论文部分内容阅读
本研究在综合国内外相关研究成果的基础上，以不同品质原棉纺纱试验、2001～2002年长江流域棉花品种比较试验、1994～1996年不同区域棉花分期播种试验等为基础，利用SPSS11.5、SYSTAT10.0等分析软件，构建了棉纤维综合品质指数模型、主要棉纤维品质性状气象生态模型、棉纤维综合品质模型等，构建基于模型和GIS的棉纤维综合品质地域分异评价系统，并进行应用。1．棉纤维综合品质指数模型利用不同品质原棉纺纱试验结果，采用主成分分析等方法，对棉纤维品质指标进行分析，结果表明：单纱强力是表示成纱质量的主要指标；原棉品质是决定纱线强力的主要因素，在不同的纺纱工艺下，不同原棉的成纱强力分布趋势不受纺纱工艺影响，即如果棉纤维综合品质高，则在任何工艺条件下，其成纱强力高；棉纤维长度、比强度、整齐度和麦克隆值是表示棉纤维综合品质的关键指标。基于上述研究结果，建立了棉纤维综合品质指数模型（IFQI）：IFQI=（Len-10）／Mic1／2×Str。此模型机理性强、自变量少、模型形式简单直观，而且与成纱强力、纺纱均匀指数呈极显著正相关，并建立了SCI与IFQI之间的关系模型：SCI=0.3684×IFQI+35.588。IFQI模型可作为农业部棉纤维检验部门和纺织工业棉纤维检验部门能共同参考的指数，不仅解决两部门棉纤维重复检验问题，而且能大大减少棉纤维检验的工作量。2．棉纤维主要品质性状气象生态模型（1）棉纤维长度气象生态模型。利用多个试验结果，从品种、果枝节位、开花期对棉纤维长度的影响差异等多方面论证了棉纤维长度与品种特性、气象生态因子的关系，认为棉纤维长度主要决定于品种特性，但也受气象生态因子的影响。提出了体现品种遗传特性的果节位棉纤维长度模型，同时认为日最低温度、相对湿度为影响棉纤维长度的关键因子，并证明了日最低温度与棉纤维长度的关系趋势和夜均温与棉纤维长度的关系趋势基本一致。提出了日最低温度和夜均温对棉纤维长度的修正模型，经过模型检验，并考虑到夜均温取值困难等因素，选择用日最低温度代替夜均温作为模型的修订因子。棉纤维长度气象生态模型为：LENi=LENS×LENI×LENIMINLENI=0.049×SIN（0.767×PMSNi-1.424）+1.010LENIMAN=-0.002×TAMIN2+0.0225×TAMIN+0.5942此模型既强调了品种特性对棉纤维长度的决定作用，又体现了气象生态因子对棉纤维长度的影响作用。（2）棉纤维比强度气象生态模型。棉纤维比强度主要决定于品种遗传特性，但对环境变化最敏感。研究表明：铃期日均温、日降水、日最高温度、相对湿度是影响的关键气象生态因子，进而提出了棉纤维比强度的单因素气象生态模型和多因素气象生态模型，利用试验资料分析比较，确定最高温度和相对湿度交互作用模型为最佳的棉纤维比强度气象生态模型。模型为：STH=STHs×AMTRHSTHAMTRHSTH=2.6384×AMT／RH+0.0261（3）棉纤维麦克隆值气象生态模型。采取与棉纤维比强度气象生态模型建立相似的研究方法，构建了棉纤维麦克隆值气象生态模型。模型为：MIC=MICS×DATMIC×ARFMICDATMIC=0.0341 DAT2-1.5756 DAT+19.125ARFMIC=0.8396EXP（0.0272×ARF）。3．棉纤维综合品质模型基于上述研究结果，建立棉纤维综合品质模型：经应用，认为棉纤维综合品质模型形式简单，机理性强，具有与SCI相同的预测棉纤维品质和成纱品质的作用。4．基于模型和GIS的棉纤维综合品质地域分异评价系统以MapObjiects2.1为系统开发平台，采用数字化软件和数据库管理系统，利用Visual Basic6.0开发语言，基于棉纤维综合品质模型，研制了棉纤维综合品质地域分异评价系统。此系统可实现黄河流域棉区和长江流域棉区224个棉花主栽县（市）主栽棉花品种棉纤维长度、比强度、麦克隆值和棉纤维综合品质的预测与地域分异评价。综合以上研究结果，与已有的研究成果相比，本研究主要在以下几方面有所创新：（1）针对棉纤维检验的现状，在前人研究的基础上，构建了棉纤维综合品质指数模型，模型既可以用于农业部门评价棉纤维综合品质，也可以作为纺纱部门评价成纱品质的指标。（2）建立了与棉纤维综合品质指数模型中相关的棉纤维主要品质性状（纤维长度、比强度和麦克隆值）的气象生态模型。其中：棉纤维长度气象生态模型由基于果枝果节位的模型和气象生态因子修订系数模型组成，模型既体现了品种遗传特性在棉纤维长度形成中的决定作用，又体现了气象因子的影响作用，而且在模型中首次提出用日最低温度代替夜均温的观点，提高了模型的实用性。棉纤维比强度气象生态模型考虑到多个气象生态因子交互作用，对模型进行检验比较，确定最高温度和相对湿度交互作用模型为最佳的比强度气象生态模型，该模型并非简单的统计模型，具有较强的机理性。棉纤维麦克隆值气象生态模型充分考虑了气象生态因子间的交互作用，确定日均值和日降水交互作用模型为最佳的麦克隆值气象生态模型。（3）首次建立了棉纤维综合品质模型，该模型可对棉纤维综合品质进行预测和地域分异评价。