植物生态与资源

木荷家系生长性状的反向逐步剔除法回归分析

  • 彭华贵 ,
  • 陈 琪 ,
  • 汪迎利 ,
  • 伍观娣 ,
  • 陈一群 ,
  • 张 谦
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  • 1.广东省天井山林场,广东 韶关 512726;2.广东省林业科技推广总站,广东 广州 510173;3.广东省森林培育与保护利用重点实验室/广东省林业科学研究院,广东 广州 510520
彭华贵,高级工程师,从事森林保护与培育研究。

收稿日期: 2017-08-18

  修回日期: 2017-09-27

  网络出版日期: 2017-12-29

基金资助

广东省属科研机构改革创新领域项目(2016B070701008);广东省林业科技创新专项项目(2014KJCX002)

Regression Analysis of Growth Traits of Schima superba Families Based on Backward Stepwise Elimination

  • PENG Hua-gui ,
  • CHEN Qi ,
  • WANG Ying-li ,
  • WU Guan-di ,
  • CHEN Yi-qun ,
  • ZHANG Qian
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  • 1.Tianjingshan Forest Farm of Guangdong Province, Shaoguan 512726, Guangdong China; 2.Guangdong Provincial Extension Station of Forestry Science and Technology, Guangzhou 510173, Guangdong China; 3.Guangdong Provincial Key Laboratory of Silviculture, Protection and Utilization/Guangdong Academy of Forestry, Guangzhou 510520, Guangdong China

Received date: 2017-08-18

  Revised date: 2017-09-27

  Online published: 2017-12-29

摘要

选用广东省东江林场和梅南林场20个木荷Schima superba优树自由授粉家系子代,开展生长性状测定试验,分析3、6、9和11年生树高、胸径/地径和单株材积。结果表明,木荷9个生长性状在家系水平上和不同地点间均存在极显著差异,且家系与地点间具有显著的交互作用。以11年生单株材积为因变量,3~9年树高与地径/胸径为自变量,运用反向逐步剔除法,构建群体水平与家系水平的单地点和多地点多元线性回归方程63个,全部方程整体上均达到极显著检验水平,但各方程的截距、自变量数量、组成、系数和决定系数均存在明显差异,说明木荷生长性状多元线性回归方程宜分家系和分地点单独构建。预测木荷家系11 年生单株材积时,群体水平单地点或多地点回归模型可实现普通准确性,单个家系单地点回归模型可实现更高准确性。

本文引用格式

彭华贵 , 陈 琪 , 汪迎利 , 伍观娣 , 陈一群 , 张 谦 . 木荷家系生长性状的反向逐步剔除法回归分析[J]. 亚热带植物科学, 2017 , 46(4) : 323 -328 . DOI: 10.3969/j.issn.1009-7791.2017.04.004

Abstract

Twenty open-pollinated families of Schima superba progenies in Dongjiang Forest Farm and Meinan Forest Farm in Guangdong province were selected for testing growth traits. The height (H), diameter-at-breast-height (D)/collar diameter (C) and individual stock volume (V) were analyzed at ages of 3, 6, 9 and 11 years. Highly significant differences in 9 growth traits were observed among families and between two testing sites, and significant interactions were detected between families and planting sites. To explicitly reveal the linear relationships among growth traits, the V at age of 11 years was taken as dependent variable for the construction of multiple linear regression equations on the basis of taking height and D/C at ages of 3 to 9 years as independent variables. Sixty-three regression equations were established by using backward stepwise elimination method for total population and 20 individual families at single-site and across-site testing. All equations were highly significant on the whole, but each equation displayed obvious differentiation in intercept and independent variable component, amount, regression coefficient and determining coefficient, suggesting that it was appropriate to separately construct a multiple linear regression equation of S. superb for each family at single site. In terms of predicting V11 of S. superb, common precision could be achieved by using single-site or multiple-site regression model from population analysis, whereas higher precision was achievable using single-site regression model of each individual family.

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