京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何选好种看看大数据_数据分析师培训
种子活力是评价农作物种子田间出苗潜力的指标,较标准发芽率更直接、更可靠。国家公益性行业(农业)科研专项“主要农作物高活力种子生产关键技术研究与示范”项目自2013年实施以来,已连续两年对我国玉米、水稻、小麦、棉花等主要农作物市场推广的种子样品的活力进行了检测,并分析了其田间出苗潜力。这些数据不仅有助于育种工作者筛选高活力品种和种质,而且有利于农民朋友在购买种子时识别优良品种。
棉花
【结果分析】通过实地购种、邮购等方式在我国11个省区收集棉花品种226个,平均发芽率为81%,平均发芽势为69%。不同收集地区品种的合格率存在差异,其中江苏的品种合格率(发芽率≥80%)最高,为88%。
【问题】套牌等现象比较严重,在一些地区,未经审定的品种也在销售。
玉米
【结果分析】同一品种收集地不同,种子质量存在差异。以“郑单958”和“先玉335”为例,从发芽率指标来看,除散卖样品外,其余样品均为合格样品,其中按粒包装的样品质量好于按重量包装的样品。
此外,同一品种不同公司生产其发芽率仍存在明显差异。
【问题】①购种无有力票据(发票),种子质量出现问题难以追溯责任;②散装种子充斥市场;③部分种子生产企业存在新旧种子混装、旧种子换新包装或直接在旧包装上贴新标签继续销售的现象;④包装袋标识“生产年份见封口”字样,但整个包装袋上均无生产日期;⑤包装袋标识信息表述不清;⑥网络销售的种子来源复杂,形式多样,监管难度较大;⑦按粒数或按重量包装的类型较多,同品种存在多种大小类型的包装。
水稻
【结果分析】品种类型不同,质量和活力状况存在差异;产地不同,质量和活力状况亦存在差异。如广东生产的籼型两系杂交稻种子发芽势、标准发芽率、田间成苗率分别为86%、86%、53%,江苏制种区生产的该品种三者指标分别77%、81%、37%,因此该品种在广东制种质量好于江苏制种的质量。又如四川生产的籼型三系杂交稻种子发芽势、标准发芽率、田间成苗率分别为82%、87%、76%,安徽制种区生产的该品种三者指标分别为79%、82%、70%,因此该品种在四川制种质量好于安徽制种的质量。
【问题】水稻种子的套牌现象比较严重,甚至于在一些地区,未经审定的品种也在销售,而且也无法避免购买到陈种子。从检测结果来看,常规稻和杂交稻种子样品的合格率在70%左右。
小麦
【结果分析】同一品种收集来源不同,种子质量亦存在差异。此次收集到11份“矮抗58”、9份“周麦22”、6份“济麦22”、7份“烟农19”样品,虽然平均标准发芽率都在90%以上,但仍有1份“矮抗58”、2份“周麦22”的小麦种子标准发芽率未达到85%,在此不排除有公司售卖陈种子的情况。
不同地区的小麦种子活力存在差异,其中京津地区冬小麦种子的标准发芽率及逆境发芽率均显著高于全国平均水平,河南、山东等其他省份的小麦种子标准发芽率均为93%,反映了全国平均水平。
【问题】在存放过程中,发现有极少量样品生虫,说明部分种子生产商在小麦收获后未进行杀虫处理。在严格的试验操作下,仍有少量样品出现发霉现象,说明在生产过程中可能种子内部带菌。值得一提的是,材料中的8份包衣种子在整个试验过程中均未发生任何生虫和发霉现象,由此可见对种子进行包衣处理能非常有效地保护种子。
项目组成员
王建华中国农业大学教授赵光武浙江农林大学教授孙群中国农业大学副教授李润枝北京农学院副教授江绪文青岛农业大学讲师
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22