秆各因素间的相关性分析,Step1：建立抗倒伏指数与小麦茎秆各因素间的相关性系数模型,Step2：利用SPSS对抗倒伏指数与小麦茎秆各因素间的关系进行相关性分析,2.2抗倒伏指数与茎秆外部形态特征间的相关性分析,2.3小麦茎秆性状的各因素间的相关性分析,2.4 2008年国信1号与智9998品种的小麦发生 倒伏原因的判断与分析,首先，我们对2008年正常的几个品种各小麦茎秆外部形态与性状进行计算整理，得到以下，08年各品种小麦
6、特性对比表。,再结合我们研究出的抗倒伏指数与小麦茎秆各因素间的相关性分析结果，便很容易发现国信1号与智9998品种为什么发生倒伏，而其他品种没有发生倒伏的原因。其原因如下：对于穗下第四节长，我们通过比较可以很容易发现国信1号与智9998品种穗下第四节长比较大，大于了其余品种。而穗下第四节长与抗倒伏指数间呈显著正相关，即穗下第四节长越大，抗倒伏指数越大，其抗倒伏能力就越弱。同样，可知株高、第一节壁厚、穗重等其他因素的情况。,问题3：探讨不同单穗重小麦的理想株型结构,目标1：抗倒伏系数最小（抗倒伏能力最强）,问题3：探讨不同单穗重小麦的理想株型结构,双目标优化模型的建立,3.2,问题3：探讨不同单
7、穗重小麦的理想株型结构,模型的求解,3.3,模型的化简：利用序贯法将多目标规划模型转化为单目标规划模型,问题3：探讨不同单穗重小麦的理想株型结构,模型的求解,3.3,问题4：基于力学分析的小麦茎秆抗倒伏数学模型,则可推导出风载临界力指标为：,问题4：基于力学分析的小麦茎秆抗倒伏数学模型,由于所给的四项指标值具有不同的量纲，要得到综合的评价因子，首先必须通过一定方法对数据进行归一化处理。所以我们首先要对各项指标进行归一化处理。对此这里我们使用标准差方法对数据进行归一化处理：,问题4：基于力学分析的小麦茎秆抗倒伏数学模型,4.3,小麦茎秆抗倒伏性能评价指标权重的确定,这里我们利用层次分析法（AHP
8、)来确定各小麦茎秆抗倒伏性能指标的权重大小。这种方法把复杂问题中的各因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，并把数据、专家意见和分析者的主观判断直接而有效地结合起来，就每一层次的相对重要性给予定量表示，然后利用数学方法确定表达每一层次的相对重要性给予定量表示，然后利用数学方法确定表达每一层次全部要素的相对重要性权值。,问题4：基于力学分析的小麦茎秆抗倒伏数学模型,问题4：基于力学分析的小麦茎秆抗倒伏数学模型,问题5：研究小麦抗倒伏的风速模型,Step1：风速与小麦抗倒伏性能间关系的建立,Step2：压杆弯曲的临界力的确定,问题5：研究小麦抗倒伏的风速模型,问题5：研究小麦抗倒伏的风速模型,问题6：总结、分析与建议,回归模型、双目标优化模 型、综合评价模型等,模型总结,试验方案及数据分析方法,结果分析,如株高与抗倒伏指数间呈极显著正相关，对此我们应选择株高较低的等,值得考虑的问题,如在对茎秆力学性质的试验研究中还没有比较成熟和普遍适用的方法，对此还有待于进一步研究等,如实验时可对影响小麦抗倒伏性的几个力学指标进行单一变化的实验，这样能更好的确定各指标对其影响的大小；在数据上，需对数据进行筛选与预处理、回归分析与检验及相关性分析等,建议,如在育种时可尽量选择株高较低、穗下第四节长较短的品种等,Thank You!,
