數(shù)學(xué)建模2011年題網(wǎng)評卷子

（由填寫題 抗倒伏是影響小麥等作物高產(chǎn)的重要因一，在作物高產(chǎn)育種中，提高關(guān)鍵字：抗倒伏指數(shù)第二節(jié)間 一、問題重述小麥高產(chǎn)、產(chǎn)的研究始終是小麥育種家關(guān)注的熱點問題。隨著產(chǎn)量的們進行探討。在于缺乏相關(guān)試驗參考數(shù)據(jù)，我們只能在作較多假設(shè)下先進只有一次，短期內(nèi)無法做到完整、全面、詳盡，期望以后能逐漸完善。請 1.19g，2.06g，2.46g，2.56g，2.75g，2.92g時小麥的理基本規(guī)律，、修改附件三文獻中力學(xué)或自己另行推導(dǎo)，建立小麥莖稈應(yīng)用(4)力學(xué)模型中的抗彎剛度EI，麥穗自重下和風(fēng)載作用下的2007年數(shù)據(jù)中臘熟期各品種的抗倒伏風(fēng)速(取小2012說y1：201158的莖稈鮮重，單位為x1：201158y2：201118的莖稈鮮重，單位為x3：200758y4：200718的機械強度，單位為x4：200718mm；x：相應(yīng)的變量，單位為mm；y：相應(yīng)的變量，單位為Corr：相關(guān)系數(shù)；Cov：協(xié)方差；Var：方差；三、問題的分析與求關(guān)的參數(shù)，且在2007年、2008年和2011年中的小麥品種不同，給計算帶來了201158y1x1的（2.765，0.53（3.77，6.01y1=5.453x1-14.548200758我們就以周麥18為對象。 模擬[2]，如圖2所示。從11年周麥18的數(shù)據(jù)中取兩組（3.6826.72（3.043.74將其帶入到已知的，把未知變成已知，問題就迎刃而解了。（0.170.30（0.290.85（0.2175，0.45（0.245，0.60這樣就計算出了2011年的這兩個品種的抗倒伏指數(shù)。又由于周麥18與周麥22的結(jié)構(gòu)很相似，所以我們也就近似的得到周麥22的倒伏指數(shù)。而豫2011年得到莖稈鮮重與平均粗的關(guān)系，從而可以85TM的結(jié)構(gòu)與矮58（從基部節(jié)間長與粗，鮮重方面考慮9998要研究抗倒伏指數(shù)與莖桿外部形態(tài)之間的關(guān)系[1]0758中所給數(shù)據(jù)來看下抗倒伏指倒伏指數(shù)的期望與方差，然后通過matlab輸入相關(guān)系 [3Corr(X,Y)

Cov(X,Y

所得的數(shù)據(jù)通過用繪制出餅圖直觀圖 圖110.38000.59420.4052如圖5體數(shù)據(jù)如下表6所示：200819998品種的小麥發(fā)生了倒伏，而同年的其他品種沒有發(fā)生倒伏。又因為這兩個品種的小麥單穗分別為1.19g，2.06g。7（2008年矮58的莖稈平均粗的取值8（2008年矮抗58的莖稈平均長的取值mm~15.05mm852.56g0.42~0.50mm10.56mm~13.88mm;TM2.92g，平0.57mm~0.70mm10.72mm~15.62mm。080.35mm~0.43mm12.12mm~17.84mm。99980.33mm~0.42mm11.90mm~14.500的冠層結(jié)構(gòu)既可保證有較大的葉面積，又可增加葉片對光的，提高群體的WV二是株型育種尚有潛力可挖。到底應(yīng)該如何看待理想株型育種呢?葉在整個時期均能充分截取和利用陽光，有助于提高小麥產(chǎn)量。⑴采用一組相同試驗方案數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析[4案的試驗，應(yīng)該分析，因此本節(jié)以品種區(qū)域試驗為例介紹相同方案的1，1，并且平均產(chǎn)量高則該品種機區(qū)組設(shè)計，其結(jié)果列于表9?，F(xiàn)以此為例說明其分析方法。代表每一試點、年份、及品種的總和；Tvs、Tvy、Tsy分別代表品種與地點組合的地點、年份組合的總和，每年份、地點每區(qū)組的總和；T代表全部試驗數(shù)據(jù)的總和，各類總和的符號分別標(biāo)在913中。品 區(qū) 品 區(qū) 甲AⅢBCDE乙ABCDE丙ABCDE丁ABCDE變異來 sy- s- (s-1)(y- sy(r- sy(v- (v-1)(s- (v-1)(y-1)(s- sy(v-1)(r- syvr-析，這可采用Bartlett方差同質(zhì)性測驗法。該法采用統(tǒng)計數(shù)2進驗(見第七章)。表13.42為各次試驗單獨的平方和計算結(jié)果。表13.43C 1 =1 811 3(k

n

(n

3(8

8 Σ[(n1)s2]s2 19.087；lgs2 Σ(ni 00式中，k為被測驗的方差個數(shù)；(ni-1pp表11各次試驗的平方和計算結(jié) 表12誤差方差同質(zhì)性測驗計算(ni- (ni-88888888合10的自由度分析，計算各部分平方和。TvsTsy9中，這里需要列出Tvy的二向表(表13)。各主效及處理組合平方和的計算及過程列在表14。13品種與年份組合產(chǎn)量總和(Tvy ABCDEABCDE 的總值

總變異y2總變異y21試點Ts2vyr4年份T2vsr2品種T2syr.Tyr6TrsTvr8Tv5Tr3SSSSSS=16572.05-9324.58-SSSSSS=11583.70-965.71-SSSSSS=7299.21-965.71-品種×試點×年份SS=品種、試點、年份組合SS-品種SS-試點SSSSSS=21365.26-965.71-93324.58-5819.96-1293.41-513.54-SSSSSS=965.71.41+513.54試驗內(nèi)區(qū)組間平方和可由各試驗分別求出區(qū)組平方和再相加，即表中11的1706.13，或表14求區(qū)組、試點、年份組合SS-試點、年份組合兩者結(jié)果相同。全試驗誤差平方和可由表11即合并的誤差SS，其結(jié)果也應(yīng)為1221.55。15水稻品種區(qū)域試驗方差分析表Fsy-s-(s-1)(y-sy(r-sy(v-(v-1)(s-(v-1)(y-1)(s-sy(v-1)(r- syvr-16多年多點試驗的期望均方變異來 固定模 隨機模 2rvy 2r2ry2rv2rvy 2rvs 2r2rs2rv2rvs 2rv 2r2rv

2rsy 2r2rs2ry2rsy 2r2ry 2rs 2r2rs 2r 2r

F測驗結(jié)果說明品種之間平均效應(yīng)有顯著差異；品種與年份、地點的一級表現(xiàn)，列種與試點組合、品種與年份組合平均產(chǎn)量表(表17、18)。表17各品種在各試點的平均產(chǎn)量 表18各品種在各年份的平均產(chǎn)量表 甲乙丙丁EEaADDACCAABBdCe誤差均方 ，品種平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)eSE 0.89(kg)，LSR法作測驗(DF=60與D之間差異不顯著。品種與試點組合標(biāo)準(zhǔn)誤SE品種與年份組合標(biāo)準(zhǔn)誤SE

由此可以計算一系列LSR值，以進行組合間的全部比較。進一步看E、D兩17)，DE。在丙丁兩試點則E優(yōu)于D。故E的地區(qū)適應(yīng)性廣于D，在試點間表現(xiàn)較穩(wěn)定。再看E、D18DE，D高于E。故D在年份間的波動大，而E在年份間較穩(wěn)定。若將v、s、y、r等符號代表各變異原因的效應(yīng)值，則上述多年多點試驗(隨yijklvisjyk(vs)ij(vy)ik(sy)jk(vsy)ijkrjkl16。本試驗作固定模型考慮，故各效應(yīng)均與合并誤差比較。若試驗屬隨機模型性質(zhì)，則有關(guān)效應(yīng)的F測驗應(yīng)根據(jù)在回歸分析中，觀察值y[例2]有一個大麥氮磷肥配比試驗，施氮肥量為每畝尿素0，3，6，9，74913.66，試作產(chǎn)量對于氮、磷施肥氮036907ybbNbPbNPbN2bP2 1 2 3i 4 5 其中NiPj 結(jié)果表明b2和b3這兩個偏回歸系數(shù)不顯著，應(yīng)該將模型縮減，逐步去掉不顯著ybbNbPbN2bP2。使用該模型 1 2 4 5 17，b1，b4，b5是顯著的，b2達到顯著，該模型98%N、P F回歸5 b1 1111誤差總變異F4 b1 111誤差總變異11t----分別對回歸方程求對N和P的偏導(dǎo)數(shù)，并令偏導(dǎo)數(shù)等于0y?8.210.38P0 產(chǎn)量(產(chǎn)量(公斤0施磷肥量(公斤 0

施氮肥量(公斤6②小麥品種為純合體,生產(chǎn)上用繁殖?，F(xiàn)要選育矮桿(aa)、抗病(BB)的小麥新品種遺傳育種，小麥生產(chǎn)上用繁殖,育種需得到有③加強新資源