小麦穗部和粒型性状相关分析及QTL定位

为了促进小麦优良穗型的选育,利用穗部性状有显著差异的小麦品种宁春44号和密穗小麦进行杂交组合,并对其F2代穗部和粒型性状进行相关性分析及数量性状位点(QTL)定位。结果表明:该F2群体穗部性状和粒型性状变异系数为8.52%~38.00%,穗密度与穗粒重、粒长、粒宽和粒重成极显著负相关,相关系数分别为-0.24、-0.57、-0.38和-0.22,说明穗密度越高,结实籽粒越小,粒重越低;本研究共定位到4个控制穗长的QTL,分别位于1D、2D、3D和6D染色体上,单个QTL可解释16.91%~31.20%的穗长变异;定位到3个控制穗密度的QTL,与2D、3D和6D上控制穗长的QTL重合;在2D和1B染色体上,分别定位到1个控制粒长和粒厚的QTL,分别可解释14.27%和13.05%的变异。

陆地棉抗虫与抗草甘膦基因的分子聚合及经济性状相关分析

培育抗棉铃虫兼抗草甘膦的棉花,可以同步提高品种的抗虫与抗除草剂能力,降低植棉的除虫、除草用工成本,提升植棉综合经济效益。本研究利用自育的高产优质陆地棉品系、国产转Bt基因抗虫棉品系以及转GR79+GAT基因的抗草甘膦陆地棉品系为杂交亲本,配置复交组合。在繁殖的复交分离群体后代,通过在苗床喷洒0.2%草甘膦,去除不抗草甘膦棉苗;并在大田不防治棉铃虫的条件下,筛选抗虫棉株。而后在实验室利用特异引物对抗虫基因与抗草甘膦基因进行分子跟踪检测,将同时具有Bt基因与GR79+GAT基因的单株繁殖成株系,经大田筛选获得9个抗虫兼抗草甘膦的优良品系。然后对育成品系进行产量比较试验,结果显示,其中品系BG-6不但实现了抗虫与抗草甘膦基因的聚合,而且该品系的皮棉产量水平较高、纤维品质表现良好:纤维长度达30.9 cm、比强度30.1 cN tex^(-1)、马克隆值4.9。对产量性状与纤维品质性状相关分析显示,只有衣分与棉纤维整齐度呈极显著负相关(r=-0.838**),其他产量性状与纤维品质性状均不存在显著相关性。文章最后得出结论:在复合杂交组合的分离后代,通过在苗床喷洒草甘膦筛选抗性棉苗,再结合大田不治虫筛选抗虫单株;而后在室内对2种抗性基因进行PCR分子跟踪检测,再在大田对产量性状与品质性状进行系统选育,可实现抗虫与抗草甘膦基因以及高产与优质性状的多元聚合。

安徽省农业生产碳排放测算及驱动因子的典型相关分析

探索农业生产碳排放强度驱动因子,对制定低碳农业发展规划及目标具有重要启示意义。运用IPCC碳排放测度模型,测算了2005—2020年安徽省农业生产碳排放情况,采用典型相关分析方法,考察了农业生产碳排放效率驱动因子。结果表明,安徽省农业生产碳排放由2005年的987.40万t攀升至2020年的1227.59万t,年均增长1.46%。农业生产碳排强度由2005年的1.21 t/万元下降至2020年的0.49 t/万元,年均下降5.85%;农业生产碳排放与其强度呈显著剪刀差态势,两者间夹角达33.52°。农业科技创新、农机化水平、农业生产结构与农业生产碳排放强度典型相关系数分别为-0.652、-1.728、-0.562,均为农业生产碳排放强度下降的动力因子;规制政策、城镇化水平、农村经济发展水平与农业生产碳排放强度典型相关系数分别为0.085、0.619、1.232,为农业生产碳排放强度下降的制约因子。基于研究结果,提出了安徽省发展低碳农业的政策建议。

8个粮饲兼用玉米新品种产量与主要农艺性状的相关分析及综合评价

具有较高的生物产量和籽粒产量是粮饲兼用玉米新品种的重要评价指标。为客观评价粮饲兼用玉米品种的产量性状,以8个粮饲兼用玉米新品种为研究对象,通过田间试验,进行产量指标以及主要农艺性状的测定与比较,分析各指标间的相关性,采用隶属函数法对参试品种进行综合评价。结果表明,鲜草产量、干物质产量、籽粒产量3个产量指标之间密切相关;株高、穗位、绿叶数、穗粗等性状与生物产量的相关性较强,在提高粮饲兼用玉米生物产量方面具有重要作用;绿叶数与穗粗对粮饲兼用玉米籽粒产量提高也具有重要的作用。利用隶属函数法对筛选出的7个指标进行综合分析,发现国审品种Z710隶属函数值最高,其次为丹3232和丹32317。综合各项指标,Z710和丹32317整体表现良好,可作为粮饲兼用型玉米新品种进行种植,丹3232可作为以青贮玉米为主的粮饲兼用玉米备选品种。

典型相关分析与结构方程模型方法的比较研究

典型相关分析(CCA)和结构方程模型(SEM)的应用日益广泛,但由于二者存在较大的相似性而常使研究者在使用过程中面临选择困难等问题,因而准确理解和区分二者之间的差异至关重要。文章基于SPSS和AMOS操作环境对典型相关分析和结构方程模型在函数式、基本图形、二阶因素、中介效应及使用条件等方面进行系统性比较,研究结果表明:(1)CCA可以进行线性组合计算,直接计算一个潜变量与另一组显变量的关系,能有效处理二阶因素计算问题。(2)SEM可以同时考虑多个潜变量之间的关系、计算和呈现误差方差和残差、准确地计算和展示中介效应、运用辅助性标准来判断模型适配度并通过调整变量之间的逻辑联系来修正模型,其输出结果全面而精确。(3)CCA适用于含有两个潜变量的简单模型,而SEM适用于含有多个潜变量的复杂模型。在特定条件下,可以结合使用CCA和SEM,或用CCA代替SEM。

基于偏相关分析的2003—2020年青藏高原地表温度变化驱动因子量化研究

地表温度(LST)作为地气相互作用的关键参数,在地表水热循环中发挥重要作用,能准确表征地表热环境的变化。青藏高原拥有除极地以外储量最大的冰冻圈范围,对区域和全球气候系统及生态经济具有深远影响。作为受气候变化影响最显著的区域之一,深入了解青藏高原冰冻圈LST变化驱动因子,能为精准认知青藏高原冰冻圈热环境变化规律及驱动机制提供关键科学支撑。本研究基于地表温度年周期模型提取的年均地表温度(MAST),采用偏相关分析,分析了2003—2020年MAST与云量、植被覆盖度、积雪覆盖率、降水和气温5个与MAST变化密切相关的驱动因子之间的关系,揭示青藏高原不同区域MAST变化的主要驱动因子及其空间分布特征。结果表明,白天云量、植被覆盖度、积雪覆盖率和降水这4个驱动因子主要以负偏相关为主,晚上则以正偏相关为主,对于气温来说昼夜都以正偏相关为主。就青藏高原MAST动态的主导因子来说,昼夜MAST在青藏高原不同区域的主导因素存在明显差异,白天青藏高原的MAST的变化主要受云量的影响(主导变化面积占比达38.17%),影响区域集中分布于青藏高原的西北部和西部,且以负偏相关性为主。夜晚青藏高原MAST变化主要以气温为主导(主导变化面积超过48%),且以正偏相关为主,反映出夜晚MAST受气候变暖的影响强于白天。本研究能为气候变化背景下青藏高原冰冻圈保护和可持续发展提供科学的参考。

上海市徐汇区居民健康素养水平与急性传染病风险认知的相关分析

目的 探索健康素养水平与急性传染病风险认知水平的相关性。方法 采用多阶段、简单随机和按规模大小成比例概率抽样(PPS抽样)相结合的抽样方法,抽取徐汇区15~69岁常住居民1200人进行问卷调查,问卷内容包括人口学特征、急性传染病风险认知水平和健康素养水平。采用χ^(2)检验、方差分析、t检验、Spearman相关分析对数据进行分析。结果 2020年徐汇区居民标化健康素养水平为37.58%,风险认知平均得分依次为政府防控措施有效程度(4.67±0.59)分、感染疾病的风险认知程度(2.54±0.93)分、主动采取应对措施的意愿(2.31±1.00)分、对疫情的忧虑程度(1.86±0.87)分。不同年龄、文化水平和自感健康状况居民的健康素养水平和风险认知水平差异有统计学意义(P<0.05)。感染疾病的风险认知程度、主动采取应对措施的意愿与健康素养呈正相关(r=0.104,0.087;P均<0.05);对疫情的忧虑程度与健康素养水平呈负相关(r=-0.058,P<0.05)。结论 徐汇区居民的健康素养和急性传染病风险认知还需进一步加强,健康素养水平可影响其急性传染病风险认知。应针对性地加强年龄较大、低文化程度和低健康水平人群的应急科普教育。

基于典型相关分析的脑网络研究方法综述

脑网络分析在研究大脑的认知活动、探究大脑的信息处理模式和辅助精神类疾病的诊断等方面都起着重要作用。近年来,基于多变量数据集的脑网络研究方法得到了普遍关注。典型相关分析(CCA)作为一种基于数据驱动的多元统计方法,能够有效捕捉多变量数据间的隐含关系,被广泛地应用于脑网络研究。综述CCA在脑网络研究中的作用、具体应用模式、存在的优势和局限性。首先,对传统的CCA其及常见变体的算法原理进行归纳总结;然后,阐述基于CCA分析方法在脑网络构建、脑网络分析、脑网络标记物识别方面的研究现状;最后,对基于CCA的脑网络研究方法进行总结并探讨未来研究的方向。

基于偏相关分析的农村地区膳食亚精胺和血清亚精胺的关联性研究

目的 分析辽宁省农村地区居民膳食亚精胺摄入情况和血清亚精胺水平及其关联。方法 采用横断面研究设计,于2021年6月至8月纳入1651名≥35岁辽宁省农村地区居民作为研究对象。方法 采用食物定量频率问卷法进行膳食调查,计算出每人每日膳食亚精胺摄入量。采用高效液相色谱法检测血清亚精胺水平。应用Spearman等级相关和偏相关分析膳食亚精胺总摄入及各类食物中亚精胺摄入量与血清亚精胺水平的相关性。结果 本次研究对象的平均年龄为61.4±9.2岁,其中女性为1108名(67.1%)。研究对象每日膳食亚精胺摄入量为[中位数(四分位数间距):85.4(60.3,109.7)μmol/d],男性膳食亚精胺摄入量显著高于女性[92.6(65.1,119.4)μmol/d vs 81.7(58.2,104.4)μmol/d,P<0.001]。血清亚精胺水平为[中位数(四分位数间距):11.6(9.8,15.6)ng/ml],男性血清亚精胺含量高于女性[11.8(10.0,16.1)ng/ml vs 11.4(9.8,15.4)ng/ml,P=0.038];膳食中亚精胺的主要食物来源依次为蔬菜类(57.8%)、谷类(16.8%)和水果类食物(7.7%)。在男性和女性中,不同年龄组之间膳食亚精胺摄入量均随年龄的增加而下降,不同年龄组之间血清亚精胺水平均随年龄的增加而增加(P均<0.05)。Spearman相关性分析显示,膳食亚精胺摄入量与血清亚精胺水平在男性和女性中均呈负相关(r=-0.111、-0.094,P均<0.05);偏相关分析调整混杂因素后显示,膳食亚精胺摄入量与血清亚精胺水平在男性和女性中相关性消失(P均>0.05)。结论 辽宁省农村地区亚精胺膳食摄入量与血清亚精胺水平存在年龄、性别差异;膳食亚精胺摄入量和血清亚精胺水平呈负相关,但是进一步调整后相关性消失,相关机制有待进一步研究。

基于变采样分辨率相关分析法的铁道客车轮对动平衡测试

铁道客车轮对上的不平衡质量影响列车运行安全及速度的进一步提升,轮对安装前需要精确检测不平衡质量并进行动平衡处理。本文提出自适应小波消噪、MUSIC(Multiple Signal Classification)谱估计、相关分析法相结合的方法,实现铁道客车轮对动平衡振动信号特征的提取。通过Labview软件与MATLAB混合编程实现软件开发,并搭建铁道客车轮对动平衡测试平台进行实验验证,实验验证结果表明,经过降噪和采样分辨率的控制,可以克服现场噪声及频率干扰问题,提取的信号幅值及相位具有较高的精度,可实现轮对上不平衡质量及位置的准确探测。

基于相关分析和带遗忘因子的随机梯度的非线性系统Wiener模型辨识

实际工业过程往往呈现强非线性和时滞特性,在复杂工况下如何建立过程的高精度模型并对其进行有效控制是研究重点.本文研究了一种基于相关分析的非线性系统Wiener模型辨识.Wiener非线性模型由动态线性子系统和静态非线性子系统串联组成,利用时滞状态空间模型和神经模糊模型分别建立动态线性子系统和静态非线性子系统,并利用设计的组合信号实现Wiener非线性模型分离辨识.首先,利用后移算子的性质,将时滞状态空间模型转化为传递函数模型,在高斯信号作用下利用相关分析方法辨识动态线性子系统的参数,解决了Wiener模型中间变量不可测问题.其次,为了改善辨识模型的精度和收敛速度,推导了带遗忘因子的递推随机梯度方法,得到静态非线性子系统的参数估计.将提出的非线性Wiener模型辨识方法运用于连续搅拌反应釜,实验仿真结果表明,本文提出的Wiener模型辨识方法能够有效辨识连续搅拌反应釜系统,并取得较好的控制效果.

新疆南疆区域试验小麦产量构成要素的相关分析

为了深入了解新疆南疆地区小麦育种的创新状况和未来发展方向,用2021—2022年新疆南疆冬小麦区域试验的18个参试品种(系)作为研究材料,进行产量特性与产量之间的遗传变异、相关性回归及通径分析,目的是探究新疆南疆小麦产量构成3要素与产量之间的相互关系。研究结果揭示,产量的变异系数为5.63%,而影响产量的3个主要因素变异性由大到小依次为穗粒数(12.30%)、千粒质量(10.04%)、收获穗数(4.39%)。经过相关性分析,发现收获穗数与产量之间存在着极显著的正相关关系,相关系数为0.7600;其次是千粒质量、穗粒数。经通径分析,发现影响产量的3要素中,收获穗数的直接通径系数最大(0.8891),千粒质量的最小(0.0326),收获穗数对产量的直接贡献较显著。基于分析结果及南疆4个地州的生态状况,应在小麦新品种的选育过程中,把多穗型品种作为选育的主要目标,同时努力提升千粒质量并保持穗粒数的稳定性。

基于典型相关分析探究猪精液冷冻前后表观指标的相关性

该试验旨在通过典型相关分析方法,探讨猪精液冷冻前后的表观指标之间的相关性,了解冷冻过程对猪精液质量的影响。试验选取了30头1~2岁的健康公猪(法系长白、大白各15头)的精液分别冻了2~4次,对精液冷冻前的预稀释活率、活力、密度等指标,以及冷冻后的活力、校正活力和解冻后10 min与2 h的平均活力进行分析。结果表明:试验所选用种猪精液冻前密度的变异系数达到了42.14%,样品的覆盖较全面。解冻后10 min平均活力与预稀释活率呈极显著正相关(P<0.01)。解冻后10 min平均活率与预稀释活力呈显著正相关(P<0.05),与预稀释活率呈极显著正相关(P<0.01)。解冻后2 h的平均校正活率与预稀释活率呈显著正相关(P<0.05)。第一、二对典型相关系数分别为0.639和0.580。第一对典型相关的共享方差达到0.408,表明原精质量对冻精质量的贡献比例可以达到40.8%。通过典型相关分析,冻前精液质量指标与冻后精液指标之间的相关性由简单相关的最高0.538提高到综合指标U1与V1之间的0.639,表明典型相关分析能够较好地利用冻前精液指标预测冻后精液质量。

2022年辽宁省水稻中熟组区试铁岭点参试品种的农艺性状与产量的相关分析

选择2022年辽宁省水稻中熟组区试铁岭点参试的14个品种,通过观测其株高、总粒数、穗长、每穴穗数、结实率、千粒重及产量,采用相关性分析、差异显著性分析等方法研究参试品种的农艺性状与产量的关系。结果表明:每穗总粒数与穗长正相关,每穗总粒数与每穴穗数负相关,产量与千粒重负相关。铁岭地区选择分蘖数适中的每穗总粒数多的大穗小粒品种可能更容易高产,但是也容易出现穗下部二次枝梗籽粒灌浆变差、结实率降低的情况,需要改良水稻种植方法与栽培技术,提高结实率,可以更进一步的提高水稻产量。

基于滤波器组典型相关分析的SSVEP信号分类方法

基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口系统存在鲁棒性不足和短时分类准确率较低的问题,本文提出了一种基于滤波器组典型相关分析的SSVEP信号分类方法(FBCCA-SVM)。通过结合性能较为优秀的滤波器组典型相关分析(FBCCA)和鲁棒性强的支持向量机(SVM)的优点,使用SVM分类器替代FBCCA中的MAX分类器对FBCCA提取到的特征分类,在较短时间的刺激下在多目标分类中达到了较高的准确率和信息传输速率(ITR)。通过对8名受试者的实验结果表明,2 s的刺激时间下平均准确率为93.91%,信息传输速率为78.63 bit/min,与典型相关分析方法相比,平均准确率和信息传输速率分别提高了14.32%和25 bit/min;与滤波器组典型相关分析方法相比,分别提高了6.36%和9.66 bit/min;相比于主流识别算法,该方法性能得到明显提高,同时增强了目标分类的鲁棒性,为后续脑机接口系统的实际应用提供了实验基础。

基于连续小波—互相关分析的降雨—地下水水位动态响应特征研究——以贵阳岩溶盆地为例

为探究降雨影响下的岩溶盆地地下水位动态的时空变化,选取2007-2021年贵阳岩溶盆地7个地下水位动态观测点不同时段观测资料以及降雨数据,采用小波分析及互相关分析对贵阳岩溶盆地地下水位动态的多时间尺度特征及其对降雨的响应进行分析。结果表明:(1)贵阳岩溶盆地地下水水位动态存在显著的256~512 d的主振荡周期。(2)贵阳岩溶盆地地下水位动态对降雨的响应滞后性明显,总体表现为地下水径流路径越长,地下水水位对降雨的响应越滞后。其中径流-排泄区地下水水位对降雨的滞后时间为2.66~7.7 d,排泄区的滞后时间为1.25~8.04 d。研究区内两个地下水系统的区域水文地质条件不同,因此南北两个地下水系统对降雨响应的滞后性存在差异。南部地下水系统从径流-排泄区至排泄区地下水对降雨的响应滞后性逐渐增强。北部地下水系统,径流-排泄区域受上游远距离降水补给的影响,地下水位变化较多源补给的排泄区更为滞后。

基于多元状态评估和相关分析的振动故障诊断

针对运行状态汽轮发电机轴振、瓦振异常预警及其原因诊断困难问题,提出一种基于多元状态评估(multivariate state evaluation technology,MSET)和相关分析(correlation analysis, CA)的故障诊断方法。首先基于MSET和滑动窗口计算当前评价窗口内参量估计值与其运行值的残差;其次计算当前评价窗口内参数间相关系数与状态矩阵中对应相关系数的残差;再次通过为各参数相对偏差均值或残差均值、各相关系数残差设定阈值,从而提取出异常特征;最后基于异常特征和欧式距离进行振动异常预警和异常故障诊断。利用掌握的汽轮发电机运行数据测试验证,测试结果表明,所提故障诊断方法切实可行,与单一的参数自身变化评价或相关分析相比,可提取更多异常或故障特征,具备多故障诊断分析能力,更有利于振动异常预警和提高故障诊断准确性。

基于典型相关分析的老年人主观幸福感与人格特质关系研究

背景随着老龄化进程加剧,老年心理健康问题已成为全社会关注的热点议题。已有研究表明老年心理健康问题与幸福感具有紧密联系,而人格特质会对主观幸福感产生较大影响,但二者在老年人群中的内在联系尚不明晰。目的探讨老年人的主观幸福感与人格特质的关系。方法2022年7—8月采用整群抽样法选取广东省东莞市塘厦镇林村的511名老年人,并采取问卷调查法对老年人进行现场调查,采用纽芬兰纪念大学幸福感量表(MUNSH)和中国大五人格量表简明15项版(CBF-PI-15)分别评价老年人主观幸福感和人格特质。采用Pearson相关性分析对老年人主观幸福感与人格特质的相关性进行分析,并采用典型相关分析,进行标准化典型相关模型的构建、典型结构分析、典型冗余分析。结果老年人MUNSH总分为(39.72±7.74)分,MUNSH各维度的得分从高到低依次为正性体验(9.48±3.24)分、正性情感(8.61±2.24)分、负性体验(1.44±2.31)分、负性情感(0.93±1.80)分。老年人CBF-PI-15的各维度得分为宜人性(14.04±2.60)分、外向性(11.77±4.05)分、尽责性(10.75±3.57)分、开放性(7.20±3.90)分、神经质(6.34±3.22)分。Pearson相关分析结果显示,主观幸福感与尽责性(r=0.334)、开放性(r=0.219)均呈正相关(P<0.05),与神经质(r=-0.223,P<0.05)呈负相关。典型相关分析结果显示,第一、第二对典型相关变量的相关系数是0.476、0.331(P<0.001)。标准化典型相关模型构建结果显示,老年人主观幸福感的第一典型变量标准化典型相关系数(U_(1))水平与人格特质第一典型变量标准化典型相关系数(V_(1))水平的相关性主要表现为正性体验与神经质之间的负相关,与尽责性之间的正相关;老年人主观幸福感第二典型变量标准化典型相关系数(U_(2))水平与人格特质第二典型变量标准化典型相关系数(V_(2))水平的相关性主要表现为正性情感、负性情感与神经质之间的正相关。典型结构分析结果显示,U_(1)与正性情感、负性情感、正性体验、负性体验呈较强相关,U_(2)与负性情感、负性体验呈较强相关。V_(1)与正性体验、尽责性、开放性呈较强相关;V_(2)与神经质、开放性呈较强相关。典型冗余分析结果显示,U_(1)解释人格特质5.4%的变异,V_(1)解释主观幸福感12.2%的变异,表明人格特质对主观幸福感的影响作用大于主观幸福感对人格特质的影响作用。结论整体上广东省东莞市塘厦镇林村老年人持有积极乐观的态度,主观幸福感水平较高,主观幸福感与神经质、尽责性人格关系密切,在未来可针对不同的人格特征采取相应的干预策略,提高主观幸福感,维护老年人的心理健康。

基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究

针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。

盐池县黄花菜始花期与气象因子的相关分析及预报模型

本研究基于2012—2021年在盐池县收集的黄花菜生长周期观测数据以及同一时期盐池国家基本气象站的地面气象观测资料,分析了黄花菜初花期与气象因素之间的关系。分析结果显示,黄花菜初花期与4月上旬—6月中旬的日照时长以及气温稳定超过11℃的累积温度有较强的相关性。利用这一发现,我们构建了一个预测模型,并对2022—2023年的黄花菜初花期进行了预测,预测结果与实际观测值的偏差仅为1~2 d。这表明所建立的预测模型能够准确预测黄花菜的初花期,这对于满足当地特色产业的服务需求、促进县域旅游业和经济发展具有积极意义。