［KH－*3D］景小平，唐卷，陸見光，湯永祿

(1．中國(guó)科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所，四川成都610041;2．廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，廣東廣州510006;3．成都工業(yè)學(xué)院，四川成都611730;4．中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100049;5．四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所，四川成都610066)

不同耕作方式下氣候條件對(duì)冬小麥籽粒產(chǎn)量的影響
——基于面板分位數(shù)回歸模型的分析

［KH－*3D］景小平1，3，4，唐卷2，4*，陸見光1，4，湯永祿5

(1．中國(guó)科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所，四川成都610041;2．廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，廣東廣州510006;3．成都工業(yè)學(xué)院，四川成都611730;4．中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100049;5．四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所，四川成都610066)

為了明確不同耕作方式和氣候條件對(duì)成都平原冬小麥產(chǎn)量的影響，本文運(yùn)用2005－2011年冬小麥3種耕作方式(周年旋耕無(wú)秸稈還田CK，麥免稻旋WZRR，麥稻雙免WZRZ)籽粒產(chǎn)量的面板數(shù)據(jù)，利用面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型和分位數(shù)回歸模型，分析在不同耕作方式下冬小麥生育期氣候因素對(duì)籽粒產(chǎn)量的影響作用。結(jié)果表明，3種耕作方式對(duì)籽粒產(chǎn)量的影響基本上一致。面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸動(dòng)態(tài)表明:伴隨籽粒產(chǎn)量水平的上升，拔節(jié)－抽穗期日平均溫度的促進(jìn)作用將不斷增強(qiáng)，拔節(jié)－抽穗期的日最低溫度，日照時(shí)數(shù)和抽穗－成熟期日照時(shí)數(shù)的正面影響均逐漸減弱;抽穗－成熟期日最高溫度對(duì)籽粒產(chǎn)量的抑制作用隨著產(chǎn)量水平的提升而不斷加強(qiáng)。

小麥;耕作方式;氣候條件;籽粒產(chǎn)量;面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸

小麥生長(zhǎng)與氣候條件有著密不可分的重要關(guān)系，研究氣候變化對(duì)小麥增產(chǎn)有著重要的意義，分析氣候條件對(duì)小麥生育特點(diǎn)的影響對(duì)未來(lái)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將起到重要的作用。在土壤肥力和品種基本一致的條件下，栽培方式和年際氣候變化是影響區(qū)域小麥產(chǎn)量變化的主要原因。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已運(yùn)用多種模型方法研究了小麥產(chǎn)量與氣候條件以及耕作方式之間的影響關(guān)系。衛(wèi)志祥［1］研究了小麥各生育期可能出現(xiàn)的異常氣候條件和影響小麥產(chǎn)量的主要?dú)庀鬄?zāi)害。李寶華［2］、徐為根［3］和毛婧杰［4］分別運(yùn)用了多元積分回歸方法、多元正態(tài)回歸方法和二次多項(xiàng)式逐步回歸方法研究了生育期降水量對(duì)小麥產(chǎn)量的影響。何守法［5］和何可杰［6］利用多元回歸分析方法研究了全生育期小麥產(chǎn)量與氣象要素之間的關(guān)系。吳婕［7］、劉世平［8］、黃明［9］、趙竹［10］和湯永祿［11］等都研究了不同耕作方式對(duì)小麥產(chǎn)量及品質(zhì)的影響。

本研究基于四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所設(shè)置在廣漢市連山鎮(zhèn)的耕作定位試驗(yàn)，利用2005－2011年冬小麥在3種耕作方式下籽粒產(chǎn)量的面板數(shù)據(jù)，采用較新的面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸方法［12－14］，分析在不同耕作方式下冬小麥生育期氣候因素對(duì)籽粒產(chǎn)量的影響作用，為小麥增產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1．1 數(shù)據(jù)來(lái)源

小麥籽粒產(chǎn)量來(lái)源于2005－2011年建立的耕作定位試驗(yàn)［11］，選擇3種具有代表性的周年耕作方式，分別為周年旋耕無(wú)秸稈還田(CK)、麥免稻旋(WZRR)和麥稻雙免(WZRZ)，具體見表1;相關(guān)氣象數(shù)據(jù)由廣漢市氣象局提供。

在整個(gè)生育進(jìn)程中，小麥拔節(jié)以后的生育期是小麥一生中生長(zhǎng)最旺盛的時(shí)期。小麥拔節(jié)－抽穗期處于營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)與生殖生長(zhǎng)并進(jìn)階段，是確定小穗數(shù)、小花數(shù)、穗粒數(shù)、成穗數(shù)以及產(chǎn)量等要素的關(guān)鍵時(shí)期［15］。抽穗以后的生育期是小麥籽粒形成的關(guān)鍵時(shí)期，也是產(chǎn)量形成的重要階段，故根據(jù)小麥生育進(jìn)程考慮拔節(jié)－抽穗期和抽穗－成熟期的氣候條件(表2)。

表1 3種耕作方式下小麥的籽粒產(chǎn)量Table 1Wheat grain yield under three tillage methods(t/hm2)

表2 生育期的氣候條件Table 2Climatic conditions in growth stage

1．2 研究方法

1．2．1 面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型面板數(shù)據(jù)是同時(shí)在時(shí)間和截面上取得的二維數(shù)據(jù)［14］，面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型為:

其中，yit為回歸變量，αi表示截距項(xiàng)，可以體現(xiàn)個(gè)體差異，xit為解釋變量矩陣，β為回歸系數(shù)列向量，εit為誤差項(xiàng)。

1．2．2 分位數(shù)回歸模型分位數(shù)回歸是對(duì)古典條件均值模型為基礎(chǔ)的最小二乘法的延伸［13，16］。設(shè)隨機(jī)變量Y的分布函數(shù)為F(y)=P(Y≤y)，則Y的第τ分位數(shù)點(diǎn)為Q(τ)=inf{y:F(y)≥τ}。設(shè)分位數(shù)回歸模型方程為:

1．2．3 面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸方法［14］能夠在控制個(gè)體差異的同時(shí)對(duì)因變量條件分布的不同分位點(diǎn)τ上各變量間的關(guān)系進(jìn)行分析。它具有面板數(shù)據(jù)模型和截面分位數(shù)模型的共同優(yōu)勢(shì)，其一般形式為:

當(dāng)τ在(0，1)上變動(dòng)時(shí)，求解加權(quán)絕對(duì)殘差最小化問(wèn)題就可以得到分位數(shù)回歸在不同分位點(diǎn)上的參數(shù)估計(jì)量，其中參數(shù)β(τ)可用下式求解:

1．3 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理與分析平臺(tái)為Win8/R 3．2．2。

2 結(jié)果與分析

2．1 小麥籽粒產(chǎn)量與氣候條件的簡(jiǎn)單相關(guān)分析

通過(guò)分析小麥籽粒產(chǎn)量與氣候條件之間的相關(guān)性，選取適宜的氣候因素，為建立合理的面板數(shù)據(jù)模型提供依據(jù)。首先，分析籽粒產(chǎn)量與拔節(jié)－抽穗期和抽穗－成熟期的日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)和平均日較差等12個(gè)氣候因素的相關(guān)性;其次，在逐步回歸分析結(jié)果中選取彼此共線性不強(qiáng)的氣候因素(表3)。籽粒產(chǎn)量與拔節(jié)－抽穗期的日平均氣溫DMeanT1和日照時(shí)數(shù)SH1通過(guò)了0．05的顯著性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，表明這2個(gè)氣候因子對(duì)研究區(qū)域的小麥籽粒產(chǎn)量有明顯的正面效應(yīng);籽粒產(chǎn)量與抽穗－成熟期的日最高溫度DMaxT2通了0．001的顯著性檢驗(yàn)，表明抽穗以后日最高溫度對(duì)小米產(chǎn)量有明顯的負(fù)面影響。

表3 影響籽粒產(chǎn)量主要?dú)夂驐l件的相關(guān)性分析Table 3Correlation analysis of major climatic conditions affecting grain yield

2．2 耕作方式對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量的影響分析

考慮到所有耕作模式種類相對(duì)較少，本文中利用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。基于上面的相關(guān)性分析，選取拔節(jié)－抽穗期的日平均氣溫DMeanT1、平均日較差TD1和日照時(shí)數(shù)SH1，抽穗－成熟期的日最高溫度DMaxT2、日最低溫度DMinT2和日照時(shí)數(shù)SH2為氣候因素，通過(guò)固定效應(yīng)模型分析得到小麥籽粒產(chǎn)量在3種耕作方式下的差異性結(jié)果(表4)。3種耕作模式的截距項(xiàng)基本一樣，且均通過(guò)了0．001的顯著性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這表明3種不同的耕作方式對(duì)小麥產(chǎn)量的影響作用基本一致; WZRR和WZRZ處理對(duì)小麥籽粒增產(chǎn)略高于CK。這與湯永祿［11］的結(jié)論比較一致。

表4 影響籽粒產(chǎn)量3種耕作方式的差異性Table 4Individual variation of three tillage method affecting grain yield

2．3 氣候條件對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量的影響分析

2．3．1 各氣候條件對(duì)籽粒產(chǎn)量的影響利用上述的氣候條件，通過(guò)面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型和分位數(shù)回歸模型分析小麥籽粒產(chǎn)量與氣候條件之間的影響關(guān)系。從表5看出，無(wú)論是面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)估計(jì)和各分位點(diǎn)的面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸估計(jì)，拔節(jié)－抽穗期的日平均溫度DMeanT1、日照時(shí)數(shù)SH1和抽穗－成熟期的日最低溫度DMinT2、日照時(shí)數(shù)SH2的參數(shù)估計(jì)均為正，且絕大部分估計(jì)在5%的顯著性水平上顯著，這表明DMeanT1、SH1、DMinT2和SH2對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量具有顯著的促進(jìn)作用。拔節(jié)－抽穗期的日較差TD1和抽穗－成熟期的日最高溫度DMaxT2的參數(shù)估計(jì)均為負(fù)數(shù)，且通過(guò)了1%顯著性水平的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，這表明TD1和DMaxT2對(duì)小麥產(chǎn)量具有顯著的負(fù)面影響。

2．3．2 溫度對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量的影響溫度在小麥的生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量形成中，是一個(gè)極重要的氣候因素。小麥生長(zhǎng)發(fā)育的階段不同，對(duì)氣溫高低的要求也不同。小麥拔節(jié)－抽穗期的日平均溫度DMeanT1處于7．40～10．58℃，對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量有顯著的正面影響。從表5中面板分位數(shù)回歸分析可知，從小麥籽粒產(chǎn)量的低分位點(diǎn)到高分位點(diǎn)，DMeanT1的系數(shù)估計(jì)總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，高分位點(diǎn)(0．75～0．9)的估計(jì)系數(shù)明顯大于低分位點(diǎn)(0．1～0．25)的估計(jì)系數(shù)，且相應(yīng)的置信區(qū)間較寬。這表明對(duì)應(yīng)不同的籽粒產(chǎn)量水平，拔節(jié)－抽穗期日平均溫度的促進(jìn)作用具有明顯的差異。換言之，拔節(jié)－抽穗期日平均溫度越高有利于小麥高產(chǎn)。這個(gè)與小麥實(shí)際生長(zhǎng)發(fā)育情況相符合［15］。

小麥進(jìn)行幼穗分化所需氣溫的高低及持續(xù)時(shí)間不同，同時(shí)不同分化階段對(duì)溫度的要求及對(duì)高低溫的敏感程度也不同，因此拔節(jié)－抽穗期溫度平均日較差TD1對(duì)小麥的發(fā)育將會(huì)產(chǎn)生重要的影響。從表5中可以看出，TD1在1%的顯著性水平上顯著，且隨著籽粒產(chǎn)量水平的增加，TD1的抑制作用也增強(qiáng)。這表明在小麥拔節(jié)后，過(guò)大的溫度差不利小麥幼穗分化，從而不利于小麥增產(chǎn)。

小麥抽穗－成熟期是小麥籽粒灌漿的重要階段，這個(gè)階段是小麥整個(gè)生育過(guò)程中需要?dú)鉁刈罡叩囊粋€(gè)時(shí)期。抽穗－成熟期平均日最高溫度DMaxT2處于22．95～26．04℃，對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量有顯著的負(fù)面作用。這是因?yàn)樵诠酀{的早期高溫，只能降低灌漿強(qiáng)度。在灌漿后期高溫使籽粒過(guò)早地脫水，迫使灌漿停止，造成癟粒;同時(shí)高溫也會(huì)造成呼吸強(qiáng)度增大，消耗碳水化合物增多，導(dǎo)致千粒重降低，從而影響籽粒產(chǎn)量。從表5中可知，隨著籽粒產(chǎn)量水平的提高，DMaxT2對(duì)小麥產(chǎn)量的抑制作用逐漸增強(qiáng)。平均日最低溫度DMinT2處于13．50～16．03℃，在5%的顯著性水平上顯著，且隨著產(chǎn)量水平的不斷提高，DMinT2的促進(jìn)作用逐漸減少。這是因?yàn)镈MinT2的值沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)低的情況，從而不會(huì)影響小麥的籽粒灌漿。

2．3．3 日照時(shí)數(shù)對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量的影響小麥?zhǔn)情L(zhǎng)日照作物，不僅在通過(guò)光照階段時(shí)要求一定的光照長(zhǎng)度、強(qiáng)度及光譜等，而且在小麥生長(zhǎng)發(fā)育的各個(gè)階段都離不開光照條件。只有在充足的陽(yáng)光作用下進(jìn)行光合作用，制造大量的有機(jī)養(yǎng)分，才能培育壯苗、壯蘗，提高分蘗成穗率，為增產(chǎn)打下重要基礎(chǔ)。小麥在拔節(jié)－抽穗期的日照時(shí)數(shù)SH1處于117．4～190．1 h，顯著性1%水平的檢驗(yàn)顯示，對(duì)小麥產(chǎn)量有顯著的正面效應(yīng)。如表5所示，從籽粒產(chǎn)量的低分位點(diǎn)到高分位點(diǎn)，SH1的系數(shù)估計(jì)總體上呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，高分位點(diǎn)(0．75～0．9)的估計(jì)系數(shù)明顯小于低分位點(diǎn)(0．1～0．25)的估計(jì)系數(shù)。這表明對(duì)應(yīng)不同的籽粒產(chǎn)量水平，拔節(jié)－抽穗期日照時(shí)數(shù)正面影響作用是不同的。也是說(shuō)，隨著日照時(shí)數(shù)的不斷增長(zhǎng)，對(duì)小麥生長(zhǎng)的促進(jìn)作用將逐漸的減弱。小麥抽穗－成熟期的日照時(shí)數(shù)SH2處于162．3～307．0，也對(duì)小麥籽粒增產(chǎn)有顯著的促進(jìn)作用。與拔節(jié)－抽穗期的日照時(shí)數(shù)SH1相比，SH2對(duì)小麥的正向作用較小，也就是說(shuō)拔節(jié)－抽穗期的日照對(duì)小麥生長(zhǎng)發(fā)育的作用顯著高于抽穗－成熟期的日照影響。類似地，隨著籽粒產(chǎn)量水平的提高，抽穗－成熟期日照時(shí)數(shù)促進(jìn)作用總體上呈減弱趨勢(shì)。

表5 各氣候條件對(duì)籽粒產(chǎn)量的影響系數(shù)(面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型和分位數(shù)回歸模型)Table 5Effective coefficient of each climatic condition for grain yield(Fixed effects model and quantile regression model of panel data)

3 結(jié)論與討論

本文利用冬小麥在3種耕作方式下籽粒產(chǎn)量的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型分析冬小麥生育期氣候因素對(duì)籽粒產(chǎn)量的影響作用，研究結(jié)果顯示周年旋耕無(wú)秸稈還田CK、麥免稻旋WZRR和麥稻雙免WZRZ對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量的影響沒(méi)有顯著的不同;且WZRR和WZRZ處理對(duì)小麥增產(chǎn)略高于CK。這表明3種耕作模式之間籽粒產(chǎn)量的差異性本質(zhì)上體現(xiàn)在耕作模式對(duì)年際間氣候因素的變化之中［11］，但這趙竹［10］的結(jié)論有些不一致。面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸研究結(jié)果能夠細(xì)致動(dòng)態(tài)地顯示:拔節(jié)－抽穗期日平均溫度越高越有利于小麥高產(chǎn)，但是拔節(jié)－抽穗期過(guò)大的溫度日較差不利于籽粒增產(chǎn);隨著籽粒產(chǎn)量水平的不斷增加，抽穗－成熟期日最高溫度的抑制作用就越強(qiáng)，日最低溫度的正向效應(yīng)不斷減弱;拔節(jié)－抽穗期日照時(shí)數(shù)和抽穗－成熟期日照時(shí)數(shù)對(duì)小麥產(chǎn)量的影響均隨著產(chǎn)量水平的提高而逐漸減弱，這與文獻(xiàn)［16］中的結(jié)論比較一致。

面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸方法能夠在控制不同耕作方式差異性的同時(shí)，對(duì)小麥籽粒產(chǎn)量條件分布的不同分位點(diǎn)上不同生育期各氣候因素間的影響關(guān)系給出動(dòng)態(tài)細(xì)致的合理分析，從而為人們進(jìn)行科學(xué)的田間耕作和干預(yù)提供了理論依據(jù)。

［1］衛(wèi)志祥，黃莎莎，張會(huì)金，等．氣候條件對(duì)小麥各生育期及產(chǎn)量的影響分析［J］．安徽農(nóng)學(xué)通訊，2011，17(1):69－70．

［2］李寶華，李曉紅，劉亞萍，等．降水對(duì)春小麥產(chǎn)量貢獻(xiàn)率的研究［J］．中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2003，11(4):161－162．

［3］徐為根，吳洪顏，張仁祖．用多元積分回歸方法分析降水對(duì)小麥產(chǎn)量的影響［J］．江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2004(1):24－27．

［4］毛婧杰，李廣．隴中地區(qū)降水量對(duì)小麥產(chǎn)量的影響［J］．草業(yè)科學(xué)，2014，31(2):290－295．

［5］何守法，董中東，詹克慧，等．豫中補(bǔ)灌區(qū)主要?dú)夂蛞蜃訉?duì)小麥產(chǎn)量的影響［J］．河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009(7):47－49，53

［6］何可杰，龐翻，楊婷婷，等．寶雞糧食作物產(chǎn)量與氣候條件分析［J］．陜西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，61(3):67－69，84．

［7］吳婕，朱鐘麟，鄭家國(guó)，等．秸稈覆蓋還田對(duì)土壤理化性質(zhì)及作物產(chǎn)量的影響［J］．西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2006，19(2):192－195．

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［9］黃明，吳金芝，李友軍，等．不同耕作方式對(duì)旱作冬小麥旗葉衰老和籽粒產(chǎn)量的影響［J］．應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2009，20(6):1355－1361．

［10］趙竹，曹承富，喬玉強(qiáng)，等．不同耕作方式對(duì)小麥生長(zhǎng)·產(chǎn)量和品質(zhì)的影響［J］．安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，37(36):17896－17897，17920．

［11］湯永祿，李朝蘇，黃剛，等．成都平原周年耕作模式對(duì)稻茬小麥產(chǎn)量與品質(zhì)性狀的持續(xù)效應(yīng)［J］．中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，45 (18):3721－3732．

［12］Koenker R．Quantile regression for longitudinal data［J］．Journal of Multivariate Analysis，2004，91(1):74–89．

［13］Koenker R．Quantile regression［M］．London:Cambridge University Press，2005．

［14］劉煥鵬，嚴(yán)太華．面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型研究綜述［J］．統(tǒng)計(jì)與決策，2014，17:82－84．

［15］徐育成．冬小麥栽培［M］．北京:氣象出版社，1992．

［16］唐卷，湯永祿，李朝蘇，等．基于分位數(shù)回歸模型分析小麥千粒重與氣候因子的關(guān)系［J］．西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2014，27(3): 943－949．

(責(zé)任編輯 陳虹)

Effects of Climatic Conditions on Grain Yield of Winter Wheat under Different Tillage Methods:Analysis on Panel Quantile Regression Model

JING Xiao-ping1，3，4，TANG Juan2，4*，LU Jian-guang1，4，TANG Yong-lu5
(1．Chengdu Institute of Computer Applications，Chinese Academy of Sciences，Sichuan Chengdu 610041，China;2．School of Computer Science and Educational Software，Guangzhou University，Guangdong Guangzhou 510006，China;3．Chengdu Technological University，Sichuan Chengdu 611730，China;4．University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China;5．Crop Research Institute of Sichuan Academy of Agricultural Sciences，Sichuan Chengdu 610066，China)

In order to determine the effects of different tillage methods and climatic conditions on the winter wheat yield in Chengdu plain，in this paper，based on the panel data for grain yield under three tillage methods(rotary-tillage wheat+rotary-tillage rice without any straw (CK)，no-tillage wheat with rice straw mulching+rotary-tillage rice with no wheat straw(WZRR)and no-tillage wheat with rice straw mulching+no-tillage rice with wheat straw mulching(WZRZ))from 2005 to 2011，the effects of climatic factors on wheat yield by the fixed effects model and quantile regression model of panel data were analyzed．The results showed that the effects of the three tillage methods on grain yield were essentially consistent．The results from panel data quantile regression dynamically indicated that with the increase of grain yield，the promoting effect of the daily average temperature at jointing-heading stage would be enhanced，and the positive effects of the daily minimum temperature and sunshine duration at jointing-heading stage and the sunshine duration at heading-maturity stage would be decreased gradually．What’s more，the inhibition effect of the daily maximum temperature at heading-maturity stage would be strengthened along with the increase of the level of grain yield．

Wheat;Tillage methods;Climatic conditions;Grain yield;Panel data quantile regression

S512．1

A

1001－4829(2017)1－0053－05

10．16213/j．cnki．scjas．2017．1．010

2016－01－20

四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目“基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大面積植物生長(zhǎng)指數(shù)聯(lián)動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究”(2014FZ0046)

景小平(1976－)，男，副教授，博士研究生，方向農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘，E-mail:voicent@qq．com;*為通訊作者:唐卷(1987－)，E-mail:tangjuan0822@gmail．com。