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。

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。

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。

贵州烤烟化学特征组分与感官品质典型相关分析

以贵州烟叶主产区(铜仁、黔南、毕节)主要品种“云烟87”为材料,对其上、中、下部烟叶的化学成分和感官质量进行测定,并使用SAS软件进行典型相关分析。结果表明:总糖和还原糖与香气质、香气量、吃味呈负相关,与杂气呈正相关;多酚物质中隐绿原酸和新绿原酸含量对感官质量中香气质、香气量和吃味起决定作用。隐绿原酸含量升高,新绿原酸含量降低有助于提升烟叶香气质,但不利于提升香气量和吃味;糖醇类物质中丙三醇和木糖醇含量对感官质量中香气量、吃味和杂气起决定性的作用;氨基酸中缬氨酸和苯丙氨酸对感官质量中香气质、香气量、吃味和杂气起决定性的作用;烟碱、假木贼碱、新烟草碱对香气质、香气量、吃味和杂气起决定性作用。本研究结果为进一步通过调节化学成分促进感官品质提供了证据和新的思路,提高还原糖含量和降低总糖含量以增加香气质和降低杂气;平衡隐绿原酸和新绿原酸含量以改善烟叶协调性,提升烟叶感官质量;平衡糖醇类物质和氨基酸含量以促进烟叶感官品质;提高烟碱、假木贼碱、新烟草碱含量,以提升香气。

光温因子与杂交水稻生态群体的产量和品质性状的典型相关分析

以54个杂交水稻组合的F1生态群体为材料,应用典型相关分析方法分析了光温因子与杂交水稻的产量和品质性状的典型相关性.结果表明,光温因子与杂交水稻的产量构成因素、产量性状和品质性状间均有显著典型相关关系,尤其是营养生长期的光温因子与产量性状的第一典型相关系数为λ1=0.9975**,其相关信息占两组性状间总相关信息的99.96%,引起的产量变异为99.50%;光温因子主要通过对每穗实粒数、每穗总粒数和结实率的作用而影响杂交水稻的产量;不同生育期起主导作用的光温因子并不相同,营养生长期为积温和有效积温,生殖生长期为极端温差和日照时数;光温因子对杂交水稻品质性状的精米率和整精米率影响明显;不同生育期影响品质性状的主导光温因子不同,灌浆期前是积温,之后是极端温差和日照时数.

烟叶质量评价指标间的典型相关分析

以湖南主产烟区烤烟样本为材料,通过对烟叶外观质量和评吸质量的量化评定以及对烟叶物理性状和化学成分的测定,应用典型相关分析方法分析了烟叶外观质量、物理性状、化学成分和评吸质量评价指标间的典型相关性。结果表明:烟叶外观质量、物理性状、化学成分和评吸质量评价指标间均存在显著典型相关关系,烟叶化学成分与评吸质量关系最密切,其次是外观质量与物理性状;烟叶质量不同评价指标的关系程度是不一样的,在烟叶质量组间关联上起主要作用的外观质量评价指标是成熟度、叶片组织结构和发育状况,物理性状评价指标是叶片厚度、单叶重和叶质重,化学成分评价指标是烟碱和还原糖,评吸质量评价指标是香气量、香气质和灰色。利用典型相关分析来简化烟叶质量评价指标是可行的。

烤烟常规化学成分与感官质量的典型相关分析

为给烟草原料的选用提供科学依据,采用因子分析与典型相关分析相结合的方法分析了33个不同产区不同等级的烟叶样品的常规化学成分与感官质量的相关性。结果表明:增加总糖和还原糖含量或减少总植物碱和总氮含量,可显著提高余味、湿润程度、刺激性、香气质、香气量、透发性和杂气评吸评分,但同时会降低其劲头和烟气浓度。降低钾含量或增加氯含量,可使烟草趋向清香型,同时降低余味、湿润程度、刺激性、香气质、香气量、透发性和杂气的评吸得分。因子分析与典型相关分析相结合的方法消除了组内多重共线性的影响,所得结果准确可靠。

基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别

利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果.

玉米几个株型性状的遗传模型及其与穗粒性状的典型相关分析

以 10个玉米自交系及其按 4× 6组配的 2 4个杂交组合为材料 ,研究了玉米 5个株型性状的杂种优势 ,遗传模型 ,遗传相关及其与穗粒性状的简单相关和典型相关。结果表明 ,雄穗分枝数的平均杂种优势最大 ,叶面积次之 ,叶形系数、叶夹角、叶向值则较小。叶形系数、叶夹角的遗传符合加性遗传模型 ;叶向值、雄穗分枝数符合加性显性遗传模型 ,前者为部分显性 ,减效等位基因显性 ,后者为超显性 ,增效等位基因显性 ;叶面积的遗传受加性上位性效应控制。株型性状间相关性较大的有 :叶面积与叶形系数 (rg=- 0 .7881) ,叶面积与雄穗分枝数 (rg=0 .70 47) ,叶形系数与叶向值 (rg=- 0 .42 81) ,叶形系数与雄穗分枝数 (rg=- 0 .6 5 6 2 ) ,叶夹角与叶向值 (rg=0 .7388)。株型性状与穗粒性状组间的关联性主要是由叶面积、叶向值与穗长、行粒数。

烤烟巨豆三烯酮含量与土壤理化性状的典型相关分析

采用典型相关分析方法研究了烤烟巨豆三烯酮4种同分异构体含量与土壤理化性状之间的关系。结果表明：随着土壤pH值的提高（5.15~8.30）,巨豆三烯酮2和巨豆三烯酮4含量呈现降低趋势;随着土壤有机质含量（0.54%~3.61%）的提高,巨豆三烯酮1呈现增加趋势,而巨豆三烯酮2含量呈现降低趋势;随着土壤粒径介于0.05mm和0.001mm之间的土壤颗粒百分含量（8.08%~92.93%）的提高,巨豆三烯酮2和巨豆三烯酮4含量呈现增加趋势;在一定范围内,随着土壤钙、镁、铁、铝含量的提高和钠含量的降低,巨豆三烯酮2和巨豆三烯酮4含量呈现降低趋势。

一种基于稀疏典型性相关分析的图像检索方法

图像语义检索的一个关键问题就是要找到图像底层特征与语义之间的关联,由于文本是表达语义的一种有效手段,因此提出通过研究文本与图像两种模态之间关系来构建反映两者间潜在语义关联的有效模型的思路.基于该模型,可使用自然语言形式(文本语句)来表达检索意图,最终检索到相关图像.该模型基于稀疏典型性相关分析(sparse canonical correlation analysis,简称sparse CCA),按照如下步骤训练得到:首先利用隐语义分析方法构造文本语义空间,然后以视觉词袋(bag of visual words)来表达文本所对应的图像,最后通过Sparse CCA算法找到一个语义相关空间,以实现文本语义与图像视觉单词间的映射.使用稀疏的相关性分析方法可以提高模型可解释性和保证检索结果稳定性.实验结果验证了Sparse CCA方法的有效性,同时也证实了所提出的图像语义检索方法的可行性.

红椿幼苗对干旱胁迫及复水生理响应的典型相关分析

【目的】探求干旱胁迫和复水条件下红椿盆栽幼苗叶片生理特性的整体相关性,为深入研究红椿的抗旱性奠定基础。【方法】在人工遮雨棚中对2年生红椿盆栽幼苗进行干旱胁迫及复水试验,测定叶片相对含水量、相对电导率、叶绿素含量、SOD活性、POD活性、MDA含量、游离脯氨酸含量及可溶性蛋白含量8个叶片生理指标,并运用典型相关法对未干旱(干旱胁迫前)、干旱胁迫及复水条件下3组指标两两之间的整体相关性进行分析。【结果】(1)干旱胁迫前与干旱胁迫条件下,红椿盆栽幼苗叶片生理特性之间存在显著相关关系,干旱胁迫前及干旱胁迫下红椿幼苗生理响应典型相关分析的第1对典型变量(U1,V1)的相关系数达到0.996 5,叶片相对电导率可以反映干旱胁迫前的生理特性,叶绿素含量可以反映干旱胁迫的生理特性。(2)干旱胁迫与复水后红椿盆栽幼苗叶片生理特性有显著相关关系,干旱胁迫及复水条件下红椿幼苗生理响应典型相关分析的第1对典型变量(W1,Z1)的相关系数达到0.998 3,反映干旱胁迫和复水后生理特性的典型变量均主要由叶片相对电导率决定。(3)干旱胁迫下叶绿素含量与复水时的POD活性和MDA含量均呈显著正相关关系,说明干旱胁迫下红椿幼苗光合作用的保持能力强,则复水时表现出来的抗氧化酶活性也高。(4)干旱胁迫下可溶性蛋白含量与复水后的POD活性呈极显著正相关关系,相关系数达到0.803,说明复水时红椿幼苗植株叶片生理特性的恢复状况与干旱胁迫时受创的严重程度密切相关。(5)干旱迫胁前与复水后叶片生理指标的相关性表明,复水后红椿幼苗植株的耗水量、抗旱性与正常供水时植株的抗旱潜力直接相关。【结论】干旱胁迫伤害程度不重,则对复水后红椿幼苗植株体内叶绿素含量和POD活性的恢复具有积极作用。适当干旱能促进植株抗逆性的提高,过度缺水则会对植株造成伤害,且修复慢,符合生物节水原理。

赣无1油茶优良无性系经济性状与气象因子的典型相关分析

分析了油茶赣无1优良无性系连续3年的经济性状的变化规律,并运用典型相关分析研究了其与气象因子的相关性,结果表明:(1)典型相关分析可以综合地反映油茶优良无性系的经济性状及与气候因子之间关系,探索其经济性状与环境因子之间的变化机理。(2)赣无1油茶在2004年至2006年间每年自8月初至10月下旬的干出籽率、鲜果含油率及干籽含油率与日均气温、最高气温、最低气温之间相关程度最高,其中2004年与2005年其鲜果含油率与日均气温、日最高温及最低气温呈逆向趋势,干籽含油率与日最高气温、日均气温呈正向趋势,但与日最低气温呈反向趋势;2006年其鲜果含油率与日最低气温及日照时数呈逆向趋势,干籽含油率与日均气温呈反向趋势,但干籽含油率与日照时数及最低气温、鲜果含油率与日均气温呈正向趋势。(3)油茶赣无1鲜出籽率在各年度间及同一年度不同考种时间段间表现稳定,而干出籽率、鲜果含油率及干籽含油率在不同年度与时间段间受气象因子影响变化较大。

绍兴鸭产蛋、生长及血液性状间的典型相关分析

对绍兴鸭的产蛋、生长和血液3组性状的9个变量进行了典型相关分析.结果表明:产蛋和生长性状间以及生长和血液性状间的第一个典型相关系数达极显著水平,分别占总相关的99.23%和90.86%;产蛋和血液性状间第一个典型相关系数达显著水平,占总相关的97.99%.其典型相关系数依次为:0.8422、0.4149和0.4369.在这些性状中起主要作用的性状有:平均蛋重、30日龄体重、60日龄体重及60日龄血液中谷丙转氨酶(GPT)的活性.研究结果对于利用生长和血液性状对绍兴鸭进行早期选育有一定的指导意义.

东北过伐林灌木层物种多样性与林分因子的典型相关分析

研究林分特征尤其是经营上可以控制的因子对生物多样性的影响 ,将有助于制定合理的经营措施来维持和保护生物多样性 .本文作者以我国东北过伐林区 3种典型天然林类型为对象 ,采用典型相关分析方法 ,研究影响灌木层物种多样性的主要因子 .结果表明 :影响灌木层物种多样性的主要因子包括土壤含水率、树种多样性和林分密度 ;灌木层多样性组的变异被林分组第一典型变量解释的比例为 6 8.32 % ,仍有 31.6 8%的变异不能得到解释 .表 8参

混合概率典型相关性分析

典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA不足以揭示真实世界中大量存在的非线性相关现象.采用局部化的方法,在概率典型相关性分析(probabilistic CCA,PCCA)的基础上,使用概率混合模型框架,提出了混合概率典型相关性分析模型(mixture of probabilistic CCA,MixPCCA)以及估计模型参数的2阶段期望最大化(expectation maximization,EM)算法,并给出了使用聚类融合确定局部线性模型数量的方法和MixPCCA模型应用于模式识别的理论框架.在手写体数据集USPS和MNIST上的实验证明,MixPCCA模型通过混合多个局部线性PCCA模型不仅提供了一种捕捉复杂的全局非线性相关性的解决方案,而且还具备检测只在局部区域才存在的相关性的能力.

2个品系肉鸡体尺性状和屠宰性状的典型相关分析

为揭示优质肉鸡体尺性状与屠宰性状2组变量之间的相关本质,对父系(D系)和母系(S3系)的6个体尺性状和8个屠宰性状分别进行典型相关分析.结果表明,D和S3系的体尺性状与屠宰性状间存在极显著典型相关,其第1典型相关系数分别为0.901和0.884(P<0.01),占总相关信息量的76.4%和77.5%.D系体尺性状与屠宰性状间的相关主要由胸宽、体斜长和胸肌率引起,而S3系体尺性状与屠宰性状间的相关主要由胸深、胫围和腿比率引起.可见,通过对2个品系肉鸡不同体尺性状的选择可实现其屠宰性状的间接选择.