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
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22