科研产出
基于灰色关联度分析和DTOPSIS法的芦笋种质资源综合评价
《河南农业科学 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：利用灰色关联度分析和DTOPSIS法综合评价芦笋新品种（系）在江西省的适应性，为芦笋种质综合评价及其在江西省示范推广提供理论依据。以2018—2019年吉安市良种场内芦笋资源圃的43份芦笋新品种（系）为材料，采用灰色关联度分析和DTOPSIS法综合评价43份芦笋新品种（系）的田间性状表现，比较芦笋种质不同评价方法的准确性，筛选出综合表现优异的芦笋新品种（系）。结果表明，基于灰色关联度分析的芦笋参评种质各指标在其综合性状评价中关联度顺序依次为优质笋率>优质笋产量>商品笋率>见笋时间>第一分枝高度>第二主茎株高>商品笋产量>株高>抽笋数>抗病性>笋外观品质>笋粗细均匀度>茎粗。采用灰色关联度和DTOPSIS法对芦笋种质评价结果显示，Gijnlim、Extremely male imperial crown、Florida、Jersey knight、California early、巨丰和UC115排在前10位，与参考种质最接近。DTOPSIS法Ci最大差异率为68.40%,Ci排序结果与产量排序结果相关系数为0.918**；灰色关联度分析中等权关联度γi最大差异率为41.03%，加权关联度△γi最大差异率为40.33%，排序结果与产量排序结果相关系数分别为0.652**和0.710**。可见，DTOPSIS法Ci差异率较大，种质间差异大，与产量的相关性更高。因此，芦笋新品种选育时应首先注重提升优质笋的质量比重，其次是选育春季出土早的优良材料作亲本，同时也要兼顾芦笋株型等其他性状；Gijnlim、Extremely male imperial crown、Florida、Jersey knight、California early、巨丰和UC115的适应性和丰产性均较好，可进一步考察、示范与推广。基于灰色关联度分析的DTOPSIS法更适于综合评价芦笋种质资源的适应性。
关键词： 芦笋 灰色关联度分析 DTOPSIS法 适应性 综合评价
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特征指标评价江西不同区域油茶籽油品质灰色关联度分析
《中国粮油学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：本文以江西省油茶籽油主产区的绿色食品山茶油为研究对象,按照NY/T 751-2017规定的特征指标相对密度、折光指数、碘值、皂化值、不皂化物、脂肪酸组分含量进行分析测定,利用Microsoft Excel软件对油茶籽油特征指标进行灰色关联度分析评价.研究结果表明,永丰、新余、樟树、鹰潭龙虎山和袁州五地的油茶籽油食用品质最优.从地理空间分布上来看,这些地区主要分布在东经114°~116°、北纬27°~28°附近,这为今后江西省油茶籽油的绿色发展、油茶林的种植规划提供一定参考.
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江西农业气象灾害的时空演变及其对ENSO特征值的响应
《自然灾害学报 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：利用线性分析和灰色关联分析法,分析了1970-2014年江西省主要气象灾害的时空演变,及其对主要农作物总产量影响的大小及各项ENSO特征指数对总受灾面积的影响。结果表明:(1)受灾率在30%以下的发生概率比较高,达86.67%。受灾率每10 a增加2.858%,成灾率则每10 a增加1.639%。其中,洪涝、低温、风雹、旱灾受灾率每10 a分别增加2.244%,-0.034%,1.049%和0.59%。(2)对主要农作物总产量影响大小依次为洪涝>低温>风雹>旱灾。(3)洪涝灾害主要分布在赣东北、赣北赣中地区,区域性和阶段性干旱严重,主要出现在中南部,旱灾受灾率总体呈北少南多的区域分布特征。(4)ENSO特征值对农业气象灾害受灾面积的影响大小总体上表现为Nino 1+2>Nino 3>Nino 3.4>Nino 4,其中Nino 1+2和Nino 3区海温距平对江西省的农业气象灾害影响最大,应予以重点监测。
关键词： 江西 农业气象灾害 时空演变 ENSO特征值 灰色关联度分析
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