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Grey Correlation Analysis of Summer Corn Yield and Main Meteorological Factors
Yang Ning, Kong Linggang, Zhen Tiejun, Xia Zhenzhen, Yang Hui, Wang Luocai, Zheng Guoxi
Grey Correlation Analysis of Summer Corn Yield and Main Meteorological Factors
To better analyze the influence of main meteorological factors on summer maize yield, we used grey correlation analysis method to study their grey correlation from 2011 to 2018 in Zaozhuang City, Shandong Province. The results showed that the grey correlation between summer corn yield and major meteorological factors followed an order of September temperature (0.9562) > June to September temperature (0.9449) > June temperature (0.9312) > July temperature (0.9283) > August temperature (0.9157) > June to September light hours (0.8578) > July light hours (0.8393) > September light hours (0.8283) > June light hours (0.8212) > August light hours (0.7803) > June to September precipitation (0.7623) > September precipitation (0.6783) > August precipitation (0.6239) > June precipitation (0.5842) > July precipitation (0.5409). The temperature was the main factor, followed by light hours, and then was the precipitation. By analyzing the grey correlation degree between summer maize yield and main meteorological factors, the study could provide certain references for summer maize planting areas in huang-huai-hai region.
Zaozhuang City / Summer Corn / Yield / Meteorological Factors / Grey Relativity Analysis {{custom_keyword}} /
表1 夏玉米产量与主要气象因子变异系数表 |
夏玉米产量X0 | 气温X1 | 降水量X2 | 光照时数X3 | 6月气温X4 | 7月气温X5 | 8月气温X6 | 9月气温X7 | 6月降水量X8 | 7月降水量X9 | 8月降水量X10 | 9月降水量X11 | 6月光照时数X12 | 7月光照时数X13 | 8月光照时数X14 | 9月光照时数X15 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2011 | 7879.5 | 24.9 | 486.5 | 498.7 | 26.0 | 27.2 | 25.5 | 20.7 | 55.7 | 98.6 | 269.9 | 62.3 | 150.3 | 138.9 | 95.6 | 113.9 |
2012 | 7746 | 25.6 | 415.6 | 689.4 | 26.0 | 28.6 | 26.4 | 21.3 | 12.7 | 178.2 | 140.1 | 84.6 | 166.6 | 190.3 | 151.6 | 180.9 |
2013 | 7726.5 | 26.2 | 620.2 | 743.1 | 24.8 | 28.6 | 28.9 | 22.4 | 25.0 | 389.2 | 138.3 | 67.7 | 179.0 | 145.4 | 262.1 | 156.6 |
2014 | 7825.5 | 24.8 | 405.8 | 583.3 | 24.5 | 27.6 | 25.6 | 21.3 | 82.0 | 106.3 | 84.9 | 132.6 | 132.7 | 181.7 | 162.3 | 106.6 |
2015 | 8197.5 | 25.2 | 419.5 | 672.0 | 25.1 | 26.7 | 26.4 | 22.4 | 141.4 | 74.4 | 125.7 | 78.0 | 155.9 | 165.7 | 193.0 | 157.4 |
2016 | 8404.5 | 26.0 | 554.0 | 732.5 | 25.1 | 27.6 | 27.7 | 23.5 | 148.1 | 239.5 | 144.2 | 22.2 | 190.6 | 174.0 | 201.1 | 166.8 |
2017 | 8124 | 26.1 | 818.3 | 730.0 | 25.5 | 28.9 | 27.0 | 22.8 | 77.2 | 418.4 | 245.6 | 77.1 | 199.3 | 195.8 | 170.8 | 164.1 |
2018 | 7875 | 25.9 | 505.3 | 760.1 | 26.8 | 26.0 | 28.5 | 22.4 | 48.1 | 93.7 | 234.5 | 129.0 | 229.3 | 153.3 | 202.0 | 175.5 |
平均值 | 7848.3 | 25.6 | 528.2 | 676.1 | 25.5 | 27.7 | 27.0 | 22.1 | 73.8 | 199.8 | 172.9 | 81.7 | 175.5 | 168.1 | 179.8 | 152.7 |
变异 系数 | 0.0304 | 0.0221 | 0.2630 | 0.1345 | 0.0297 | 0.0367 | 0.0470 | 0.0418 | 0.6733 | 0.6865 | 0.3883 | 0.4386 | 0.1754 | 0.1246 | 0.2673 | 0.1804 |
表2 夏玉米产量与主要气象因子灰色关联度排序表 |
比较序列 | 气温 X1 | 降水量X2 | 光照时数X3 | 6月气温X4 | 7月气温X5 | 8月气温X6 | 9月气温X7 | 6月降水量X8 | 7月降水量X9 | 8月降水量X10 | 9月降水量X11 | 6月光照时数X12 | 7月光照时数X13 | 8月光照时数X14 | 9月光照时数X15 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
关联度 | 0.9449 | 0.7623 | 0.8578 | 0.9312 | 0.9283 | 0.9157 | 0.9562 | 0.5842 | 0.5409 | 0.6239 | 0.6783 | 0.8212 | 0.8393 | 0.7803 | 0.8283 |
排序 | X7>X1>X4>X5>X6>X3>X13>X15>X12>X14>X2>X11>X10>X8>X9 |
[1] |
邓聚龙. 灰色系统理论教程[M]. 武汉: 华中理工大学出版社, 1990: 38-84.
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应用灰色系统理论,分析了16个糯玉米新品种的11个主要农艺性状与鲜穗产量的关联度,结果表明,各性状与鲜穗产量的关联度排序依次为穗长>穗粗>鲜百粒重>株高>行粒数>出苗至采收天数>穗行数>轴粗>秃尖长>鲜出籽率>穗位高.因而,糯玉米的鲜穗产量与穗长、穗粗、鲜百粒重关系最为密切,与鲜出籽率、穗位高的关系最为疏远,与其他农艺性状的关系一般.
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[11] |
张守兵, 谢春华. 中高密植条件下春玉米主要农艺性状与单株平均产量的灰色关联分析[J]. 河北北方学院学报, 2006,22(1):38-41.
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冯伟, 李卫东. 特早熟玉米主要农艺性状与产量灰色关联分析[J]. 山西农业科学, 2010,38(11):13-16,25.
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马国胜, 薛吉全, 陆海东. 饲用玉米生物产量和籽粒产量与相关因素的灰色关联分析[J]. 中国农学通报, 2005,21(1):309-311.
运用灰色关联分析方法对13个饲用玉米品种生物学产量和籽粒产量与相关因素关系的研究分析,结果表明,饲用玉米生物学产量与主要性状间的关联度顺序为:株高>穗位高>成熟期保绿度>穗行数>行粒数>结实长>吐丝期>穗长>穗粗>籽粒产量>千粒重;籽粒产量与主要性状间的关联度顺序为:千粒重>穗长>结实长>行粒数>穗粗>行数>生物产量>株高>穗位高>成熟期保绿度>吐丝期。
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[20] |
成雪峰, 李建奇, 张凤云. 夏玉米产量与产量性状的灰色关联分析[J]. 种子, 2007(12):60-62.
应用灰色关联度分析法对15个夏玉米品种的产量、千粒重等9个性状的相关性进行了分析.结果表明:在研究的9个性状中,玉米产量与农艺性状关联度由大到小排序依次为:千粒重(0.745 06)》穗行数(0.716 81)》稳住高(0.715 80)》株高(0.715 35)》穗粗(0.706 81)》行粒数(0.675 46)》穗长(0.66408)》秃顶长(0.661 03).因此,在黄淮海地区夏玉米的高产育种中,要选择千粒重大、穗行数多的品种,同时加强穗位高的选择,而对穗长、秃顶长等性状的选择应适当放宽.该结果对夏玉米育种目标的制定,品种改良具有实际意义.
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[21] |
孙林华. 对我省中北部和南部玉米产量构成因子的灰色关联分析[J]. 种子世界, 2000(7):17-19.
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刘晶, 李非, 李月明, 等. 辽宁中熟玉米杂交种产量相关性状的灰色关联分析[J]. 辽宁农业科学, 2011(4):27-30.
应用灰色关联度分析方法,对2010年参加辽宁省中熟玉米区域试验的10个玉米杂交组合的8个主要农艺性状进行分析.结果表明:各性状与产量的关联度大小排序为:百粒重、行粒数、出籽率、空秆率、穗长、秃尖长、穗粗和倒折率.百粒重、行粒数、出籽率、空秆率、穗长等因素与产量的关联度较高,对产量影响较大.百粒重和行粒数是辽宁省中熟玉米杂交种选育的主要影响因素.在选育中熟玉米品种时,应在保证适当百粒重和果穗长度的前提下,注重选育出籽率高,空秆率低的品种.
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李伟忠, 安英辉, 许崇香, 等. 玉米自交系表型性状与产量的灰色关联分析[J]. 作物杂志, 2012,( 5):105-108.
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