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收集了云南粳稻主产区沾益、寻甸两县106块稻田水稻有害生物为害和产量等信息,并用两种方法对其分析.第一种方法应用聚类分析和对应分析描述水稻有害生物为害类型和产量水平之间的关系,第二种方法应用主成分分析和多元逐步回归估计各为害的产量损失.聚类分析确定了7种有害生物为害类型,其中IN1、IN2和IN3为害水平较低,而IN5、IN6和IN7为害水平较高.有害生物为害类型和水稻产量水平之间的对应分析,在前两个轴构成的因子空间内绘出了各为害类型和产量水平的位置,并给出了一条与为害类型紧密联系的产量水平增加路线.该分析暗示与位于该因子平面右边的有害生物为害类型(IN1、IN2和IN3)相比,位于左边的为害类型(IN5、IN6和IN7)将引起水稻更大的产量损失.主成分多元回归分析评估了水稻各种病、虫、草害所造成的减产量及其相对重要性.分析结果表明,高于水稻冠层杂草、蛀茎害虫(白穗)、稻纵卷叶螟、白叶枯病、粘虫、叶瘟病和稻飞虱是该稻作区对水稻产量影响较大的为害因子.

作者:董坤;董艳;王海龙;陈斌;张立敏;昝庆安;李正跃

来源:生态学报 2014 年 34卷 21期

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董坤;董艳;王海龙;陈斌;张立敏;昝庆安;李正跃
来源:
生态学报 2014 年 34卷 21期
标签:
多元有害生物系统 为害类型 产量损失估计 对应分析 多元回归分析 multiple pest system injury profiles yield loss assessment correspondence analysis multiple regression analysis
收集了云南粳稻主产区沾益、寻甸两县106块稻田水稻有害生物为害和产量等信息,并用两种方法对其分析.第一种方法应用聚类分析和对应分析描述水稻有害生物为害类型和产量水平之间的关系,第二种方法应用主成分分析和多元逐步回归估计各为害的产量损失.聚类分析确定了7种有害生物为害类型,其中IN1、IN2和IN3为害水平较低,而IN5、IN6和IN7为害水平较高.有害生物为害类型和水稻产量水平之间的对应分析,在前两个轴构成的因子空间内绘出了各为害类型和产量水平的位置,并给出了一条与为害类型紧密联系的产量水平增加路线.该分析暗示与位于该因子平面右边的有害生物为害类型(IN1、IN2和IN3)相比,位于左边的为害类型(IN5、IN6和IN7)将引起水稻更大的产量损失.主成分多元回归分析评估了水稻各种病、虫、草害所造成的减产量及其相对重要性.分析结果表明,高于水稻冠层杂草、蛀茎害虫(白穗)、稻纵卷叶螟、白叶枯病、粘虫、叶瘟病和稻飞虱是该稻作区对水稻产量影响较大的为害因子.