灰色关联分析在绿豆辐射诱变育种中的应用研究

采用灰色关联分析的方法,研究了12个绿豆突变品系的9个主要农艺性状与单株产量之间的关系。结果表明,单株英数、单英粒数、主茎节数、分枝数等性状与单株产量关联度较高,而英长英宽等则较低,可作为绿豆辐射诱变育种性状选择的参考依据。通过本研究可为绿豆辐射诱发育种中高产突变体的选择提供理论参考。     

灰色关联分析在小麦成本收益评价中的应用

针对小麦成本收益中的问题,应用灰色关联分析法对小麦收益进行综合评价。利用最优关联度和最劣关联度,从正反2个角度对小麦收益进行评价。     

灰色关联度分析在冬小麦品种综合评估中的运用

运用灰色系统理论中关联度分析的基本原理和方法,对农三师43团冬小麦品比材料进行综合评估,结果表明,在参试的7个品种中奎冬5号表现最好,适合在本地区种植,京437表现最差,其他品种居中.     

冬小麦土壤养分限制因子和施肥指标研究

１９９６～１９９８年在河北省滦县试区进行冬小麦土壤养分限制因子与高产高效施肥指标试验,结果表明,在滦河三角洲地区,钾是冬小麦产量的土壤养分限制因子,限制因子对冬小麦产量的效应Ｎ〉Ｋ２Ｏ。效益最佳平台区施肥量单施化肥时,Ｎ用量为２９３．４０～３１２．７５ｋｇ／ｈｍ＾２,Ｋ２Ｏ为１７０．７０～１７８．９５ｋｇ／ｈｍ＾２,施用有机肥３０ｔ／ｈｍ＾２时,Ｎ用量为２９７．６０～３１３．６５ｋｇ／ｈｍ＾２,Ｋ     

灰色关联度分析在冬小麦品种综合评估中的运用

运用灰色系统理论中关联度分析的基本原理和方法，对农三师43团冬小麦品比材料进行综合评估，结果表明：奎冬5号表现最好，适合在本地区种植，克437表现最差，其他品种表现居中。     

灰色关联在建立树木材积GM(1,2)灰色模型中的应用

为了以尽量少的胸径和树高数据来预测材积,利用灰色理论建立日本落叶松GM(1,2)模型.在建模的过程中,应用灰色关联分析来确定最优的关联因子,使得建模过程简单、实用,而且模型的精度完全满足建模要求.     

浅论灰色关联度分析法在冬小麦品种选育中的应用

应用灰色关联度分析方法,对2012-2013年度国家小麦试验站高产展示清苑试点的结果进行分析。结果表明,各性状与产量关联度大小依次为:单位面积穗数r1千粒重r3穗粒数r2抽穗期r7落黄性r6成熟期r8条锈病r4白粉病r5。说明在该地区与产量密切相关的主要农艺性状为亩穗数、千粒重、穗粒数。     

基于灰色关联分析的江苏农业研究

运用灰色系统关联分析的方法,对江苏农林牧渔各业进行实证研究,测算农林牧渔各业对农业总产值影响的关联程度,得出渔业对江苏农林牧渔业的关联程度最高,并且分别对农业、畜牧业进行分析,发现中草药种植和猪的饲养分别是农业和畜牧业的最大关联因素,从而提出江苏农林牧渔业战略性发展的方向和重点.     

灰色关联投影法在冬小麦控制排水方案评价中的应用研究

[目的]确定冬小麦(Triticum aestivum L.)各生育阶段合理灌排的水位调控指标。[方法]以农田水位作为冬小麦田间灌排调控指标,以理论分析和数值计算为手段,利用灰色关联投影评价模型,优选出冬小麦各生育阶段合理的农田水位。控水分4个时期,每个时期3个处理,共设12个处理,每个时期1个对照。返青-分蘖期,处理1、2、3分别为50 mm(1 d)(5 d-200 mm)(田面淹水50 mm,淹水历时为1 d,淹水结束后,水位在5 d内逐渐降至地下水位200 mm,以下依次类推)、-100 mm(5 d)(5 d-400 mm)、-100 mm(5 d)(5 d-600 mm),对照CK为﹤-600 mm;拔节孕穗期,处理4、5、6分别为100 mm(1 d)(5 d-400 mm)、-200 mm(3 d)(5 d-600 mm)、-200mm(3 d)(5 d-800 mm),对照CK为﹤-800 mm;抽穗开花期,处理7、8、9分别为100 mm(1 d)(5 d-400 mm)、-200 mm(3 d)(5 d-600 mm)、-200 mm(3 d)(5 d-800 mm),对照CK为﹤-800 mm;乳熟期,处理10、11、12分别为100 mm(1 d)(5 d-400 mm)、-200 mm(3 d)(5 d-600 mm)、-200 mm(3 d)(5 d-800 mm),对照CK为﹤-800 mm。[结果]按照灰色关联投影值对各处理进行分生育期排序为:分蘖期,处理1>处理2>处理3;拔节孕穗期,处理4>处理6>处理5;抽穗开花期,处理7>处理8>处理9;乳熟期,处理10>处理11>处理12。[结论]冬小麦各生育阶段最优水位选择为:分蘖期,50 mm(1 d)(5 d-200 mm);拔节孕穗期,100 mm(1 d)(5 d-200mm);抽穗开花期,100 mm(1 d)(5 d-400 mm);乳熟期,100 mm(1 d)(5 d-400 mm)。     

计算机在灰色关联分析中的应用

本文设计由来处理灰色关联分析的算法和程度，比手工处理准确、高效。     

呼和浩特市春季气象要素与空气质量指数的灰色关联分析

利用环保部门互联网公布的呼和浩特市2014年春季（3-5月）空气质量指数,及气象部门同步观测的有关气象要素数据,采用灰色关联方法分析探讨日平均风速、日平均地面温度、日平均水汽压、日平均气温、日平均相对湿度对呼和浩特市春季空气质量指数影响程度,从而为进一步做好空气污染气象条件预报及空气质量预报提供依据。结果表明,呼和浩特市2014年春季,各气象因素对空气质量指数影响程度从大到小排序依次为日平均风速、日平均相对湿度、日平均水汽压、日平均气温、日平均地面温度。     

运用灰色关联法选择新疆主导产业

试从灰色关联角度，对新疆农业产业化的主导产业的选择建立模型，输入统计数据。经过分析计算，得出批发零售餐饮业、电力生产供应业、化学工业、食品工业为主导产业，与在新疆农业关联产业体系发展水平分析中我们提出的要加快发展的产业相一致。     

粮食生产影响因素的灰色关联分析

在分析南宁市1996-2003年粮食生产变化情况的基础上,运用灰色系统理论对影响南宁市粮食生产的诸因素进行关联动态分析,量化了粮食总产量与诸因子的关联程度,指出粮食单产、耕地面积和粮食播种面积是影响南宁市粮食生产的主要因素,并提出了粮食生产可持续发展的基本对策。     

夏玉米产量与主要气象因子灰色关联度分析

为了更好分析主要气象因子对夏玉米产量影响情况,采用灰色关联度分析方法,对山东省枣庄市2011—2018年夏玉米产量与主要气象因子的灰色关联分析,结果表明：夏玉米产量与主要气象因子的灰色关联度排序依次为：9月份气温(0.9562)>6—9月份气温(0.9449)>6月份气温(0.9312)>7月份气温(0.9283)>8月份气温(0.9157)>6—9月份光照时数(0.8578)>7月份光照时数(0.8393)>9月份光照时数(0.8283)>6月份光照时数(0.8212)>8月份光照时数(0.7803)>6—9月份降水量(0.7623)>9月份降水量(0.6783)>8月份降水量(0.6239)>6月份降水量(0.5842)>7月份降水量(0.5409)。气温是主要因子,其次是光照时数,最后是降水量,通过夏玉米产量与主要气象因子灰色关联度分析,以期对黄淮海区域夏玉米种植区有所参考。     

灰色关联度在棉花新品种(系)比较试验中的应用

应用灰色系统理论中关联度分析法,以1998、 1999年农一师陆地棉预试材料为例, 探讨了灰色关联度分析在棉花新品种(系)综合评估中的应用.实例分析结果表明, 依据各品种(系)的灰色关联序所进行的综合评估与品种(系)的实际表现是一致的.讨论了灰色关联度分析在棉花遗传育种中运用的可能性.     

基于灰色关联的浙江省耕地变化分析

分析了1998～2007年浙江省耕地资源的变化趋势,运用灰色关联分析理论,对10年间浙江省耕地资源变化与社会经济进行定量分析。结果表明,耕地资源变化与社会经济指标的关联度排序为:总人口粮食单产城市人均住房面积农村人均住房面积固定资产投资第一产业比重城市化水平第三产业比重第二产业比重。     

基于灰色关联分析的海南省农业产业结构优化研究

以2009—2019年海南省农业内部各产业经济数据为样本,采用灰色关联分析法,对当地农业产业结构进行研究。结果表明:海南省农业产业结构同国内外农业产业结构演进趋势相比,存在一定的不足;海南省农业内部各产业与海南省农业总增加值和农民年人均可支配收入均存在极大的相关性,其中牧业与农业总增加值、农林牧渔服务业与农民年人均可支配收入的关联度最高。结合研究结论,提出海南省进一步优化农业内部产业结构建议,以期为海南省优化农业产业结构提供参考。     

晚熟玉米杂交种灰色关联度分析

采用灰色关联度的分析方法,对适应吉林省种植的2000年以后各省审定的29个晚熟玉米杂交种11个主要性状指标进行综合分析和评价,得出这些品种与理想品种的灰色关联度从大到小为:吉单28>吉单257>吉玉4>登海9>正大29>豫奥3>铁单15>吉单29>东单8>平玉5>铁单19>富友1>丹玉29>济单7>吉东2>豫玉32>登海3619>农大84>四单167>原单29>登海3>平安20>沈单18>沈单16>豫玉22>东单11号>沈玉17>沈单12>沈单13。     

灰色关联度分析法综合评价水稻新品系

以2005年河北省稻作研究所育成的11个水稻新品系为试验材料,应用灰色关系统理论的关联分析法,对其产量、生育期、株高等10个农艺经济性状指标进行综合评价与定量分析,结果表明,优2和优1关联度大,与参考种最接近,综合性状最好,具有生育期适中、穗大粒多、产量高、抗性强等特点;关联度最小的为412,实际表现最差。结果分析指出,依据关联序所做的评价结果与该品系的实际表现相一致。