一种基于一元线性回归方程的石斛属寿命预测方法及其应用

1.本技术涉及花寿命预测，具体属于一种基于一元线性回归方程的石斛属寿命预测方法。


背景技术：

2.现有技术在进行花寿命监测的过程中，首先要对花苞悬挂吊牌，其次待花完全开放日开始计算并监测，且每隔3天进行观测，最后，当观测到唇瓣关闭，或唇瓣、花瓣及萼片出现衰老黄斑后，花寿命监测结束，以天为单位记录花寿命。另外，无限花序类型植物选取3-10株植物，每株植物选择2朵花进行观测，保证观测6-20朵花寿命，具有有限花序类型的植物或具单花植物观测6-20株植物，保证观测6-20朵花寿命。
3.目前，在进行花寿命监测的过程中，工作人员对花苞悬挂吊牌时，难免会出现吊牌掉落的情况，且在花完全开放日开始计算并每隔三天进行监测，由于很多花完全开放的时间不一致，加上人为的判断开花，不仅会增加工作人员的工作量，而且会使得实验的结果误差较大。此外，在监测的过程中，外在的环境因素（如高温、暴雨、虫害）等也会影响花瓣的关闭以及衰老黄斑，从而影响着花寿命，因此会影响花寿命检测的结果，从而降低实验的效率和准确性。
4.前人已对影响花寿命的相关参数进行研究，如花期平均气温对花寿命有较高的预测力，而每朵花的花粉数次之；花萼长度与花寿命具有正相关关系；基因组大小与花寿命呈正相关，而花寿命与唇表皮细胞大小呈负相关，且花的寿命也与花的解剖性状存在相关性。但由于实验的过程繁琐,实验的成本较高，基于以上的研究结果较难快速预测花的寿命。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种基于一元线性回归方程的石斛属寿命预测方法，通过对花寿命与穿刺力以及花寿命与单位面积花干重的数据进行相关性分析，提供一种能够缩短花寿命监测的时间，减少监测的工作量和提高实验的效率以及准确性的石斛科花寿命预测方法，使得花寿命预测过程操作过程简便易懂且成本较低。
6.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于一元线性回归方程的石斛属寿命预测方法，其特征在于：所述花寿命为自花完全开放当天至出现唇瓣关闭和花萼、侧瓣、唇瓣及萼片出现衰老黄斑中任一状态时的总天数，所述预测方法具体包括以下步骤：s1选取植株并挂牌标记：选取兰科石斛属中的20种以上植株，并挂牌标识，以进行数据采集，数据采集包括对挂牌标识植株进行单位面积花干重和穿刺力数据采集，以及花朵自然寿命人工监测数据采集；s2单位面积花干重和穿刺力数据采集：通过推拉力计仪器（精度0.001n, hadpi, leqing, china）测量待测量植株的萼片、侧瓣、唇瓣的穿刺力，通过测量仪器测量萼片、侧瓣、唇瓣的单位面积花干重，所述测量仪器包括叶面积仪、烘箱和电子秤，得出3组萼片、侧
瓣、唇瓣的穿刺力数据和3组萼片、侧瓣、唇瓣的单位面积花干重数据；将进行单位面积花干重和穿刺力数据采集的所属种的植株进行人工寿命监测，每种植株随机选取若干花朵进行自然寿命检测，取平均值并进行数据记录，，将得出的7组数据存储于excel中；s3数据处理：对步骤s2中得出的7组数据，进行数据处理，对花寿命与穿刺力以及花寿命与单位面积花干重的数据进行相关性分析，得出6组一次函数公式和与每组线性回归方程相对应的相关性指数r2，比较6组r2值，选取具备最大r2值的一次函数公式作为石斛属花寿命预测公式。
7.进一步优选地，步骤s2中推拉力计仪器测量待测量植株的萼片、侧瓣、唇瓣的穿刺力具体包括以下步骤：s21准备：将采取的某种兰科石斛属样本进行整理，筛选出3朵大小形状近似相同的花，将3朵花的侧瓣摘下，每朵摘除一瓣侧瓣，并进1-3标记，后将其放置在提前准备好的有水的培养皿或者烧杯中复水；s22穿刺测量并记录数据：按3侧瓣的顺序依次测定其穿刺力的大小，先擦去复水之后侧瓣表面的杂质及水分，将侧瓣边界和中脉之间以及侧瓣尖端和基部之间的中间位置平整的横放在推拉力计的圆孔磁铁上，保证其直径为0.5 mm的穿孔针下落时避开侧瓣的主脉和中部的重要次生脉，其测定所需的最大力即为侧瓣穿刺力fp，kn/m，后依次记录数据后取平均值，重复s21-s22对萼片和唇瓣进行穿刺力数据采集；测量仪器测量萼片、侧瓣、唇瓣的单位面积花干重具体包括以下步骤：s23准备：将已测完穿刺力数据的花朵按原序号排列；s24单位面积花干重测量并记录数据：采用li-cor 3000a叶面积仪依次测量侧瓣的花瓣面积，在测量完花瓣面积之后，将每个侧瓣的样品根据序号依次放入信封中，做好标记放入70℃烘箱中，48小时后取出依次称量侧瓣的干重，花干重除以花面积得出单位面积花干重（g m-2
），依次记录数据后取平均值，重复s23-s24对萼片和唇瓣进行单位面积花干重数据采集。
8.进一步地，所述数据处理包括以下步骤：s31，数据整理：打开excel表格，在excel空表中分别输入花寿命，萼片、侧瓣、唇瓣穿刺力数据，萼片、侧瓣、唇瓣单位面积花干重数据，共计7列数据；s32，得出一次函数公式：将花寿命与穿刺力数据以及花寿命与单位面积花干重数据分别进行相关性分析，计算出其6组一次函数公式以及相应的相关性指数r2，选择具备最大相关性指数r2的一次函数公式为最优公式；s33，预测花寿命：测定单位面积花干重或穿刺力，将数据代入s32中最优公式计算出，待测石斛属花寿命。
9.进一步地，所述数据处理为excel结合r语言软件读取数据和撰写代码作图。
10.更加优选地，选取兰科石斛属中的23种植株，并进行数据处理得出的最优公式为侧瓣单位面积花干重与花寿命的一元线性回归方程，y=0.5806x+4.034 ，r2=0.78。
11.基于一元线性回归方程的石斛属寿命预测方法的应用，其特征在于：测得侧瓣单位面积花干重数据x套入最优公式，求出花寿命y的数值。
12.与现有技术相比本发明具有以下特点和有益效果：本发明公开了一种石斛属花寿命预测的快捷方式，穿刺力的测定能够表征花瓣力
学支持强度以探究花寿命与其相关关系，干重的测定能够表征生物量以探究花寿命与其相关关系，同时花面积和干重的测定能够计算单位面积干重以探究花寿命与其相关关系，通过对花朵的萼片、侧瓣、唇瓣等进行穿刺力、面积、干重参数的测量以及后期的数据处理得出相关性的公式，且根据公式可以快速预测出花的寿命，使得能够缩短花寿命监测的时间，同时可以避免在室外监测花寿命时环境等因素的影响，从而提高实验的效率和准确性，且操作的过程简便易懂，成本较低。
附图说明
13.图1为本技术采用excel表格进行数据处理的数据排列图示；图2为具体实施过程中得出的6组散点图图示；图3为采用r语言软件作图的花寿命与穿刺力的数据图示；图4为采用r语言软件作图的花寿命与单位面积花干重的数据图示；图5为通过r语言软件作出的花寿命与侧瓣穿刺力相关性散点图；图6为通过r语言软件作图的代码图示。
具体实施方式
14.为使本发明实现的技术手段、创新特征、达成目的与功效易于明白了解，下面对本发明进一步说明。
15.在此记载的实施例为本发明的特定的具体实施方式，用于说明本发明的构思，均是解释性和示例性的，不应解释为对本发明实施方式及本发明范围的限制。除在此记载的实施例外，本领域技术人员还能够基于本技术权利要求书和说明书所公开的内容采用显而易见的其它技术方案，这些技术方案包括采用对在此记载的实施例的做出任何显而易见的替换和修改的技术方案。
16.本技术根据样本数据的统计特征估计总体的相应特征，根据多个样本绘制的散点图，可利用散点图中的数据确定线性回归方程，可根据此方程由已知量推测未知量，为估算和预测提供一个重要方法。
17.具体属于一种基于一元线性回归方程的石斛属寿命预测方法，花寿命为自花完全开放当天至出现唇瓣关闭和花萼、侧瓣、唇瓣及萼片出现衰老黄斑中任一状态时的总天数，所述预测方法具体包括以下步骤：s1选取植株并挂牌标记：选取兰科石斛属中的20种以上植株，并挂牌标识，以进行数据采集，数据采集包括对挂牌标识植株进行单位面积花干重和穿刺力数据采集，以及花朵自然寿命人工监测数据采集；s2单位面积花干重和穿刺力数据采集：通过推拉力计仪器测量待测量植株的萼片、侧瓣、唇瓣的穿刺力，通过测量仪器测量萼片、侧瓣、唇瓣的单位面积花干重，所述测量仪器包括叶面积仪、烘箱和电子秤，得出3组萼片、侧瓣、唇瓣的穿刺力数据和3组萼片、侧瓣、唇瓣的单位面积花干重数据；将进行单位面积花干重和穿刺力数据采集的所属种的植株进行人工寿命监测，每种植株随机选取若干花朵进行自然寿命检测，取平均值并进行数据记录；将得出的7组数据存储于excel中s3数据处理：对步骤s2中得出的7组数据，并进行数据处理，得出6组一次函数公式
和与每组线性回归方程相对应的相关性指数r2，比较6组r2值，选取具备最大r2值的一次函数公式作为石斛属花寿命预测公式。
18.步骤s2中通过推拉力计仪器测量待测量植株的萼片、侧瓣、唇瓣的穿刺力具体包括以下步骤：s21准备：将采取的某种兰科石斛属样本进行整理，筛选出3朵大小形状近似相同的花，将3朵花的侧瓣摘下，每朵摘除一瓣侧瓣，并进1-3标记，后将其放置在提前准备好的有水的培养皿或者烧杯中复水，如果不复水，侧瓣失水过快，则影响数据测量准确性，复水目的达到水分平衡；s22穿刺测量并记录数据：按3侧瓣的顺序依次测定其穿刺力的大小，先擦去复水之后侧瓣表面的杂质及水分，将侧瓣边界和中脉之间以及侧瓣尖端和基部之间的中间位置平整的横放在推拉力计的圆孔磁铁上，为减小数据误差及影响测量结果，应保证其直径为0.5 mm的穿孔针下落时避开侧瓣的主脉和中部的重要次生脉，其测定所需的最大力即为侧瓣穿刺力fp，kn/m，后依次记录数据后取平均值，重复s21-s22对萼片和唇瓣进行穿刺力数据采集；通过测量仪器测量萼片、侧瓣、唇瓣的单位面积花干重具体包括以下步骤：s23准备：将已测完穿刺力数据的花朵按原序号排列；s24单位面积花干重测量并记录数据：采用li-cor 3000a叶面积仪依次测量侧瓣的花瓣面积，在测量完花瓣面积之后，将每个侧瓣的样品根据序号依次放入信封中，做好标记放入70℃烘箱中，48小时后取出依次称量侧瓣的干重，依次记录数据后取平均值，重复s23-s24对萼片和唇瓣进行单位面积花干重数据采集。
19.方法一，采用excel进行数据处理包括以下步骤：s31，数据整理：打开excel表格，在excel空表中分别输入花寿命，萼片、侧瓣、唇瓣穿刺力数据，萼片、侧瓣、唇瓣单位面积花干重数据，本技术具体实施时采集了23个兰科石斛属的物种作为样品进行花寿命的监测、同时分别测量了其穿刺力和单位面积花干重的指标；如图1所示，共计7列数据；s32，得出一次函数公式：将花寿命与穿刺力数据以及花寿命与单位面积花干重数据分别进行相关性分析，计算出其6组一次函数公式以及相应的相关性指数r2，选择具备最大相关性指数r2的一次函数公式为最优公式；excel使用步骤：选择花寿命和单列单位面积花干重数据，选择上方菜单栏中的【插入】，点击【图表】，选择【散点图】后显示出散点图表，选中散点图表，点击右键，在选项中选择【添加趋势线】，后设置趋势线格式选中【显示公式】和【显示r平方值】，得到带有相关性指数r2和一次函数的散点图，重复上述步骤分别选择5列数据，最终做出如图2所示6个散点图，其中穿刺力：侧瓣（=0.494）》萼片（=0.423）》唇瓣（=0.234）；而单位面积花干重：侧瓣（=0.78）》萼片（=0.651）》唇瓣（=0.266）；通过对结果的比较发现：侧瓣单位面积花干重与花寿命的相关性（=0.78）最高，最能以样本特征反映出总体的特征，也即y=0.5806x+4.034为最优公式；s33，预测花寿命：测定单位面积花干重或穿刺力，将数据代入s32中最优公式计算出，待测石斛属花寿命。
20.方法二，采用excel表格结合r语言软件读取数据和撰写代码作图具体为：
1、同样在excel表格中进行数据整理，将花寿命与穿刺力的数据和花寿命与单位面积花干重数据，分别列为如图3和4两个表格；2、将excel的数据读入到r软件中，之后运行脚本，并在脚本内进行代码的撰写，代码撰写完毕后，运行，形成如图5所示的散点图图片；其中，侧瓣穿刺力与花寿命相关性分析所需代码如图6所示，基于图6，其他组一图例需选择变换x轴的数据，变换代码如下：1，选择图3（实际使用过程中，在excel表格中命名为sheet3）中花寿命与穿刺力的文件数据：mydata=read_xlsx("d:\\1.paper\\myrproject\\flower\\flowerlongevity.xlsx",sheet="sheet3",col_names = t)head(mydata)y轴不变，萼片x轴的穿刺力数据：yy=mydata$floral.longevityxx=mydata$sepaly轴不变，侧瓣x轴的穿刺力数据（与图6一致）：yy=mydata$floral.longevityxx=mydata$petaly轴不变，唇瓣x轴的穿刺力数据：yy=mydata$floral.longevityxx=mydata$labellum萼片、侧瓣、唇瓣的x和y轴的坐标都一致：my.ylab="花的寿命(天)"my.xlab= expression("穿刺力(kn m"^-1*")")2、选择图4（实际使用过程中，在excel表格命名为sheet4）花寿命与穿刺力的文件数据：mydata=read_xlsx("d:\\1.paper\\myrproject\\flower\\flowerlongevity.xlsx",sheet="sheet4",col_names = t)head(mydata)y轴不变，萼片x轴的穿刺力数据：yy=mydata$floral.longevityxx=mydata$sepaly轴不变，侧瓣x轴的穿刺力数据：yy=mydata$floral.longevityxx=mydata$petaly轴不变，唇瓣x轴的穿刺力数据：yy=mydata$floral.longevityxx=mydata$labellum萼片、侧瓣、唇瓣的x和y轴的坐标都一致：my.ylab="花的寿命(天)"my.xlab= expression("单位面积花干重(g m"^-2*")")
r语言软件为rstudio，得出的6组一元线性回归方程与单采用excel制作出的一元线性回归方程相同；得出最优公式后，猫眼石斛的单位面积花干重数据为32（g m-2
），则将x=32套入公式（y=0.5806x+4.034r2=0.78），便可预测出花的寿命y=22天。
21.方法二原理与方法一中的原理一致，本技术所示方法初步构思来源：其一，在花卉研究中，对于花寿命的检测一直是研究工作者面临的难题，因为花寿命的监测不仅工作量庞大，且需要按时间间隔进行监测记录，同时也会在花寿命监测尚未结束前就因为环境的影响而损坏花朵，给实验造成很多不确定因素的误差；其二，通过测量花的穿刺力以及单位面积花干重的指标，其实验方法成熟且操作简单快捷；其三，基于以上两者的基础之上，期望通过现有的实验技术方法建立一种预测花寿命的快捷方式，具体地，基于线性回归方程能够以样本估计总体的特征，因此我们以花寿命数据以及穿刺力和单位面积花干重指标的数据分别建立线性回归方程，通过比较其相关性，相关性越高表示越接近于真实值r2是衡量回归方程解释观测数据变异的能力，是回归平方和占总离差平方和的比率，其数值越接近于1代表模型拟合越好，其取值范围为0≤≤1。
22.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。