Evaluating Varieties and Test Sites in the 2017 Rice Regional Trials of Hubei Province by GGE Biplot Based on Genstat

为分析水稻区试参试品种的丰产性、稳产性、适应性以及区试地点的代表力和鉴别力,采用Gen Stat软件中的GGE双标图对湖北省2017年水稻区试A组12个参试品种和10个区试地点进行了分析。结果表明,深两优10号、亮两优1212、隆晶优4393、襄优5327产量较高,亮两优1212、隆晶优4393、聚两优639、深两优10号具有较好的稳产性,襄优5327稳产性较弱,但在生产上仍有推广利用的价值。区试地点沙洋县、黄冈市、孝南区的代表力和鉴别力较强。

基于Genstat的GGE双标图评价花生区试中的品种及试点

为分析花生区试中参试品种的丰产性、稳产性和适应性以及各个试点的区分力和代表性,利用基于Genstat的GGE双标图对2015—2016年国家(北方片)花生区域试验的8个品种,15个试点的荚果产量试验数据进行分析。结果表明:‘开农705’、‘商花11号’和‘郑农花15号’的丰产性和稳产性较好,‘农大511’的产量高稳产性较差,但在生产上仍具有应用价值。15个试点被分为3个类型区,在3个类型区中表现最好的品种分别是‘徐0316’、‘商花11号’和‘开农705’。日照、菏泽和济宁是理想的试点,具有较好的区分力和代表性。

Genstat软件在英语考试成绩分析中的应用

本文用实例演示了用Genstat12.0软件对中学英语考试成绩进行统计分析的基本方法,给出了具体操作步骤和对结果的解释,目的在于使更多的中学英语教师能够了解并应用Genstat12.0对学生成绩进行分析,为教学科研提供更科学的信息。

基于GGE双标图法的甘肃省西片区域春小麦新品种的丰产性及适应性评价

【目的】为准确评价春小麦新品种在区域试验的丰产稳产性、适应性及各试点的代表性和辨别力。【方法】利用基于Genstat的GGE双标图对2015~2016年甘肃省西片水地小麦区域试验的20个参试小麦品种(系)在5个不同生态区的试验数据进行分析。【结果】陇春39的丰产稳产性好,地域性较强,适合在白银和武威等生态类似区域种植;甘育4号适应性较强,可在在甘肃省西片区域各试点种植,尤其适宜在甘肃黄羊和张掖类似区域进行推广。同时,对甘肃省西片区域春小麦各试点进行分析,发现酒泉试点的辨别力和代表性最强,是较为理想的试点;武威试点对品种的辨别力较弱,并且它与其它很多试点之间存在负相关,建议适当调整武威试点。【结论】本文展示了Genstat软件中GGE双标图在小麦品种的丰产性与稳产性分析和适宜种植区域划分等方面的应用效果,为甘肃省西片区域春小麦新品种和试点的综合评价提供了参考方法。

花生新品种开农172丰产稳产性分析

以2011—2012年全国北方片花生区域试验的9个品种在16个试验点的产量数据为材料,利用基于GenStat的GGE Biplot双标图法分析参试品种的丰产、稳产和区域适应性。结果表明:全国北方片花生16个试验点可分为3个类型区,在3个类型区表现最好的4个品种分别为P09-2、开农172、粮花2号和青花1号。在9个花生品种中,P09-2、开农172和粮花2号在区域试验中具有较好的丰产性和稳产性,且适宜种植的试验点较多。开农172丰产性和稳产性均居参试品种前3位,是花生生产上具有推广价值的品种,适宜在河南、山东、河北等相似生态区开展春播和麦套种植。

速成原型方法在软件重用中的应用

本文从软件重用的角度研讨速成原型方法,并结合开发实例讨论了它的基本原理、类型和特点。

桃果实日生长量模拟的数学模型

根据对桃果实实测生长量数据的观察,提出了用多项式表示果实生长量均值增长趋势与用正弦或余弦函数描述其周期性收缩和膨大行为相叠加的生长曲线模型。通过变量变换,将非线性模型化为线性模型后,用 GENSTAT 程序对模型进行了参数识别,此模型按周期的公倍数为24 h 的正弦或余弦函数项数的不同分为3种。结果表明,这种模型能极好地描述果实的生长变化规律,GENSTAT 软件在此类模型参数辨识中表现出程序设计简单、易懂、易于修改,具有类似于会话语言的特点。所开发的此种模型将有利于寻求通过控制水环境来达到提高果园产出和果品品质的工程措施的研究。