同一种作物不同品种的回归方程是不一样的,因此要准确测定某一品种的的叶面积应将数值代入相应品种的回归方程。本试验给出了不同节瓜品种的综合回归方程,结果表明它具有较好的模拟性和通用性。植株生长的不同阶段叶面积的回归方程不同。因此为了更精确估算某一品种在不同生长阶段的叶面积,应求出其不同阶段的回归方程。本试验中采用一元线性回归计算未展开的幼嫩叶的数值和实际值差异相对较大,就是由于其处于生长初期,叶片的形状和成熟叶片有差异的缘故。本试验只在节瓜的现蕾期测定,没有研究不同生长阶段的叶片的回归方程。不同生长阶段的叶面积回归方程需要做进一步的研究。

应用多元线性回归和曲线回归方程能够更精确地估算叶片面积。但是在南瓜和瓠瓜上的结果表明,多元回归和一元回归的差异不显著,本试验在节瓜上也有相同的结论,并且多元回归方程的计算也相对繁琐。本试验还采用幂函数(曲线)对叶面积进行回归,效果良好。在试验的可靠性检验中对未展开的幼嫩叶叶面积的计算值和实际值差异较小,说明曲线回归的计算值更接近实际值,这是优于一元线性回归方程之处。同时幂函数回归只需叶宽一个因子,可以用于准确快速地估算叶面积

叶面积是植物研究中经常用到的一个指标,测算植株叶面积的方法有多种,其中以回归方程法最为简便迅速,也较准确。所以综合考虑,在实际运用中根据不同的需要,采用一元线性回归和幂函数回归较为合适。11个节瓜品种(品系)的一元线性回归选用叶长和叶宽的乘积作为指标,幂函数回归选用叶宽作为指标。可以看出所有的回归方程在1 %水平下呈极显著回归关系,每个品种的回归方程都是幂函数的R2值大于一元线性回归的,而 SE值远小于一元线性回归的。这就表明幂函数回归方程的准确性更高,但是一元线性回归方程也完全达到了应用的要求。中国粮油仪器网  http://www.grainyq.com/