試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理在農(nóng)林生產(chǎn)中的應(yīng)用

1、<p>　　試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理在農(nóng)林生產(chǎn)中的應(yīng)用</p><p>　　摘要試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理是以概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)及線性代數(shù)為理論基礎(chǔ),結(jié)合專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),研究經(jīng)濟(jì)、合理地安排試驗(yàn)方案以及系統(tǒng)、科學(xué)地分析處理試驗(yàn)結(jié)果的一項(xiàng)科學(xué)技術(shù)。綜述了試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理的發(fā)展和分類,并探討了其在農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。 </p><p>　　關(guān)鍵詞試驗(yàn)設(shè)計(jì);數(shù)據(jù)處理;農(nóng)林業(yè)生產(chǎn) </p&g

2、t;<p>　　試驗(yàn)設(shè)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要分支,它屬于一般研究方法中的科學(xué)試驗(yàn)方法的范疇,是由試驗(yàn)方法與數(shù)學(xué)方法,特別是統(tǒng)計(jì)方法相互交叉而形成的一門科學(xué),是與樣本理論、估計(jì)理論和檢驗(yàn)理論同時發(fā)展起來的。試驗(yàn)設(shè)計(jì)是為了得到試驗(yàn)?zāi)康暮退鸭娇煽康馁Y料,制定出試驗(yàn)次數(shù)少、誤差小、實(shí)行科學(xué)控制的試驗(yàn)方案。解決問題的方式方法(即策略),直接影響對問題的解決過程。其現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè),如化工、醫(yī)藥、微生物、軍事工程、食品等諸多領(lǐng)域。

3、</p><p><b>　　1試驗(yàn)設(shè)計(jì)的發(fā)展 </b></p><p>　　試驗(yàn)設(shè)計(jì)最早來源于農(nóng)業(yè)試驗(yàn),可追溯到20世紀(jì)20年代。試驗(yàn)設(shè)計(jì)學(xué)科的奠基人Fisher在《研究工作者的統(tǒng)計(jì)方法》一書中最早提出了“試驗(yàn)設(shè)計(jì)”術(shù)語。《試驗(yàn)設(shè)計(jì)》(1935)一書標(biāo)志著試驗(yàn)設(shè)計(jì)學(xué)科的誕生。他在書中首次系統(tǒng)地介紹了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的原理和方法,如試驗(yàn)設(shè)計(jì)的3條基本原理:隨機(jī)、重復(fù)、區(qū)域控制

4、。在試驗(yàn)設(shè)計(jì)發(fā)展的道路上,Fisher創(chuàng)立的傳統(tǒng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)是第1個里程碑[1]。正交表的構(gòu)造和開發(fā)是第2個里程碑,日本田口式正交表設(shè)計(jì)法是突出的代表,而我國研創(chuàng)的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法與田口式正交表設(shè)計(jì)法相比,程序更簡單,指導(dǎo)理論正確合理,優(yōu)化效率更高[2]。與歐美式艱深的多因素優(yōu)化方法相比,更簡潔易行。日本學(xué)者田口玄一開發(fā)的穩(wěn)健試驗(yàn)設(shè)計(jì)是第3個里程碑。 </p><p>　　在試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法發(fā)展上,國內(nèi)外不斷提出新的試驗(yàn)設(shè)

5、計(jì)方法的理論[3-6]。Yates(1933)提出重復(fù)試驗(yàn)中的混雜原理,提倡用不完全區(qū)組的排列方式,又提出復(fù)因子試驗(yàn)的混雜方案(1935),進(jìn)一步提出多品種試驗(yàn)的格子設(shè)計(jì)和分析方法(1936—1937)。Cochran(1937—1939)提出田間長期試驗(yàn)設(shè)計(jì)。Bose和Nair(1939)提出部分平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)。Finney(1945)提出復(fù)因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)的分式方法以及裂區(qū)混雜設(shè)計(jì)等。Yates(1949)提出農(nóng)業(yè)輪作試驗(yàn)設(shè)計(jì)。Ke

6、mthorne(1952)及Cochran和Cox(1957,1992)的2本經(jīng)典著作較系統(tǒng)全面地介紹了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的原理和方法。Federer(1956)提出了增廣設(shè)計(jì)。Taguchi(1957)提出穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計(jì)。Scheffe(1958)提出配方設(shè)計(jì)。Box(1958)提出反應(yīng)面設(shè)計(jì)。方開泰(1980)提出均勻設(shè)計(jì)。Lin等(1983,1985)提出修飾增廣設(shè)計(jì)。Patterson(1983)等提出α格子設(shè)計(jì)。 </p>

7、<p><b>　　2試驗(yàn)設(shè)計(jì)的概況 </b></p><p>　　2.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法分類與原則 </p><p>　　試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本工具是正交表,正交表是根據(jù)均勻分布的思想,運(yùn)用組合數(shù)學(xué)理論構(gòu)造的一種數(shù)學(xué)表格。試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法很多,不同的方法用于解決在實(shí)際工作中所遇到的不同的問題,應(yīng)用最廣泛和最具典型性的方法有區(qū)組設(shè)計(jì)、正交設(shè)計(jì)、參數(shù)設(shè)計(jì)、回歸設(shè)計(jì)、均勻設(shè)

8、計(jì)、混料設(shè)計(jì)、飽和設(shè)計(jì)與超飽和設(shè)計(jì)[7]。我們也可以根據(jù)不同的目的把試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的問題大致分為五大類:處理比較,變量篩選,響應(yīng)面探查,系統(tǒng)優(yōu)化,系統(tǒng)穩(wěn)健性。試驗(yàn)設(shè)計(jì)的主要作用是降低試驗(yàn)次數(shù),提高試驗(yàn)精度,使研究人員從試驗(yàn)結(jié)果中獲得無偏的處理效應(yīng)及試驗(yàn)誤差的估計(jì),進(jìn)行正確而有效的比較。為了控制干擾因子引起的差異,降低試驗(yàn)誤差,在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中要遵循3條基本原則:重復(fù)、隨機(jī)化、區(qū)域控制。 </p><p>　　2.2試驗(yàn)設(shè)

9、計(jì)的系統(tǒng)方法 </p><p>　　科學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)可分為3個階段:試驗(yàn)設(shè)計(jì)階段、試驗(yàn)實(shí)施階段、試驗(yàn)分析階段。通?？梢宰裱韵?個步驟進(jìn)行:目標(biāo)闡述、選擇響應(yīng)、選擇因子與水平、制定試驗(yàn)計(jì)劃、實(shí)施試驗(yàn)、分析數(shù)據(jù)、作出結(jié)論。 </p><p>　　2.3試驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理方法 </p><p>　　在試驗(yàn)設(shè)計(jì)分析方法中,極差分析、方差分析、回歸分析是3種最主要的分析方法。極差

10、定義為最大值與最小值的差,極差分析法以極差來判斷一組數(shù)的離散程度。極差分析法直觀形象,通過非常簡單的計(jì)算和判斷就能求得試驗(yàn)的結(jié)果:主次因素、優(yōu)水平、優(yōu)搭配及最優(yōu)組合。它在試驗(yàn)誤差不大、精度要求不高的場合、在篩選因素的初步試驗(yàn)中,在尋求最優(yōu)生產(chǎn)條件、最佳工藝的科研生產(chǎn)實(shí)際中得到廣泛地應(yīng)用。方差分析又稱變異數(shù)分析或檢驗(yàn),其目的是推斷2組或多組資料的總體均數(shù)是否相同,檢驗(yàn)2個或多個樣本均數(shù)的差異是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。回歸分析是研究變量之間相關(guān)關(guān)系

11、的一種統(tǒng)計(jì)推斷法,在試驗(yàn)設(shè)計(jì)回歸分析中,通常研究的是因子與響應(yīng)之間的相互關(guān)系。 </p><p>　　2.4試驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理與計(jì)算機(jī)技術(shù) </p><p>　　試驗(yàn)設(shè)計(jì)的目的之一就是提高采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,其數(shù)據(jù)處理能力和準(zhǔn)確性也是我們十分關(guān)注的。而計(jì)算機(jī)技術(shù)的突破也增強(qiáng)了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的能力和準(zhǔn)確性。特別是傳統(tǒng)的商業(yè)軟件在版本的升級中增加或強(qiáng)化了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的分析能力,為我們創(chuàng)造了有利條件[2]。

12、此外,在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)上,曾慶瑩等[3]開發(fā)了計(jì)算機(jī)輔助試驗(yàn)設(shè)計(jì)研究簡稱(CAR系統(tǒng)),由試驗(yàn)設(shè)計(jì)、建模分析、試驗(yàn)優(yōu)化三大模塊組成,具有功能比較完善、數(shù)據(jù)處理靈活和使用方便等特點(diǎn)。 </p><p>　　3試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理在農(nóng)林業(yè)中的應(yīng)用 </p><p>　　3.1農(nóng)林業(yè)試驗(yàn)設(shè)計(jì) </p><p>　　農(nóng)林業(yè)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的主要作用是減少試驗(yàn)誤差,提高試驗(yàn)的精確度,使

13、研究人員能從試驗(yàn)結(jié)果中獲得無偏的處理平均值及試驗(yàn)誤差的估計(jì)量,從而能進(jìn)行正確有效的比較。農(nóng)業(yè)試驗(yàn)根據(jù)不同目的、不同規(guī)模、不同條件來選擇最佳的農(nóng)業(yè)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案和相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法。迄今為止,數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)家已為農(nóng)業(yè)科學(xué)工作者提供了許多試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。如完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)、拉丁方設(shè)計(jì)、裂區(qū)設(shè)計(jì)、條區(qū)設(shè)計(jì)、不完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)、格子方設(shè)計(jì)、正交設(shè)計(jì)、回歸設(shè)計(jì)等,農(nóng)業(yè)科學(xué)工作者廣泛應(yīng)用這些試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法來估計(jì)影響農(nóng)藝(養(yǎng)殖)過程的內(nèi)外因素中因素主效和交互作用的

14、大小,作出有一定概率保證的統(tǒng)計(jì)推斷?？梢哉f,任何重要的農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn),如品種比較試驗(yàn)、肥料(飼料、農(nóng)藥)比較試驗(yàn)、栽培(飼養(yǎng))條件試驗(yàn)及各種農(nóng)藝措施綜合配套試驗(yàn)都是采用一定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行的。動植物的許多生理生化因子的生物學(xué)效應(yīng)也必須采用合適的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法加以研究。植物組織培養(yǎng)培養(yǎng)基選擇以及培養(yǎng)條件的選擇[8-9],分子生物學(xué)反應(yīng)條件篩選體系建立均在一定的試驗(yàn)設(shè)計(jì)下展開[10-11]?？梢娬_的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法保證了農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn)結(jié)果的可靠性

15、和其實(shí)際應(yīng)用價值。 </p><p>　　3.2農(nóng)業(yè)抽樣估計(jì) </p><p>　　農(nóng)業(yè)研究的對象往往是數(shù)量巨大且分布特性各異的群體,故研究農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn)、生產(chǎn)管理和農(nóng)村調(diào)查工作中合適的抽樣理論和技術(shù),也是農(nóng)業(yè)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要任務(wù)。農(nóng)業(yè)生物群體中除服從正態(tài)分布外,還有不少群體服從泊松分布、負(fù)二項(xiàng)分布及其他類型的偏態(tài)分布?，F(xiàn)在已研究出對這些不同分布的合適抽樣理論與技術(shù),并成功應(yīng)用于苗情、蟲情、

16、疫情調(diào)查。在農(nóng)村調(diào)查和生產(chǎn)管理中也應(yīng)用了簡單隨機(jī)抽樣、類型抽樣、系統(tǒng)抽樣、整群抽樣、各階段抽樣、序貫抽樣等方法和技術(shù),從而保證農(nóng)業(yè)問題統(tǒng)計(jì)分析的順利有效進(jìn)行。</p><p>　　3.3農(nóng)業(yè)預(yù)測預(yù)報 </p><p>　　正確預(yù)測預(yù)報作物(動物)的生長發(fā)育進(jìn)度(苗情)、產(chǎn)量和病蟲害的發(fā)生時期與數(shù)量,對于確保農(nóng)業(yè)生物的穩(wěn)產(chǎn)和高產(chǎn)極為重要。早在20世紀(jì)50年代,回歸預(yù)報技術(shù)就普遍用于病蟲害預(yù)測

17、預(yù)報,20世紀(jì)70—80年代,這一技術(shù)又在作物苗情測報上得到應(yīng)用。20 世紀(jì)80 年代,由于衛(wèi)星遙感測量技術(shù)的發(fā)展,大面積預(yù)測預(yù)報作物產(chǎn)量提到了議事日程,以回歸分析方法為主的預(yù)報又應(yīng)用于作物產(chǎn)量的測報。這就要求研究農(nóng)藝(養(yǎng)殖)過程中各因素之間的相互關(guān)系,建立自變量因素與因變量指標(biāo)之間的數(shù)學(xué)函數(shù),包括一元線性回歸式、多元線性或非線性的回歸函數(shù),從中獲得優(yōu)化的回歸預(yù)測式用于農(nóng)業(yè)預(yù)報與控制。另外,氣象預(yù)報和其他災(zāi)害預(yù)報也由于統(tǒng)計(jì)方法的改進(jìn)和計(jì)

18、算機(jī)的應(yīng)用日益提高了精度和效率。從而使得農(nóng)業(yè)預(yù)報技術(shù)成為人們了解農(nóng)業(yè)生物生長發(fā)育動態(tài)、預(yù)測天災(zāi)蟲病、指揮和調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必不可少的工具[12]。 </p><p>　　3.4農(nóng)業(yè)多元分析 </p><p>　　影響農(nóng)業(yè)生物產(chǎn)品產(chǎn)量與質(zhì)量的性狀很多,這些性狀在生物的生長發(fā)育與產(chǎn)品形成過程中相互聯(lián)系或制約,因此研究多個農(nóng)業(yè)生物性狀的綜合生物學(xué)效應(yīng)及多元相關(guān)分析十分重要。由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展,

19、目前已利用主成分分析、典范相關(guān)分析、因子分析、聚類分析和判別分析等方法研究和分析農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn)中的多變量數(shù)據(jù),得出一些有意義的結(jié)果,從而指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐[13-15]。 </p><p>　　3.5農(nóng)藝措施優(yōu)化 </p><p>　　綜合農(nóng)藝措施組合的優(yōu)化技術(shù)是通過控制農(nóng)藝措施實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、低耗的新途徑。20世紀(jì)70年代,我國推廣優(yōu)選法、正交設(shè)計(jì)和其他優(yōu)選方法應(yīng)用于農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn)。80年代,

20、我國農(nóng)業(yè)科學(xué)工作者運(yùn)用回歸設(shè)計(jì)(如回歸正交設(shè)計(jì)、回歸旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)、回歸正交組合設(shè)計(jì)等)方法建立模式化的施肥和作物栽培程序。從莊郁華等運(yùn)用回歸設(shè)計(jì)方法建立雜交早稻、威優(yōu)青的綜合農(nóng)藝措施數(shù)學(xué)模型和高產(chǎn)施肥模式開始[16],我國已對水稻、油菜、玉米、棉花、小麥、柑橘等10多種農(nóng)作物建立了優(yōu)良品種模式化栽培程序[17-20],并對不同作物在不同類型土壤上的施肥建立了一些優(yōu)化方案。由于推廣優(yōu)化栽培技術(shù),有的良種增產(chǎn)效果十分顯著。農(nóng)業(yè)優(yōu)化技術(shù)的另一個重

21、要方面是農(nóng)業(yè)運(yùn)籌學(xué)。目前,線性規(guī)劃在農(nóng)作物合理布局,農(nóng)業(yè)產(chǎn)、供、銷、運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、庭院經(jīng)濟(jì)多目標(biāo)優(yōu)化決策等方面得到應(yīng)用。動態(tài)規(guī)劃、線性規(guī)劃和系統(tǒng)理論應(yīng)用于農(nóng)業(yè)區(qū)域規(guī)劃,如河南、湖南等省份成功做出了若干個縣(市)的區(qū)域規(guī)劃,對農(nóng)業(yè)宏觀決策和宏觀指揮起到重要作用。 </p><p><b>　　4參考文獻(xiàn) </b></p><p>　　[1] FASOULAS AC.Pri

22、nciples of crop breeding[M].趙鎖勞,譯.1993:41-48. </p><p>　　[2] 徐仲安,暴麗艷,馬青梅,等.計(jì)算機(jī)技術(shù)在正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].科技情報開發(fā)與經(jīng)濟(jì),2004,14(5):135-136. </p><p>　　[3] 曾慶瑩,王阿.計(jì)算機(jī)輔助試驗(yàn)設(shè)計(jì)[J].信息技術(shù),2008:146-148. </p>&

23、lt;p>　　[4] SCHEFFE H.Experimental with mixture[J].Journal of the Royal Statistical society,1958(B20):344-360. </p><p>　　[5] BOX G E P,HUNTER J S.Multifactoe experimental designs for exploring response sur

24、faces[J].Annaals of Mathematical Statistics,1957(28):195-224. </p><p>　　[6] TA-GU CHI G,WU YU-LIN.Introduction to off-line quality control[M]. Japan:Central Japan Quality Association,1979. </p><p&

25、gt;　　[7] 陸漩.超飽和試驗(yàn)設(shè)計(jì)的參數(shù)估計(jì)問題[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,1998(17):6. </p><p>　　[8] 李杰,黃敏仁,王明庥,等.植物外源激素對大花蕙蘭體胚發(fā)生影響的研究[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報,2005,27(4):65-68. </p><p>　　[9] 趙賢慧,劉慶華,王奎玲,等.誘導(dǎo)紅金銀花愈傷組織的影響因素研究[J].山東林業(yè)科技,2007(1):9-

26、11. </p><p>　　[10] 高燕會,朱玉球,黃華宏,等.楊梅RAPD- PCR體系的正交優(yōu)化研究[J].生物技術(shù),2006,16(3):55-58. </p><p>　　[11] 黃子鋒,周厚高,王鳳蘭.優(yōu)化麝香百合RAPD反應(yīng)體系的研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,36(18):7579-7580,7594. </p><p>　　[12 ] 白厚

27、義,肖俊璋.試驗(yàn)研究及統(tǒng)計(jì)分析[M].西安:世界圖書出版公司,1998. </p><p>　　[13] 關(guān)穎男.混料回歸設(shè)計(jì)[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,1980(1):52-64. </p><p>　　[14] DUDA G G.Use of simplex 2 lattice design techniques to determ ine op timum distribution o

28、f fertilizers between times of their app lication[J].Fertilizer Research,1992(31):193-207. </p><p>　　[15] SCHREVENS E,CORNELL J. Design and analysis of m ixture systems:App lications in hydroponic,plant nutr

29、ition reasearch[J].Plant and Soil,1993(154):45-52. </p><p>　　[16] 莊郁華,黃克輝,袁裕文.雜交水稻規(guī)范化栽培技術(shù)的探討[J].湖南農(nóng)業(yè)科學(xué),1982(2):6. </p><p>　　[17] 李隆.肥料試驗(yàn)中應(yīng)用的單形格子設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析[J].土壤通報,1992,23(6):275-276. </p>&

30、lt;p>　　[18] 劉春光,周建斌,陳竹君.混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)在肥料配比研究中的應(yīng)用[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2001,29(1):5963. </p><p>　　[19] 王鑫,張希彪,劉建新,等.混料試驗(yàn)設(shè)計(jì)在西瓜包膜控釋尿素配比研究中的應(yīng)用[J].土壤通報,2006,37(6):1142-1145. </p><p>　　[20] 王小利,周建斌,鄭險峰,等.控