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user: 3. 结果与分析 3.1. 各项调查指标统计值 在44个样地的各项调查指标统计值中，标准差相对较低的指标是单位面积株数X 8 和株营养面积X 5 、栽植年限X 1 树龄和X 2 近地干径(简称干径)，修剪和管理指标X 3 冠幅和X 4 树高；产量指标即X 6 株标准枝个数、X 7 株产量、X 9 单位面积产量的标准差较大(表1)。此外，由于修剪管理对花椒树高X 4 的控制，多数花椒树高在2.5 m左右，只有修剪管理水平差的椒园树高可达3.5 m左右；X 5 是每株花椒树占有的土地面积、与单位面积株数X 8 意义相同。 Table 1 The mean number and step difference of 9 survey target indexes in 44 plot 指标survey target X min − X max X ¯ ± S 指标survey target X min − X max X ¯ ± S X 1 树龄/a 3.00~28.00 12.95 ± 7.20 X 6 株标准枝数 3.54~506.00 95.81 ± 89.26 X 2 干径/cm 3.62~20.53 9.93 ± 4.71 X 7 株产量/kg 0.23~24.44 5.78 ± 5.65 X 3 冠幅/cm 172.70~675.00 368.32 ± 93.53 X 8 单位面积株数 16.29~69.65 44.70 ± 12.06 X 4 树高/m 1.38~3.58 2.47 ± 0.56 X 9 单位面积产量/kg 10.34~1118.70 256.49 ± 236.06 X 5 株营养面积/m 2 9.59~40.92 15.74 ± 6.31 表1. 44个样地中9个调查指标的均数和级差 注：X 1 ，树龄tree age/a；X 2 ，干径near-ground stem diameter/cm；X 3 ，冠幅crown width/cm；X 4 ，树高tree height/m；X 5 ，株营养面积vegetative area of plant/m 2 ；X 6 ，株标准枝数plant standard branches number；X 7 ，株产量plant yield/kg；X 8 ，单位面积株数unit area plant；X 9 ，单位面积产量unit area yield/kg。面积单位为666.7 m 2 。 3.2. 花椒产量构成因素与株产量的相关性及通经分析 3.2.1. 树冠结构因素对株产量的直接及间接影响 对树冠结构因素X 1 ~X 6 与株产量X 7 进行相关性和通经分析(表2)，结果表明与株产量相关性顺序为X 6 株标准枝数 > X 3 冠幅 > X 1 树龄和X 2 干径 > X 4 树高 > X 5 株营养面积，X 6 、X 3 和X 1 的决定系数及其总贡献最大；X 6 、X 3 和X 1 的直接通经系数最大，X 2 、X 3 、X 4 的间接通经系数之和最大，但间接通经系数在X 1 →Y、X 3 →Y尤其是X 6 →Y基本为正值，在X 2 →Y、X 4 →Y和X 5 →Y几乎为负值。综合分析说明，X 1 或X 2 、X 3 、X 4 、X 6 对株产量的影响作用明显。 Table 2 Direct and indirect effects between crown structure factors and plant yield of prickly as X r Yi P yi d Yi = R 2 r Yi P yi P yic (indirect path coefficient) X 1 →Y X 2 →Y X 3 →Y X 4 →Y X 5 →Y X 6 →Y ∑ X 1 0.5692 0.2420 0.0586 0.1378 −0.1465 0.1309 −0.0879 −0.0029 0.4344 0.3280 X 2 0.5808 −0.1510 0.0228 −0.0877 0.2347 0.1434 −0.0937 −0.0027 0.4493 0.7310 X 3 0.8345 0.2078 0.0432 0.1734 0.1525 −0.1042 −0.0923 −0.0003 0.6665 0.6222 X 4 0.4610 −0.1442 0.0208 −0.0665 0.1476 −0.0982 0.1330 −0.0052 0.4269 0.6042 X 5 −0.0481 0.0110 0.0001 −0.0005 −0.0629 0.0378 −0.0062 0.0678 −0.0974 −0.0610 X 6 0.9046 0.7489 0.5608 0.6775 0.1404 −0.0906 0.1850 −0.0822 −0.0014 0.1511 表2. 花椒树冠结构因素对株产量的直接及间接作用 注：r Yi = 相关系数correlation coefficient；P yi = 直接通经系数directly path coefficient；d Yi = X→Y决定系数determining coefficient；r Yi P yi = X对R 2 的总贡献X’s total contribution to R 2 ；P yic (indirect path coefficient) = 间接通经系数。 3.2.2. 树冠结构因素与株产量间的通经分析 G 1 ~G 6 分析组通经分析结果表明，各因素的直接通经系数的总趋势是X 6 > X 1 > X 3 > X 5 > X 4 > X 2 ，间接通经系数的总趋势是X 2 > X 3 > X 4 > X 1 > X 6 > X 5 (表3)。表3还反映出，因素X 1 、X 2 、X 3 和X 4 对株产量的影响 ∑ P y i c > P yi ，因素X 5 对株产量的影响可忽略不计，因素X 6 对株产量的影响P y 6 > ∑ P y 6 c ；逐步去除不敏感项后剩余项的 P y i 和 ∑ P y i c 值升降水平有差异，去除X 1 后 P y 2 和 P y 6 、去除X 2 后 P y 1 c 和 ∑ P y 3 c 、去除X 4 后 P y 2 c 增量明显。说明因素X 1 和X 2 有相互抵消作用，X 1 树龄(或X 2 干径)、X 3 冠幅、X 6 株标准枝数是株产量形成的基础，X 4 树高对株产量有间接的提携作用。 Table 3 Eliminate insensitivity factor gradually， direct and indirect path coefficient on plant yield (X7) of each facto 分析组 AG X 1 r Y 1 = 0.5692 X 2 r Y 2 = 0.5808 X 3 r Y 3 = 0.8345 X 4 r Y 4 = 0.461 X 5 r Y 5 = −0.0481 X 6 r Y 6 = 0.9046 P y 1 ∑ P y 1 c P y 2 ∑ P y 2 c P y 3 ∑ P y 3 c P y 4 ∑ P y 4 c P y 5 ∑ P y 5 c P y 6 ∑ P y 6 c G 1 0.2420 0.3280 −0.1510 0.7310 0.2078 0.6222 −0.1442 0.6042 0.0110 −0.0610 0.7489 0.1511 G 2 0.2433 0.3267 −0.1543 0.7343 0.2190 0.6110 −0.1519 0.6119 0.7431 0.1569 G 3 0.2646 0.3054 −0.2367 0.8167 0.1722 0.6578 0.7352 0.1648 G 4 0.1081 0.4619 0.1818 0.6482 −0.1590 0.6190 0.7661 0.1339 G 5 0.0534 0.5166 0.1102 0.7198 0.7709 0.1291 G 6 0.0349 0.5451 0.1133 0.7167 0.7782 0.1218 表3. 逐步去除不敏感项，各因素对株产量(X 7 )直接及间接通经系数 注：P yi = 直接通径系数Direct Path Coefficient； ∑ P y i c = 间接通径系数的合计。 在分析组G 1 ~G 6 中，由于各因素(X 1 ~X 6 )分别与株产量X 7 关联的相关系数不变(表2 r Yi )，但r Yi 是简单相关状态下的相关值，X i 与X 7 生成各因子r Yi 值的基础不同，所以r Yi 值难以衡量的反映出其在Xi→X 7 关系中的地位高低。为此采用相关概率ZX i 对r Yi 值进行归一化处理，处理后各因素与株产量X 7 的相关概率值ZX 6 > ZX 3 > ZX 2 和ZX 1 > ZX 4 > ZX 5 (图1(A))。图1(B)还表明，在分析组G 1 ~G 6 中X 1 ~X 6 的通经系数变化规律差异很大，以X 6 的通经系数最大、其次是X 1 和X 3 ，X 2 和X 4 的通经系数几乎均为负值。ZX i 和通经系数表明，构成株产量X 7 的重要程度以因素X 6 最大、其次是X 3 ，X 1 和X 2 的重要性和作用相似，X 4 的作用较小，X 5 可以舍弃。 图1. G 1 ~G 6 分析组中各因素与株产量间的相关概率(Z i )及通经系数 3.2.3. 树冠结构因素与株产量间的回归分析 逐步去除对株产量X 7 影响弱的因素进行回归分析表明，尽管去除因素个数不同，分析组G 1 ~G 6 中各因素与X 7 的相关系数也与表1中的r Yi 无差异(表4)。虽然6个分析组回归方程的R 2 差异很小，但R 2 值的大小为G 4 > G 2 > G 6 > G 1 > G 5 > G 3 ；此外由于X 1 是由X 2 值换算而来，所以G 5 与G 6 组回归方程中的截距和斜率差异很小。G 1 ~G 6 组回归分析说明，X 1 与X 2 在回归方程中可相互替代，X 4 、X 5 对株产量的影响较弱，因此G 4 组回归方程对株产量的预测效果最好。 Table 4 Eliminate insensitivity factor gradually， regression equation between plant yield (X7) and various factor 分析组 analytical group (AG) 因素个数 number of factor (NF) 回归方程regression equation (RE) RE的R 2 R 2 of RE 组1G 1 6 X 7 = 0.2329X 1 − 0.2585X 2 + 0.0148X 3 − 1.5147X 4 + 0.0045X 5 + 0.0464X 6 − 0.8684 0.8155 组2G 2 5 (去X 5 ) X 7 = 0.2331X 1 − 0.2603X 2 + 0.0152X 3 − 1.5630X 4 + 0.0462X 6 − 0.8102 0.8204 组3G 3 4 (去X 5 、X 4 ) X 7 = 0.2416X 1 − 0.3489X 2 + 0.0124X 3 + 0.0455X 6 − 2.8241 0.8112 组4G 4 4 (去X 5 、X 2 ) X 7 = 0.0853X 1 + 0.0117X 3 − 1.6533X 4 + 0.0484X 6 − 0.1930 0.8226 组5G 5 3 (去X 5 、X 4 、X 2 ) X 7 = 0.0405X 1 + 0.0075X 3 + 0.0484X 6 − 2.1392 0.8118 组6G 6 3 (去X 5 、X 4 、X 1 ) X 7 = 0.0325X 2 + 0.0079X 3 + 0.0488X 6 − 2.1430 0.8197 表4. 逐步去除不敏感项，株产量(X 7 )与各因素间的回归方程 在G 1 ~G 6 分析组中，各因素对R 2 总贡献不同，因素X 1 、X 3 尤其X 6 的贡献最大，逐步去除的因素X 2 、X 4 和X 5 对R 2 总贡献几乎为负值，但去除X 1 后释放了X 2 的正向贡献值；G 3 ~G 6 分析组X 6 的贡献值逐步提升，去除X 4 和X 5 明显提升X 1 降低X 3 的贡献值，去除X 2 和X 5 明显降低X 1 的贡献值，去除X 2 、X 4 和X 5 明显降低X 1 降低X 3 的贡献值(表5)。这表明株产量的形成，因素X 1 或X 2 、X 3 和X 6 较其他因素重要，树高X 4 的重要性相对较低，可不考虑因素X 5 。 Table 5 Eliminate insensitivity factor gradually， the total contribution of each factor to R2 in plant yield (X7) analysi 分析组 analytical group (AG) 各自变量对回归方程R 2 的总贡献the total contribution of each variable to the RE R 2 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 G 1 0.1378 −0.0877 0.1734 −0.0665 −0.0005 0.6775 G 2 0.1385 −0.0896 0.1827 −0.0700 0.6722 G 3 0.1506 −0.1375 0.1437 0.6651 G 4 0.0615 0.1517 −0.0733 0.6930 G 5 0.0304 0.0920 0.6974 G 6 0.0203 0.0946 0.7040 表5. 逐步去除不敏感项，株产量(X 7 )分析中各因素对R 2 总贡献影响分析 为此，根据上述分析中对各个X i 与X 7 关系或重要性的评价，对因素新组合 { X 1 ，   X 3 ，   X 4 ；   X 7 } 、   { X 2 ，   X 3 ，   X 4 ；   X 7 } 、 { X 1 ，   X 3 ，   X 4 ，   X 6 ；   X 7 } 及 { X 2 ，   X 3 ，   X 4 ，   X 6 ；   X 7 } 进行回归分析，获得株产量X 7 回归方程Mp-1、Mp-2、Mp-3和Mp-4 (表6)。 Table 6 Combination and the regression model of X 组合 各组合与X 7 的回归模型 Combination 回归方程regression equation (RE) R 2 S P Mp-1 X 7 = 0.1055X 1 + 0.0517X 3 − 1.6607X 4 − 1.6607 0.8451 3.1288 5.7706E−11 Mp-2 X 7 = 0.0707X 2 + 0.0532X 3 − 1.3882X 4 − 11.1032 0.8404 3.1727 1.0024E−10 Mp-3 X 7 = 0.0853X 1 + 0.0117X 3 − 1.6533X 4 + 0.0483X 6 − 0.1928 0.9160 2.3776 5.8314E−15 Mp-4 X 7 = 0.1087X 2 + 0.0109X 3 − 1.5846X 4 + 0.0494X 6 − 0.1254 0.9146 2.3968 7.967E−15 表6. 各组合与X 7 的回归模型 方程Mp-1~Mp-4的R 2 均大于与表3中的R 2 ，且方程对株产量预测结果与实际调查值差异很小、P < 0.005。调查株产量时，对X 6 的估测费时费力；因此，如对株产量的评估精度要求不高、可选用Mp-1或Mp-2模型及其指标，如对株产量的评估精度要求较高、则可选用Mp-3或Mp-4模型及其指标进行调查。 3.3. 花椒产量构成因素与单位面积(666.7 m 2 )产量的相关性及通经分析 3.3.1. 树冠结构和椒园环境因素对单位面积产量的直接及间接影响 树冠结构因素X 1 ~X 8 (其中X 5 和X 8 是椒园环境因素)与单位面积产量X 9 的相关性和通经分析结果表明(表7)，各因素与单位面积产量间的相关系数r Yi 值依次为X 7 > X 6 > X 1 > X 3 > X 2 > X 4 > X 8 > X 5 ，X 2 、X 7 和X 8 的决定系数d Yi 值较大，X 1 、X 3 、X 4 、X 7 和X 8 对R 2 的总贡献值较大，直接通经系数P yi 值X 7 > X 8 > X 1 和X 3 > X 5 > X 4 > X 2 和X 6 ；间接通经系数之和X 2 > X 6 > (X 1 、X 3 和X 4 ) > (X 5 、X 7 和X 8 )，但间接通经系数在X 1 →Y、X 3 →Y、X 4 →Y、X 7 →Y及X 8 →Y基本为正值，在X 2 →Y、X 5 →Y和X 6 →Y几乎为负值。综合分析说明，X 1 或X 2 、X 3 、X 4 、X 6 和X 7 对单位面积产量的影响作用明显。 Table 7 Direct and indirect effects between crown structure factors and unit area yield of prickly as X r Yi P yi d Yi = R 2 r Yi P yi P yic (indirect path coefficient) X 1 →Y X 2 →Y X 3 →Y X 4 →Y X 5 →Y X 6 →Y X 7 →Y X 8 →Y ∑ X 1 0.7105 0.1758 0.0309 0.1249 −0.3720 0.1307 0.0343 −0.0345 −0.1042 0.7701 0.1098 0.5342 X 2 0.6685 −0.3835 0.1471 −0.2564 0.1705 0.1427 0.0373 −0.0273 −0.1067 0.7597 0.0773 1.0535 X 3 0.7068 0.1720 0.0296 0.1216 0.1336 −0.3183 0.0353 0.0086 −0.1130 0.8325 −0.0407 0.5380 X 4 0.5676 0.0504 0.0025 0.0286 0.1195 −0.2838 0.1204 −0.0086 −0.0866 0.6140 0.0448 0.5196 X 5 −0.2629 0.1437 0.0206 −0.0378 −0.0422 0.0729 0.0103 −0.0030 0.0100 −0.0937 −0.3580 −0.4037 X 6 0.7861 −0.1256 0.0158 −0.0987 0.1459 −0.3260 0.1548 0.0348 −0.0115 0.9054 0.0122 0.9156 X 7 0.9387 1.0407 1.0830 0.9768 0.1301 −0.2800 0.1376 0.0297 −0.0129 −0.1092 0.0041 −0.1007 X 8 0.2519 0.4068 0.1655 0.1025 0.0475 −0.0729 −0.0172 0.0055 −0.1264 −0.0038 0.0104 −0.1568 表7. 花椒树冠结构因素对单位面积产量的直接及间接作用 注：r Yi = 相关系数；P yi = 直接通经系数；d Yi = X→Y决定系数；r Yi P yi = X对R 2 的总贡献；Pyic = 间接通经系数。 3.3.2. 树冠结构和椒园环境因素与单位面积产量间的通经分析 通经分析结果表明，分析组G7~G12的各因素P yi 总趋势是X 7 > X 8 > X 3 > X 5 > X 4 > X 1 > X 2 和X 6 ， ∑ P y i c 的总趋势是X 2 > X 6 > X 1 > X 3 和X 4 、其余因素的 ∑ P y i c 为负值(表8)。此外，X 1 和X 2 的分步去除对P y 1c 和P y 2c 有反向互作影响，去除X 2 明显提升P y 1c 和P y 3c 值，各去除项均降低Py 6 和P y 6c 值。这说明，X 1 树龄(或X 2 干径)、X 3 冠幅、X 6 株标准枝数是产量形成的基础，X 4 树高对产量有间接的提携作用，但因素X 1 和X 2 在产量分析中有相互削弱。 分析组G 7 ~G 12 中，各因素与单位面积产量X 9 的相关概率值ZX 7 > ZX 6 > (ZX 1 、ZX 2 和ZX 3 ) > ZX 4 > ZX 8 > ZX 5 (图2(C))。在X 1 ~X 8 的通经系数变化图中(图2(D))，通经系数值的总体大小依次是X 7 、X 8 、X 3 、X 1 、X 5 和X 4 ，X 2 和X 6 的通经系数几乎均为负值。综合ZX i 和通经系数变化规律表明，构成单位面积产量X 9 的重要因素是X 7 和X 6 ，X 1 和X 2 的作用相同、可舍其一，冠幅X 3 、树高X 4 和栽植密度X 8 是基础，X 5 可以舍弃。 Table 8 Eliminate insensitivity factor gradually， direct and indirect path coefficient on unit area yield (X9) of each facto AG X 1 r Y 1 = 0.7105 X 2 r Y 2 = 0.6685 X 3 r Y 3 = 0.7068 X 4 r Y 4 = 0.5676 X 5 r Y 5 = −0.2629 X 6 r Y 6 = 0.7861 X 7 r Y 7 = 0.9387 X 8 r Y 8 = 0.2519 P yi ΣP yic P yi ΣP yic P yi ΣP yic P yi ΣP yic P yi ΣP yic P yi ΣP yic P yi ΣP yic P yi ΣP yic G 7 0.1758 0.5342 −0.3835 1.0535 0.1720 0.5380 0.0504 0.5196 0.1437 −0.4037 −0.1256 0.9156 1.0407 −0.1007 0.4068 −0.1568 G 8 0.3036 0.4064 −0.5141 1.1841 0.2100 0.5000 0.0776 0.4924 −0.1489 0.9389 1.0037 −0.0637 0.2726 −0.0226 G 9 0.2478 0.4622 −0.4245 1.0945 0.2198 0.4902 −0.1379 0.9279 1.0078 −0.0678 0.2798 −0.0298 G 10 −0.1232 0.8332 0.0823 0.6277 0.0333 0.5367 −0.1379 0.9279 1.0628 −0.1228 0.2813 −0.0313 G 11 −0.1143 0.8243 0.0976 0.6124 −0.1336 0.9236 1.0599 −0.1199 0.2840 −0.0340 G 12 −0.1811 0.8511 0.1597 0.5503 −0.1140 0.9040 1.0407 −0.1007 0.2934 −0.0434 表8. 逐步去除不敏感项，各因素对单位面积产量(X 9 )直接及间接通经系数 图2. G 7 ~G 12 分析组中各因素与单位面积产量(X 9 )间的相关概率(Z i )及通经系数 3.3.3. 树冠结构因素与单位面积产量间的回归分析 逐步去除对单位面积产量X 9 影响弱的因素进行回归分析，结果表明尽管去除因素个数不同，分析组G 7 ~G 12 中各因素与X 9 的相关系数也与表1中的r Yi 无差异(表9)。虽然6个分析组回归方程的R 2 差异很小，但R 2 值的大小基本可区分为差异很小的两组、即G 7 、G 8 和G 9 > G 10 、G 11 和G 12 ；此外，G 7 、G 8 与G 9 组回归方程中的截距和斜率基本处于同一数量级。由于G 7 ~G 12 组回归分析中的R 2 值差异很小，X 1 与X 2 在回归方程中可相互替代，X 4 、X 5 对产量的影响较弱，因此G 11 和G 12 组回归方程对单位面积产量的预测效果较合理。 Table 9 Eliminate insensitivity factor gradually， regression equation between unit area yield (X9) and various factor 分析组 AG 因素个数NF 回归方程regression equation (RE) R 2 of RE G 7 8 X 9 = 13.5001X 1 − 34.4922X 2 + 0.6851X 3 + 33.5516X 4 + 3.8854X 5 − 0.8064X 6 + 20.6722X 7 + 7.0752X 8 − 508.4605 0.9562 G 8 7 (去X 5 ) X 9 = 17.0705X 1 − 40.2267X 2 + 0.7704X 3 + 42.1667X 4 − 0.9019X 6 + 49.6396X 7 + 5.3252X 8 − 393.0553 0.9562 G 9 6 (去X 5 、X 4 ) X 9 = 15.0906X 1 − 34.9549X 2 + 0.8104X 3 − 0.8458X 6 + 49.6442X 7 + 5.4893X 8 − 349.0807 0.9543 G 10 6 (X 5 、X 2 ) X 9 = − 3.8029X 1 + 0.3145X 3 + 17.1426X 4 − 0.7898X 6 + 52.7480X 7 + 5.6044X 8 − 333.4204 0.9416 G 11 5 (去X 5 、X 4 、X 2 ) X 9 = − 3.4698X 1 + 0.3584X 3 − 0.7716X 6 + 52.5704X 7 + 5.6607X 8 − 317.4804 0.9432 G 12 5 (去X 5 、X 4 、X 1 ) X 9 = − 10.7770X 2 + 0.5410X 3 − 0.6749X 6 + 51.8692X 7 + 5.9501X 8 − 342.8709 0.9488 表9. 逐步去除不敏感项，单位面积产量(X 9 )与各因素间的回归方程 各因素对回归方程R 2 的总贡献不同(表10)，因素X 3 、X 8 尤其X 7 的贡献最大，X 6 和逐步去除的X 2 及X 5 对R 2 总贡献均为负值。此外，逐步去除因素后剩余因素后R 2 的总贡献升降值不同，对R 2 总贡献值的明显作用为X 1 与X 2 相互冲突、缺少X 2 明显降低X 3 、全部去除因素均降低X 8 。这表明，单位面积产量与因素X 1 (或X 2 )、X 3 、X 4 、X 7 和X 8 关联性强，在预测单位面积产量时可排除X 2 和X 5 、甚至X 1 。 Table 1 0 Eliminate insensitivity factor gradually， the total contribution of each factor to R2 in unit area yield (X9) analysi AG 各自变量对回归方程R 2 的总贡献 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 G 7 0.1249 −0.2564 0.1216 0.0286 −0.0378 −0.0987 0.9768 0.1025 G 8 0.2157 −0.3437 0.1484 0.0440 −0.1171 0.9421 0.0687 G 9 0.1761 −0.2837 0.1554 −0.1084 0.9460 0.0705 G 10 −0.0875 0.0582 0.0189 −0.1084 0.9977 0.0709 G 11 −0.0812 0.0690 −0.1050 0.9949 0.0716 G 12 −0.1211 0.1129 −0.0896 0.9768 0.0739 表10. 逐步去除不敏感项，单位面积产量(X 9 )分析中各因素对R 2 总贡献影响分析 利用上述株产量X 7 回归模型与栽植密度X 8 即可预测单位面积产量X 9 ，但株产量又与多个因素尤其是株标准枝数X 6 相关。为此，根据以上通经和回归分析中各X i 与X 9 的相关性和重要性评价，重新选出预测X 9 的因素组合，其中包含主要因素株标准枝数X 6 的组合MG1分别为 { X 6 ，   X 8 ;   X 9 } 、 { X 1 ，   X 3 ，   X 4 ，   X 6 ，   X 8 ;   X 9 } 、 { X 2 ，   X 3 ，   X 4 ，   X 6 ，   X 8 ;   X 9 } ，包含主要因素株产量X 7 的组合MG2分别为 { X 7 ，   X 8 ;   X 9 } 、 { X 3 ，   X 4 ，   X 7 ，   X 8 ;   X 9 } 、 { X 1 ，   X 3 ，   X 4 ，   X 7 ，   X 8 ;   X 9 } 、 { X 2 ，   X 3 ，   X 4 ，   X 7 ，   X 8 ;   X 9 } ，无X 6 和X 7 的组合MG3为 { X 1 ，   X 3 ，   X 4 ，   X 8 ;   X 9 } 、 { X 2 ，   X 3 ，   X 4 ，     X 8 ;   X 9 } ，回归模型如表11。 Table 1 1 Combination and the regression model of X 组合 各组合与X 9 的回归模型 Combination 回归方程regression equation (RE) R 2 S P MG1-1 X 9 = 2.8368X 6 + 4.4977X 8 − 198.0780 0.8190 140.0497 1.0100E−07 MG1-2 X 9 = −0.5860X 1 + 0.5033X 3 −13.4722X 4 + 2.3546X 6 + 5.0670X 8 − 326.0750 0.8222 146.7294 1.0100E−07 MG1-3 X 9 = −14.4057X 2 + 0.7589X 3 + 8.6419X 4 + 2.6285X 6 + 5.9336X 8 − 405.4520 0.8289 144.1477 6.6400E−06 MG2-1 X 9 = 45.2437X 7 + 4.8047X 8 − 217.4920 0.9702 59.1115 1.3800E−18 MG2-2 X 9 = −0.1264X 3 + 0.2988X 4 + 46.9886X 7 + 4.7109X 8 − 177.9118 0.9706 60.8811 2.7400E−16 MG2-3 X 9 = −5.5547X 1 + 0.0581X 3 + 13.4617X 4 + 49.0713X 7 + 5.5905X 8 − 259.2874 0.9737 58.7632 7.5877E−16 MG2-4 X 9 = −14.5938X 2 + 0.2744X 3 + 26.9193X 4 + 48.4771X 7 + 5.7937X 8 − 305.3482 0.9771 54.9037 7.5877E−16 MG3-1 X 9 = 7.5678X 1 + 1.6155X 3 − 7.1035X 4 + 4.9706X 8 − 629.9217 0.7850 156.6788 2.2565E−05 MG3-2 X 9 = −2.0964X 2 + 2.0622X 3 + 15.3817X 4 + 6.4253X 8 − 797.9958 0.7773 159.1157 3.3600E−05 表11. 各组合与X 9 的回归模型 上述3组回归方程模型对X 9 的预测结果与调查值差异均很小、P < 0.005，但模型组MG2的R 2 和S值明显优于其他两组，MG3的R 2 和S值相对较差。因此，如果有株产量X 7 的评估值，使用MG2-1模型评估单位面积产量X 9 较合适，如要提高X 9 的评估精度可选用MG2-3和MG2-4模型；如果对X 9 的评估精度要求不高，且有株标准枝数X 6 调查值，可选用MG1-1模型评估出X 9 ；如果缺少X 6 和X 7 调查数据，只对X 9 进行粗略估测，使用MG3-1和MG3-2最为合适。此外，MG1~MG3回归模型与表9中的模型相比较，MG2模型的R 2 值 > 表9中各模型 > MG1 > MG3，但表9中各模型均同时含有因素X 6 和X 7 ，而获取X 6 和X 7 调查值的难度远大于因素X 1 、X 2 、X 3 、X 4 、X 8 。