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如何控制田间试验土壤的空间异质性

已有 4894 次阅读 2010-7-19 22:12 |个人分类:未分类|系统分类:论文交流| 空间模型, 协方差结构, 信息量准则

田间试验空间变异性,即相距较近的观测值比相距较远的观测值间具有较大的相关性,常常会由于田间地质地貌、营养成分、土壤理化性质等多种因素所引起这将会极大的影响田间试验分析结果的可靠性。对于田间试验的空间异质性,人们常常用两种方法给予解决:1)采用试验区组化处理。区组内试验条件尽量一致,区组间不相关,使得区组间的空间变异性在分析时从随机误差中分离出来,以校正其对效应估计的影响。然而要保证区组内试验条件的均匀性,在现实中很难达到,这在处理较多的作物品种比较试验中尤为常见;此外,相应于区组化设计采用的方差分析模型,其统计模型以假设试验单元在区组间不相关,在区组内协方差相同,而实际试验条件下试验单元在区组内和区组间都可能存在连续变化的现象。因此方差分析在处理空间变异方面受到很大的限制。2)采用空间效应模型分析试验数据。此方法为近年来依据地理统计学处理空间变异性原理发展而来,可依据试验数据的空间位置信息,通过空间协方差结构灵活反映试验单元空间变异的特性,将其变异特征与混合线性模型分析相结合,用于试验误差的校正,是近些年来国际上田间品种比较试验分析方法研究中的热点之一[2]。国内很少有人将空间效应模型用于小麦品种比较分析中。
本研究基于标准化统计分析软件SAS,利用Proc Mixed过程步对一小麦品种比较田间试验的数据进行空间效应模型分析和传统的方差分析,比较它们在数据拟合效果、效应估计、效应误差估计和效应显著性检验等方面的差异状况,从而确定空间效应模型相对于方差分析模型在作物品种田间试验分析中的准确性和控制田间空间变异性的效果,为其实际应用提供依据。
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