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香椿枝条粗度与嫩芽生物量一元线性回归模型的构建

2016-12-22胡华高本旺张双英李朋宋玉琳李争艳刘磊王毅敏

林业科技 2016年6期
关键词:粗度嫩芽香椿

胡华 高本旺 张双英 李朋 宋玉琳 李争艳 刘磊 王毅敏

(1.宜昌市林业科学研究所,湖北宜昌 443111;2.秭归县林业局,湖北秭归 443600;3.梅家河乡三掌坪村忆乡情土特产产销专业合作社,湖北秭归 443600)

香椿枝条粗度与嫩芽生物量一元线性回归模型的构建

胡华1高本旺1张双英1李朋2宋玉琳3李争艳1刘磊1王毅敏1

(1.宜昌市林业科学研究所,湖北宜昌 443111;2.秭归县林业局,湖北秭归 443600;3.梅家河乡三掌坪村忆乡情土特产产销专业合作社,湖北秭归 443600)

以香椿优良栽培品种——红油椿2年生苗为试材,采用大样本抽样调查方法,测量988个样本的单根枝条粗度与嫩芽生物量,并研究二者之间的关系,结果表明:香椿枝条粗度与嫩芽生物量之间存在显著的一元线性回归关系,方程为Y=1.024X-2.902。

香椿;枝条;嫩芽;回归模型

香椿(Toona sinensis)是楝科香椿属乔木,其芽和嫩叶脆嫩多汁、芳香馥郁、口感独特,是营养价值较高的木本蔬菜,其开发和利用前景广阔[1,2]。据研究,枝条数量、单根枝条粗度、单根枝条嫩芽生物量等是测算香椿产量的重要参数,且单根枝条粗度与嫩芽生物量相关关系较为显著。为此,本研究以香椿优良栽培品种——红油椿为试验材料,采用大样本抽样调查方法调查了枝条粗度和嫩芽生物量,并构建了一元线性回归模型,以期为香椿种植效益评价提供科学依据。

1 试验材料与方法

试验材料采自宜昌市秭归县香椿基地,试验品种为红油椿。红油椿属紫香椿类型,树冠开张,皮灰褐色,长势强。本试验选用当地“忆乡情”土特产产销专业合作社生长状况良好的2年生苗,种植密度为2 m×1.5 m,平均树高为1.2 m。2016年3月,当香椿嫩芽达到8~13 cm长、第一轮复叶始开展时,随机剪取长势正常的嫩芽及10~15 cm顶梢,用游标卡尺(精度:0.01 mm)测量枝条生长正常部位的东西、南北向的直径,并计算枝条平均粗度(mm),单个嫩芽生物量(g)采用电子天平(型号:FA2004;精度:0.1 mg)称量。使用SPSS 18.0软件对数据进行统计分析。

2 试验结果与分析

2.1 一元线性回归模型的构建

本试验共随机调查988个样本,统计数据见表1。以嫩芽生物量Y(g)为纵坐标,枝条粗度X(mm)为横坐标,制作嫩芽生物量与枝条粗度分布散点图(图1)。

表1988 个样本的统计数据

由散点图可以看出,嫩芽生物量与枝条粗度之间线性相关,其一元线性回归方程为

2.2 线性回归分析

2.2.1 拟合优度检验

拟合优度是回归分析的决定参数,可以表明自变量与因变量形成的散点与回归曲线的接近程度[3-6]。由模型摘要(表2)可知,在模型1中,相关系数R=0.736,拟合优度R2=0.541,调整后的拟合优度R2=0.541>0.4,表明回归较好,散点集中于回归线上。

表2 模型摘要b

2.2.2 方差分析

由变异数分析(表3)可以看出,回归平方和为5 393.923,残差平方和为4 571.850。在回归方程的显著性检验中,统计量F值=1 163.295,显著性P值=0.000<0.05,表明嫩芽生物量和枝条粗度的线性关系极显著,回归关系具有统计学意义。

2.2.3 正态分布检验

由标准化残差统计情况(图2)可知,标准化残差符合正态分布。由正态分布P-P图(图3)可知,散点近似为一条直线,对角线处近似重叠,可对回归方程系数进行T检验。

表3 变异数分析a

图1 嫩芽生物量与枝条粗度分布散点图

图2 标准化残差直方图

图3 正态分布P-P图

2.2.4 回归方程系数检验

T检验结果(表4)表明,自变量系数检验对应的置信水平为0.000<0.05,因此该系数显著。

表4 系数a

2.3 利用回归方程进行预测

由残差统计结果(表5)可知,因变量Y值的预测区间为(-0.239 2,13.209 3),平均数为4.537 3。根据已构建的回归模型,可由香椿枝条粗度估算出嫩芽生物量区间,进而对香椿产量进行预测。

表5 残差统计a

3 结论

3.1 香椿枝条粗度(X)与嫩芽生物量(Y)之间存在一元线性关系,一元线性回归方程为Y=1.024X-2.902。

3.2 由线性回归分析结果可知,香椿枝条粗度和嫩芽生物量之间的线性关系极显著,回归关系具有统计学意义。

3.3 香椿枝条粗度和嫩芽生物量之间存在相关性,可根据一元线性回归模型对香椿产量进行预测,为开展香椿种植效益评价提供基础数据。

[1]彭方仁,梁有旺.香椿的生物学特性及开发利用前景[J].林业科技开发,2005(3):3-6.

[2]陈存观.香椿的开发利用价值及其栽培技术[J].江苏林业科技,2008(4):43.

[3]盛骤,谢式千,潘承毅.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社,2006.

[4]张建同,孙昌言.以Excel和SPSS为工具的管理统计[M].北京:清华大学出版社,2005.

[5]杨嘉龙,肖生荟.异方差对生物量模型构建的影响[J].森林工程,2014,30(2):25-28.

[6]冯建成.森林生物量建模样本采集有关技术问题的实践与思考[J].林业科技,2012,37(3):43-46.

第1作者简介:胡华(1987-),男,林业工程师,本科,主要从事造林树种选育和经济林研究。

(责任编辑:王岳)

S644.4,S622

A

1001-9499(2016)06-0038-02

2016-08-27

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