近红外光谱技术识别沾化和陕西冬枣产地的研究

为探索利用近红外光谱分析技术识别陕西和沾化两地冬枣的可行性,本研究应用便携式近红外光谱仪并结合簇类独立软模式分类(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种建模方法识别冬枣的产地,同时研究了不同近红外光谱预处理方式对模型预测识别率的影响。结果表明,采用原始近红外光谱结合SIMCA和PLS-DA方法识别沾化冬枣和陕西冬枣是可行的,其中PLS-DA方法的准确度更高,对冬枣验证集样品识别率为100%。

四川省枣树产区区划

选用四川省境内具有代表性的县（市）气候、土壤、枣子产量为依据，用主分量分析法确定影响子产量的主导因子，再用主导因子进行模糊聚类分析，结合生产力指标将四川省枣树区划为四个分区，即中心产区、重点产区、一般产区、生态非适宜区。

溆浦县枣业发展的SWOT分析及对策探讨

围绕溆浦县枣业发展的现状,运用SWOT分析方法指出该县枣业发展的优势、劣势、机会和威胁,并针对该县枣业发展的问题提出了对策。