一、小麦品种区试资料的非参数度量（论文文献综述）
杜玉堂[1]（2018）在《陕单650玉米品种适应性分析》文中研究说明评价玉米品种丰产性、稳定性和适应性是优化品种布局,发挥玉米品种遗传潜力重要措施。本文以陕单650、陕单609、陕单638、先玉335、华美1号和郑单958等6个品种为试验材料,在8个地点进行品种鉴定试验,应用产量、变异系数分析法,非参数分析法,高稳系数法和GGE双标图法等方法,重点对陕单650玉米品种的适应性,进行综合分析,为陕单650玉米示范推广提供科学依据。结果如下:1、应用产量和回归系数分析,陕单650、先玉335和陕单609产量变异系数较小,适应性系数陕单650（0.99）、陕单609（1.03）和华美1号（1.05）接近于1,且陕单609、先玉335和陕单650回归系数较小,分别为0.83、0.9和0.93,先玉335、陕单650和陕单609产量高于所有参试品种的平均值,变异系数小于所有参试品种的平均值,为高产稳产品种。2、应用非参数分析,先玉335、陕单609和陕单650丰产性系数（pi）较高,分别为87.5%、57.5%和52.5%,与显着丰产性系数iP’排名相同,陕单650、陕单609、郑单958和陕单638稳定性指数Si较小,稳定性好。3、应用高稳系数分析,先玉335、陕单650和陕单609的高稳系数≥70%,不同品种高稳系数的排序为先玉335（81.45%）>陕单650（72.85%）>陕单609（72.07%）>郑单958（66.77%）>华美1号（64.03%）>陕单638（59.94%）。4、应用GGE双标图分析法作图,产量大小排序先玉335>陕单609>郑单958>陕单650>华美1号>陕单638。稳定性排序陕单650>陕单609>先玉335>华美1号>郑单958>陕单638。陕单609、先玉335和陕单650属于高产稳产的品种。综合分析,先玉335、陕单650和陕单609的平均产量高,变异系数小,丰产性指数较高,稳定性系数较小,为高产稳产品种。陕单650的平均产量和丰产性系数较大,变异系数较小,适应性系数接近于1,具有高产、稳产和适应性广的特点。
高杰[2]（2015）在《不同玉米品种的适应性分析》文中研究表明优良玉米品种,不仅在有利的环境下取得高产,而且在不利的环境条件下仍然能取得较高的产量,即具有良好适应性。玉米品种间产量的差异主要来源于基因型和环境的互作,反映了品种对不同环境的适应性。客观的评价、鉴定不同玉米品种的适应性,对玉米品种的选育和区域布局具有十分重要的现实意义。本文选择7个地点,设置2个密度,以11个玉米品种为材料,采用变异系数法、回归系数法、高稳系数法、非参数度量法和主效可加互作可乘（AMMI）模型对各玉米品种的适应性进行了评价,同时测定了不同适应性玉米品种的物质生产,光合性能和籽粒灌浆等生理特性,明确品种适应性与生理特性之间的关系。结果如下:1.在7个地点2个密度处理下的11个玉米品种的产量表现存在显着的差异,高密度下增产的品种有先玉335、CX712、陕单609、郑单958、农华101、陕单616和长试106,而先玉335、CX712和陕单609在2种密度下都高于所有参试品种平均产量,具有耐密植、适应性优良,丰产性好的特点。2.在2种密度条件下,Francis-Kannenberg变异系数都较小的品种为郑单958,变异较大的品种为长试106、陕单616和农华101,而Eberhart-Russell回归系数都大于1的品种为陇单9号和真金8号。3.在2种密度条件下,先玉335、CX712、郑单958、陕单609、忻玉6028高稳系数（HSCi）;丰产性指数较高、稳产性指数较小的品种为先玉335、CX712、陕单609和郑单958。4.对11个玉米品种进行类平均法（UPGMA）聚类,可将参试品种分为六类:Ⅰ先玉335、CX712、陕单609为高产稳产型品种,Ⅱ类忻玉6028,Ⅲ为农华101、陕单616,Ⅳ为郑单958,为稳产型品种;Ⅴ为陇单9号、KX3564、真金8号,Ⅵ为长试106为低产不稳产型品种。5.适应性好的品种（先玉335和陕单609）的花后干物质生产积累多,籽粒灌浆最大灌浆速率大、灌浆活跃期长,单叶叶片光合速率和群体光能截获量高,尤其在增加密度的情况下,表现突出。
陈霞[3]（2013）在《应用AMMI模型分析若干超级稻品种产量性状稳定性》文中研究指明水稻的生长过程受水分、光照、温度、地形地貌等多种环境因子及肥料、密度、秧龄、种植方式等栽培因子的共同制约，因此水稻基因型与环境互作效应的动态性变化显着，表现型受环境因子作用产量波动很大。基于5个超级稻品种6年和6个试点不同生态条件下田间种植区域试验数据资料，应用变异分析法、相关分析法、通径系数分析法和AMMI模型分析了基因与环境互作关系，探讨了不同水稻品种在不同环境（试点、年份）下的产量及产量性状的变异、稳定性以及环境辨别力，主要研究结果如下：1.产量性状及产量变异：品种产量性状（有效穗、穗总粒数、穗实粒数、结实率、千粒重）与产量的变异幅度、变异系数随品种而异。淦鑫203为产量变异最大，千粒重变异最小；淦鑫688为穗总粒数、穗实粒数变异大，有效穗变异最小；陆两优996为有效穗变异大，千粒重变异最小；Y两优1号、两优293为穗总粒数变异大，千粒重变异最小。年份、试点间均以Y两优1号变异系数之和(CV有效穗+CV穗总粒数+CV穗实粒数+CV结实率+CV千粒重+CV产量)最大（62.07%、76.66%），最小为淦鑫203（33.56%、31.03%）。不同品种同一性状变异之和以产量、穗总粒数变异最大，千粒重变异最小。对产量进行Duncan’s多重比较，年份、试点产量差异均达到显着或者极显着水平，年份品种间的变幅为8698.56（2010年）9527.12（2008年）kg·hm-2，试点品种间的变幅为8613.71（桂林D6）9324.76（浏阳D5）kg·hm-2，产量波动水平比较大。2.产量性状及产量相关、通径分析：参试超级稻品种的产量性状与产量相关性均达极显着水平，性状与产量、性状与性状之间相关性随品种而异。通径系数分析同样表明，水稻产量性状对产量的直接促进作用和性状间间接促进作用都随品种而异。3.产量性状及产量稳定性、判别力分析：基因、环境、基因与环境的交互作用对产量性状及产量的影响均达到显着或者极显着水平。联合方差分析表明，基因是有效穗、穗总粒数、穗实粒数、千粒重变异的主要原因，基因与环境的交互作用是产量、结实率变异的主要原因。采用AMMI模型对产量性状及产量进行稳定性分析表明，Y两优1号、两优293两品种产量及产量性状稳定性较差，淦鑫688产量及产量稳定性表现中等，淦鑫203、陆两优996两品种产量及产量稳定性表现较好；同时，变异幅度小，产量稳定性好的品种其产量构成因素也比较稳定；变异幅度大，产量稳定性差的品种其产量构成因素也不稳定；说明超级稻产量性状的稳定性与产量的稳定性存在较大的关联性，即产量构成因素的稳定性是产量稳定性的前提和基础。环境判别力最高试点为浏阳，最低为桂林。
陈就就[4]（2012）在《玉米区域试验分析模型与方法的研究》文中提出玉米是世界三大作物之一，我国是第二大玉米生产国，玉米在粮食生产中占有举足轻重的地位，在国民经济中亦占有重要地位。在我国，玉米的用途主要以饲料、食用和工业用为主，其中玉米作为饲料用途所占的比重最大，达到我国玉米需求总量的70％。随着燃料乙醇工业的迅速发展，玉米在工业消费中的需求量不断增长。因此提高玉米产量，加快玉米产业的发展尤为重要。为了提高玉米的产量水平，除了要加快培育玉米新品种，不断提高玉米的高产栽培管理技术之外，采用合理科学的分析方法和模型，对玉米区域试验进行分析和品种评价也尤为关键。作物区域试验分析目前存在着各种各样的方法和模型，究竟这些方法和模型对作物区域试验，特别是对玉米品种区域试验分析的效果及差异状况如何，尚缺乏系统的比较研究，影响着玉米区域试验分析方法与模型的合理应用以及分析的效果，从而限制玉米品种选育试验的分析效果和玉米生产的成效。本研究拟以我国近年玉米各种区域试验数据资料为依据，对玉米区域试验分析的模型和方法进行系统的比较研究，得出以下主要结论：1．方差分析与灰色关联分析对玉米品种评价与排序的结果存在着明显的不同，因此在玉米区域试验分析中要根据试验分析特定目的选用相适应分析方法。对适用于多个生态地区和仅涉及产量单一性状的评价，宜采用方差分析，而对适用于特殊单一生态地区和涉及多个性状指标的评价，宜采用灰色关联分析法。2．高稳系数法与秩次分析法都能够对作物区域试验品种的高产性与稳产性进行评价，二者在品种高产性评价结果具有较好的一致性，但在稳产性评价结果具有较大的差异。因此，在玉米品种稳产性分析时应注意两种方法对品种评价结果的影响和选用适宜的方法，或者利用不同方法综合进行分析。3．各种方差协方差结构线性混合模型对玉米试验数据拟合的效果不同。方差分析模型在玉米试验数据拟合的效果较差，AMMI和FA（1）两种结构模型放宽了对方差协方差的约束条件，且模型参数相对较少，在区试分析的适用性最广泛，UN结构模型不适用于我国玉米区试分析，其它几种结构模型适用于我国玉米区试分析，但适用性不如AMMI和FA（1）两种结构模型普遍。这些结构模型在品种效应估计和测验方面存在明显的不同。因此，在进行玉米区域试验线性混合模型分析时，应采用AMMI和FA（1）两种结构模型或者利用AIC准则对模型方差协方差结构的适用性进行筛选，以提高品种效应测验与评价的准确性。4．不同的稳定性分析模型对区域试验数据的拟合效果和品种稳定性评价结果不同。高稳系数法和秩次分析法这两种非参数法与各种模型法在稳定性排序的差异要大于模型间和非参数法间的差异。相对而言，AMMI模型在较多的玉米品种区域验中拟合效果表现为最佳模型，因此，是较为理想的品种稳定性评价方法，也是目前国际上较为流行的分析作物品种区试产量数据的方法。因此，在玉米区域试验品种稳定性分析时，也需要利用模型选择准则选择最佳的模型或利用AMMI模型进行分析，以便能准确地评价品种的稳定性。5．由于品种-环境交互效应的复杂性，对一个具体的玉米区域试验，人们通常不知哪一种模型或方法对品种高产与稳产性评价效果较好，特别是高稳系数法与秩次分析法分析的效果，目前还没有一个可实际操作的判断方法。然而，基于线性混合模型的分析，除了能对品种进行效应估计与测验及稳定性评价外，又能通过模型对试验数据拟合效果的比较，选用最佳的模型进行分析，从而避免区域试验分析模型应用的主观随意性，可望成为有很好应用前景的玉米区域试验分析法。有关该模型分析准确性的直接验证，还有待进一步的模拟研究。
孙健敏[5]（2011）在《小杂粮区试数据采集与分析系统研究与实现》文中指出小杂粮含有多种营养成分和特殊的保健功能因子,在现代功能型保健食品开发中占有重要地位。为解决生产上小杂粮品种选育问题,国家陆续开展了各类小杂粮作物的品种区域试验。试验数据一直采用人工方式进行采集、分析及处理,其存在效率低、可靠性差等问题。论文研究了小杂粮区试的数据采集、统计、汇总及产量的方差分析方法,设计并实现了网络化的小杂粮区试数据采集与分析系统,首次将区试数据采集、统计、汇总、分析、品种评述和总结报告自动生成等功能全面集成,实现了区试数据分析与处理的自动化,提高了区试数据分析与处理的有效性、可靠性。主要研究内容和结果如下:（1）分析了小杂粮区试数据人工采集中存在的问题,研究了区试数据采集涉及内容和数据采集流程,提出了网络化的数据采集模式,实现了基于网络的远程数据采集,解决区试数据上报、汇集等繁琐过程。（2）结合小杂粮区试特点,研究了区试数据统计分析的方差分析模型和计算方法,进行了算法设计。探讨区试数据统计汇总方法,分析区试数据统计报表的数据组成和计算方法,研究了报表结构和制作技术。采用数据库与Delphi编程,实现了数据统计、汇总和分析,使用AnyLib组件完成汇总报表的生成和导出,提高了数据处理效率。（3）分析小杂粮区试总结报告文档的组成、结构和内容,研究了总结报告文档自动生成的实现方法。采用Web Office插件和Delphi混合编程技术,实现了品种区试结果评述数据的提取、总结报告自动生成和导出。（4）研究了基于网络环境下区试数据采集与分析的系统架构、系统功能和实现技术。按照模块化设计思想,完成了系统设计和数据库设计。采用Delphi+数据库编程技术,实现了区试数据采集、统计分析和总结报告自动生成等功能。论文基于C/S系统架构,采用Delphi和数据库混合编程技术,在Windows XP+SQL Server 2000平台上,研发了小杂粮区试数据采集与分析系统。测试分析表明,系统可满足小杂粮区试数据分析处理的应用需求,提高了区试数据分析的有效性、可靠性,具有实用价值。
曹廷杰,王西成,赵虹,胡卫国[6]（2010）在《河南省小麦区试资料的非参数度量》文中认为为了给小麦区试资料分析提供更合理、更全面的评价方法,采用非参数统计分析法,对2008—2009年度河南省小麦区域试验冬水组数据进行了分析。结果表明,V11（豫教5号）是丰产稳产性最佳品种,该品种已参加河南省生产试验;V（众福6号）为丰产性最差品种,V（天禾077）为稳产性最差品种,58这2个品种均已被淘汰;对品种差异具有较高分辨力的试点有7个,分辨力最高的试点为L（济源市农7科所）,发现了87.2%的差数为显着。
周安定,曹俊梅,吴新元,张新忠,芦静,李冬,黄天荣,高永红[7]（2010）在《北疆冬小麦新品系丰产性和稳产性的非参数分析》文中研究指明【目的】为小麦区域试验资料分析提供科学合理、全面的评价方法,为生产上大面积推广的优良小麦新品种提供参考。【方法】采用非参数统计分析方法,对20062007年度新疆冬小麦北疆组区域试验的参试品种的丰产性和稳产性进行了分析。【结果】丰产性和稳产性均较好的小麦品种是04/2127,其丰产性指数Pi、Pi′、分别为82.9%、37.1%,优于对照新冬18号（V14）的64.3%、12.9%和新冬22号（V15）的48.6%、8.9%;其稳定性指数在各品种的产量稳定性同μ总体的情况下优于对照,与生产上品种实际表现相一致。【结论】非参数统计法具有分析简单、直观、实用的特点,适合于评价区试资料的品种表现。
张耀辉,吕莉莉,王娜,刘鸿燕,岳维云[8]（2010）在《甘肃省陇南片山地组冬小麦区试资料的非参数分析》文中研究说明采用非参数统计分析方法,对2006—2007年度甘肃省陇南片山地组冬小麦区试品种（系）的丰产性和稳产性进行了分析。结果表明,丰产性和稳产性好的品种（系）有兰00-30-2-1,兰99-316-19,分析结果与各品种在生产上的实际表现相一致。
孙健敏,高小丽,高金锋,王鹏科[9]（2009）在《秩次分析法在国家绿豆品种区试数据分析中的应用》文中指出运用秩次分析法对20062007年国家绿豆品种区域试验数据进行了分析,对各试验环境进行常规方差分析,通过对参试品种表现的秩次值、环境区分指数、秩次均方等统计数的计算,在多重比较的基础上,对各参试品种产量表现进行了客观评价。结果表明,参试的10个绿豆品种中XLD09、XLD01、XLD04具有最好的丰产性和较好的稳定性。分析结果也表明,秩次分析法对绿豆区域试验中参试品种产量性状的评价是一种实用、可行的数据处理方法。
孙健敏,高小丽,高金锋,王鹏科,付晓峰[10]（2009）在《燕麦品种丰产性及稳定性分析》文中认为为了给燕麦品种的鉴定、推广以及改进区试资料的评价分析方法提供依据,利用秩次分析法对2003-2005年国家燕麦品种区域试验中参试的6个燕麦品种的产量表现进行了分析。在方差分析的基础上,通过对品种的秩次值、环境区分指数、秩次均方等统计数的计算,比较了品种的丰产性和稳定性。结果表明,秩次分析法能够客观、准确的评价参试品种的优劣,具有较高的应用价值。参试的燕麦品种中蒙燕833-1-1具有优良的丰产性和较好的稳定性,是一个值得推广的燕麦品种。
二、小麦品种区试资料的非参数度量（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、小麦品种区试资料的非参数度量（论文提纲范文）
（1）陕单650玉米品种适应性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 我国玉米发展现状 |
| 1.1.1 发展玉米生产的意义 |
| 1.1.2 我国玉米主栽品种发展现状 |
| 1.2 当前玉米育种目标 |
| 1.2.1 玉米育种方向 |
| 1.2.2 对实现玉米育种目标的探讨 |
| 1.2.3 国外主要农业推广对我国的启示 |
| 1.3 玉米多点试验(区域试验) |
| 1.3.1 多点试验的意义 |
| 1.3.2 多点试验的重要性 |
| 1.3.3 多点区域试验分析的内容 |
| 1.4 作物品种的稳定性与适应性 |
| 1.5 作物品种的稳定性、适应性的分析方法 |
| 1.5.1 产量和回归系数分析 |
| 1.5.2 非参数分析法 |
| 1.5.3 高稳系数分析法 |
| 1.5.4 GGE双标图分析法 |
| 1.6 GGE双标图介绍 |
| 1.7 本研究的目的意义 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 材料与地点 |
| 2.1.1 供试材料 |
| 2.1.2 试验地点 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 主要调查项目及方法 |
| 2.3.1 农艺性状调查 |
| 2.3.2 产量调查 |
| 2.4 数据分析 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 产量 |
| 3.2 方差分析 |
| 3.3 产量和回归系数分析 |
| 3.4 非参数分析法 |
| 3.5 高稳系数法 |
| 3.6 GGE双标图分析法 |
| 3.7 综合分析 |
| 3.8 四种分析评价方法的比较 |
| 第四章 讨论与结论 |
| 4.1 讨论 |
| 4.1.1 丰产性、稳产性和适应性分析的探讨 |
| 4.1.2 对品种评价和分析方法的探讨 |
| 4.2 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）不同玉米品种的适应性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 玉米生产的重要性与种质资源现状 |
| 1.1.1 玉米生产的重要性 |
| 1.1.2 玉米种质资源现状 |
| 1.2 玉米品种稳定性、适应性评价 |
| 1.2.1 品种稳定性、适应性概念 |
| 1.2.2 品种稳定性、适应性评价 |
| 1.2.3 品种稳定性、适应性评价意义 |
| 1.2.4 品种稳定性、适应性分析方法 |
| 1.2.5 品种稳定性、适应性分析研究进展 |
| 1.3 玉米产量与适应性 |
| 1.3.1 产量与杂种优势 |
| 1.3.2 产量与抗逆性 |
| 1.3.3 产量与干物质生产 |
| 1.3.4 产量与群体冠层结构 |
| 1.3.5 产量与籽粒灌浆 |
| 1.4 研究目的意义 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 不同玉米品种的适应性分析 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 供试材料 |
| 2.1.2 试验地点 |
| 2.1.3 试验设计 |
| 2.1.4 调查项目与方法 |
| 2.2 分析方法 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 不同玉米品种丰产性表现 |
| 2.3.2 不同玉米品种稳定性分析 |
| 2.3.3 不同玉米品种高产稳定性分析 |
| 2.3.4 不同玉米品种适应性筛选 |
| 第三章 不同适应性玉米品种的生理特性分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 供试材料 |
| 3.1.2 试验设计 |
| 3.1.3 调查项目与方法 |
| 3.2 分析方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 不同适应性玉米品种籽粒产量表现 |
| 3.3.2 不同适应性玉米品种产量构成因素差异 |
| 3.3.3 不同适应性玉米品种生育期差异 |
| 3.3.4 不同适应性玉米品种群体物质生产性能的变化 |
| 3.3.5 不同适应性玉米品种群体冠层光分布 |
| 3.3.6 不同适应性玉米品种光合速率 |
| 3.3.7 不同适应性玉米品种受精率、成粒率差异 |
| 3.3.8 不同适应性玉米品种群体籽粒灌浆特性分析 |
| 第四章 讨论与结论 |
| 4.1 讨论 |
| 4.1.1 不同玉米品种的丰产性、稳产性和适应性 |
| 4.1.2 不同适应性玉米品种的生理特性 |
| 4.2 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）应用AMMI模型分析若干超级稻品种产量性状稳定性（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 水稻品种稳定性、基因与环境交互作用研究 |
| 1.2 品种稳定性、适应性的概念与评价 |
| 1.2.1 品种稳定性、适应性概念 |
| 1.2.2 品种稳定性、适应性评价 |
| 1.3 作物稳定性研究方法 |
| 1.4 本研究目的和意义 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 试验分析方法 |
| 2.3.1 变异系数分析 |
| 2.3.2 Duncan’s 新复极差多重比较进行检验 |
| 2.3.3 相关分析和通径系数分析 |
| 2.3.4 AMMI 模型分析 |
| 2.4 产量性状记载标准 |
| 2.5 数据分析 |
| 第三章 超级稻品种产量性状及产量变异、相关和通径分析 |
| 3.1 试验品种产量性状和产量变异分析 |
| 3.2 试验品种产量 Duncan’s 新复极差多重比较 |
| 3.3 试验品种产量性状及产量间的相关性 |
| 3.4 试验品种产量性状及产量间的通径系数 |
| 第四章 超级稻品种产量性状及产量稳定性和环境判别力分析 |
| 4.1 基因型与环境互作显着性测验 |
| 4.2 回归模型与 AMMI 模型分析 |
| 4.3 试验品种稳定性分析 |
| 4.4 试验品种稳定性参数 Di值分析 |
| 4.5 试点判别力分析 |
| 第五章 讨论与小结 |
| 5.1 讨论 |
| 5.1.1 试验品种产量性状及产量变异性 |
| 5.1.2 试验品种产量性状及产量相关、通径分析 |
| 5.1.3 试验品种产量性状及产量稳定性、环境判别力分析 |
| 5.2 小结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）玉米区域试验分析模型与方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 作物品种区域试验及其科学分析的重要性 |
| 1.2 区域试验分析的内容和概念 |
| 1.2.1 作物品种的稳定性、适应性和 G×E |
| 1.2.2 作物品种稳定性分析的模型和方法 |
| 1.3 作物品种区域试验分析的研究进展 |
| 1.4 线性混合模型与作物品种区域试验分析 |
| 1.4.1 线性混合模型的概念 |
| 1.4.2 线性混合模型的研究进展 |
| 1.4.3 线性混合模型分析作物品种区域试验的必要性 |
| 1.5 本研究的内容和意义 |
| 第二章 方差分析法和灰色关联度多维综合评估方法在玉米区域试验品种评价效果的比较研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 试验设计 |
| 2.1.3 分析方法 |
| 2.1.4 数据分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 方差分析 |
| 2.2.2 灰色关联度多维综合分析 |
| 2.2.3 方差分析法与灰色综合评估方法结果对比 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 方差分析与灰色关联分析的差异性 |
| 2.3.2 灰色关联分析的影响因素 |
| 2.4 结论 |
| 第三章 不同方差协方差结构线性混合模型在玉米品种区域试验中的适用性研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 线性混合模型分析方法 |
| 3.1.2 线性混合模型的方差协方差结构 |
| 3.1.3 方差协方差结构的评价 |
| 3.1.4 数据资料与 SAS 分析程序 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 不同结构模型对试验数据拟合的效果 |
| 3.2.2 不同结构模型对品种效应测验的影响 |
| 3.2.3 不同结构模型对品种效应估计和排序的影响 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 高稳系数法和秩次分析法在玉米高产与稳定性评价中的比较 |
| 4.1 试验材料 |
| 4.2 分析方法 |
| 4.2.1 高稳系数法 |
| 4.2.2 秩次分析法 |
| 4.3 数据分析 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 高稳系数法结果分析 |
| 4.4.2 秩次分析法结果分析 |
| 4.5 高稳系数法与秩次分析法的结果比较 |
| 4.6 讨论 |
| 4.6.1 高稳系数法与秩次分析法的相对优缺点 |
| 4.6.2 高稳系数法与秩次分析的差异性 |
| 4.7 结论 |
| 第五章 不同模型在玉米品种稳定性评价的研究 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 分析模型的结构 |
| 5.1.2 模型分析的程序 |
| 5.1.3 模型的评价与选择 |
| 5.1.4 数据资料 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 不同分析模型对数据的拟合效果 |
| 5.2.2 不同分析模型对玉米品种产量稳定性的评判 |
| 5.2.3 不同稳定性分析模型对玉米品种效应差异检验的结果 |
| 5.3 数据资料及分析过程的说明 |
| 5.4 各种模型与高稳系数法和秩次分析法在品种稳定性评价结果的比较 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 各稳定性分析模型的综合评价 |
| 5.5.2 品种稳定性参数和品种平均产量的权衡 |
| 5.5.3 品种-环境互作效应与稳定性评价 |
| 5.6 结论 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）小杂粮区试数据采集与分析系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农作物品种区域试验研究概况 |
| 1.2.2 农作物品种区域试验数据资料处理及统计分析方法研究概况 |
| 1.3 小杂粮区试数据采集、分析存在问题 |
| 1.4 研究的主要内容及方法 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 小杂粮区试数据采集与分析系统需求分析 |
| 2.1 区试数据处理流程 |
| 2.2 用户需求分析 |
| 2.3 系统功能分析 |
| 2.3.1 系统总体功能分析 |
| 2.3.2 系统功能划分 |
| 2.3.3 系统功能模块分析 |
| 2.3.4 统计报表分析 |
| 2.4 系统性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 区试数据采集内容与处理流程 |
| 3.1 区试数据采集的任务和目标 |
| 3.2 数据采集涉及内容 |
| 3.3 数据采集模式 |
| 3.3.1 人工采集模式 |
| 3.3.2 传感器网络采集模式 |
| 3.3.3 数据人工获取与远程网络传输结合模式 |
| 3.4 区试数据采集流程 |
| 3.4.1 人工数据记录流程 |
| 3.4.2 远程数据采集流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 区试数据统计汇总与报表设计 |
| 4.1 试点年度区试数据统计 |
| 4.2 一年多点区试数据统计 |
| 4.3 一年多点区试数据汇总 |
| 4.4 多年多点区试数据统计汇总 |
| 4.5 统计报表设计 |
| 4.5.1 年度统计报表设计 |
| 4.5.2 多年统计报表设计 |
| 4.5.3 统计报表制作方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 区试数据方差分析 |
| 5.1 区域试验方差分析概述 |
| 5.1.1 方差分析的基本原理 |
| 5.1.2 方差分析的基本过程 |
| 5.2 单点区域试验方差分析 |
| 5.2.1 试验设计及数据资料模式 |
| 5.2.2 方差分析统计公式及模型 |
| 5.3 多点区域试验的方差分析 |
| 5.3.1 试验设计及数据资料组织 |
| 5.3.2 方差分析统计公式及模型 |
| 5.4 多年多点区域试验的方差分析 |
| 5.4.1 试验设计及数据资料组织 |
| 5.4.2 方差分析统计公式及模型 |
| 5.5 品种产量统计结果的多重比较 |
| 5.5.1 多重比较简介 |
| 5.5.2 多重比较方法的选择 |
| 5.5.3 多重比较结果的表示与说明 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统设计与实现 |
| 6.1 系统架构设计 |
| 6.2 数据库设计 |
| 6.2.1 设计原则 |
| 6.2.2 数据库的存储结构 |
| 6.2.3 各数据表之间的约束关系 |
| 6.2.4 数据库的存储过程设计与实现 |
| 6.3 主要功能模块设计与实现 |
| 6.3.1 系统功能模块设计 |
| 6.3.2 数据采集模块设计与实现 |
| 6.3.3 数据统计与汇总模块设计与实现 |
| 6.3.4 数据分析 |
| 6.3.5 文档自动生成 |
| 6.4 系统测试与评价 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）河南省小麦区试资料的非参数度量（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.3 分析方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 丰产性指数Pi, P'i分析 |
| 2.2 品种稳定性指数 (Si) 分析 |
| 2.3 环境鉴别力指数 (Dj) 分析 |
| 3 小结与讨论 |
（7）北疆冬小麦新品系丰产性和稳产性的非参数分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.2 方 法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 品种丰产性 |
| 2.2 环境鉴别力 |
| 2.3 品种稳定性 |
| 2.4 品系评价 |
| 3 讨论 |
| 4 结 论 |
（9）秩次分析法在国家绿豆品种区试数据分析中的应用（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 试验设计 |
| 1.3 分析方法及步骤 |
| 1.3.1 参试品种在不同试验环境下的产量分级值 (H1Mi) |
| 1.3.2 参试品种在不同试验环境条件下的产量秩次值 (H2Mi) |
| 1.3.3 环境区分指数 (YM) |
| 1.3.4 品种平均秩次值和秩次均方值 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 参试品种的产量表现 |
| 2.2 参试品种的秩次值 (H2Mi) 及环境区分指数 (YM) |
| 2.3 参试品种在有效试验环境点表现的平均秩次值 (H2i) 的显着性差异多重比较 |
| 2.4 参试品种的高产稳产性分析 |
| 3 结论与讨论 |
| 3.1 结 论 |
| 3.2 讨 论 |
（10）燕麦品种丰产性及稳定性分析（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1. 2 试验设计 |
| 1.3 分析方法及步骤 |
| 1.3.1 参试品种在不同试验环境下的产量分级值H1Mi和秩次值H2Mi |
| 1.3.2 环境区分指数 (YM) |
| 1.3.3 品种平均秩次值和秩次均方值 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 参试品种的产量表现及方差分析 |
| 2.2 参试品种的秩次值H2Mi以及环境区分指数YM |
| 2.3 参试品种在有效试验环境点表现的平均秩次值 (H2 i) 及秩次均方差 (Si2) |
| 2.4 参试品种的丰产性及稳产性综合分析 |
| 3 结论与讨论 |
四、小麦品种区试资料的非参数度量（论文参考文献）
- [1]陕单650玉米品种适应性分析[D]. 杜玉堂. 西北农林科技大学, 2018(11)
- [2]不同玉米品种的适应性分析[D]. 高杰. 西北农林科技大学, 2015(01)
- [3]应用AMMI模型分析若干超级稻品种产量性状稳定性[D]. 陈霞. 江西农业大学, 2013(01)
- [4]玉米区域试验分析模型与方法的研究[D]. 陈就就. 西北农林科技大学, 2012(01)
- [5]小杂粮区试数据采集与分析系统研究与实现[D]. 孙健敏. 西北农林科技大学, 2011(05)
- [6]河南省小麦区试资料的非参数度量[J]. 曹廷杰,王西成,赵虹,胡卫国. 中国农学通报, 2010(10)
- [7]北疆冬小麦新品系丰产性和稳产性的非参数分析[J]. 周安定,曹俊梅,吴新元,张新忠,芦静,李冬,黄天荣,高永红. 新疆农业科学, 2010(04)
- [8]甘肃省陇南片山地组冬小麦区试资料的非参数分析[J]. 张耀辉,吕莉莉,王娜,刘鸿燕,岳维云. 甘肃农业科技, 2010(02)
- [9]秩次分析法在国家绿豆品种区试数据分析中的应用[J]. 孙健敏,高小丽,高金锋,王鹏科. 干旱地区农业研究, 2009(04)
- [10]燕麦品种丰产性及稳定性分析[J]. 孙健敏,高小丽,高金锋,王鹏科,付晓峰. 麦类作物学报, 2009(03)