一种青稞籽粒硒含量的快速预测模型构建与应用制造技术

本发明专利技术公开了一种青稞硒含量的快速预测模型及其构建方法与应用，采用的技术方案如下：根据本申请的一个方面，提供了一种青稞硒含量的预测模型，所述模型中，青稞籽粒硒含量＝1.4420

【技术实现步骤摘要】
一种青稞籽粒硒含量的快速预测模型构建与应用


[0001]本专利技术涉及一种预测模型，具体是指一种青稞籽粒硒含量的快速预测模型构建与应用。

技术介绍

[0002]硒是动物和人体所必需的营养元素，粮食和饲料作物中所含的硒是人和动物摄取硒的主要来源。缺硒是克山病和大骨节病的基本环境因素，而目前西藏仍有很多地县是大骨节病多发地。另外，补硒能有效预防肝癌和前列腺癌等癌症的发生。
[0003]青稞是西藏居民的主要粮食作物。青稞籽粒硒含量主要来源于土壤，与西藏土壤硒状况密切相关。目前已基于土壤全硒含量明确了西藏土壤硒状况及分布，西藏缺硒土壤主要分布在雅鲁藏布江以北地区，但雅鲁藏布江以南有土壤全硒含量较高且面积较大区域。通常土壤全硒含量高，作物硒含量也高。但作物硒累积的取决于土壤有效硒含量，西藏青稞产区土壤全硒含量较高的土壤是否可生产出硒含量高的青稞籽粒，是否可达到富硒农作物标准，对此尚缺少有力证明。亟需通过测定和评价土壤全硒含量、有效硒含量以及青稞籽粒硒含量，以明确西藏青稞主产区土壤和青稞籽粒硒含量的区域变化及土壤硒含量与籽粒硒含量之间的相关性，构建预测模型，对西藏优质富硒青稞生产具有重要意义。
[0004]前人研究方法仅仅注重土壤全硒含量来划分土壤硒状况，但西藏青稞生产中缺少土壤和青稞籽粒硒含量的区域变化及土壤硒含量与籽粒硒含量之间的相关性研究。作物硒累积的取决于土壤有效硒含量，因此亟需快速且精准的青稞籽粒硒含量预测模型指导西藏富硒青稞生产。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种青稞籽粒硒含量的预测模型构建与应用，所述模型中，青稞籽粒硒含量＝1.4420
×
土壤有效硒含量
‑
0.00674；其中，青稞硒含量和土壤锌含量的单位均为mg/kg。本专利技术提出了根据青稞产区土壤有效硒含量预测对应的青稞籽粒硒含量模型，拟合优度为0.4745，达到极显著水平；该预测模型具有较好的可靠性和稳定性。本专利技术青稞籽粒硒含量的预测模型可以应用在预测青稞籽粒硒含量和提高青稞籽粒硒含量中，且该预测模型对于指导生产和划定富硒青稞产区有重要意义。
[0006]为了解决以上技术问题，本专利技术的目的在于提供一种青稞硒含量的快速预测模型及其构建方法与应用，采用的技术方案如下：
[0007]根据本申请的一个方面，提供了一种青稞硒含量的预测模型，所述模型中，青稞籽粒硒含量＝1.4420
×
土壤有效硒含量
‑
0.00674；
[0008]其中，青稞硒含量、土壤有效硒含量的单位均为mg/kg。
[0009]根据本申请的另一个方面，提供了所述的青稞硒含量的预测模型的构建方法，包括以下步骤：
[0010]步骤一：对西藏青稞主产区，按照县级尺度调查，在收获期统一采集样本组，样本
组由青稞产区土壤样品和对应青稞样品组成；
[0011]步骤二：分别检测土壤样品全硒含量和有效硒含量，及检测所述青稞籽粒样品中硒含量；
[0012]步骤三：将青稞籽粒样品中硒含量与所述土壤样品中全硒含量和有效硒含量进行相关性分析，得出影响所述青稞籽粒样品中硒含量的主要指标为土壤有效硒含量；
[0013]步骤四：将所述青稞籽粒样品中硒含量与所述土壤样品中土壤全硒含量和土壤有效硒含量进行对二元线性回归，得到所述青稞籽粒硒含量的预测模型。
[0014]进一步地，所述步骤一中样本组为按照县级尺度调查，在收获期统一进行采集并采集67个样本组；抽样方法为按县级尺度抽取样本组，土样采用五点取样法取1个混合样，取样土层深度为0～20cm，土壤样品风干后，全部过2mm筛，取部分过筛样品，机器研磨后过0.149mm筛子备用；青稞样品全部脱粒后，用去离子水清洗2遍，用60℃烘干至恒重。
[0015]进一步的，利用SAS中的
‘
proccorr
’
函数对所述土壤样品和所述青稞籽粒样品中的检测指标进行相关性分析。
[0016]进一步的，所述步骤三中利用SAS中的
‘
procreg
’
函数进行线性回归的拟合及检验。
[0017]根据本申请的另一个方面，提供了所述的青稞籽粒硒含量的预测模型在预测青稞籽粒硒含量中的应用，检测土壤有效硒含量；然后将土壤有效硒含量输入预测模型中，得到青稞籽粒硒含量。
[0018]根据本申请的另一个方面，提供了所述的青稞籽粒硒含量的预测模型在提高青稞籽粒硒含量中的应用，在土壤有效硒含量确定的条件下，通过施用外源硒或者富硒物料等措施增加土壤有效硒含量将是提高青稞籽粒硒含量的重要方式。
[0019]根据本申请的另一个方面，提供了所述的青稞籽粒硒含量的预测模型在划定富硒青稞产区中的应用，将该预测模型表达形式进行简单变换，对青稞籽粒硒含量和土壤有效硒含量进行赋值后，可以用于推测生产富硒青稞所需的合理土壤有效硒含量要求，对于指导生产和划定核心富硒青稞产区有重要意义。
[0020]采用上述结构本专利技术取得的有益效果如下：本方案提出的一种青稞籽粒硒含量的预测模型构建与应用，所述模型中，青稞籽粒硒含量＝1.4420
×
土壤有效硒含量
‑
0.00674；其中，青稞硒含量和土壤锌含量的单位均为mg/kg。本专利技术提出了根据青稞产区土壤有效硒含量预测对应的青稞籽粒硒含量模型，拟合优度为0.4745，达到极显著水平；该预测模型具有较好的可靠性和稳定性。本专利技术青稞籽粒硒含量的预测模型可以应用在预测青稞籽粒硒含量和提高青稞籽粒硒含量中，且该预测模型对于指导生产和划定富硒青稞产区有重要意义。
具体实施方式
[0021]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明，以下实施例仅为方便本领域技术人员理解本专利技术技术方案，实现或使用本专利技术所做的说明，并不以此限定本专利技术的保护范围。
[0022]本专利技术中如未指定，所采用原料和设备等均可从市场购得或是本领域常用的，实施例中的方法，如无特殊说明，均为本领域的常规方法。
[0023]本专利技术以雅鲁藏布江和三江流域，包括昌都市、林芝市、拉萨市、日喀则市、山南市
阿里地区的部分地区等青稞主产区为研究对象，结合土壤及植物样品全硒含量等多种指标测定，对比分析了土壤和青稞籽粒硒含量的区域变化及土壤硒含量与籽粒硒含量之间的相关性，得出了富硒青稞籽粒硒含量的预测模型。
[0024]所述青稞籽粒硒含量的预测模型的构建方法，具体方法包括以下步骤：
[0025]步骤一：取样：
[0026]于2015年，在西藏青稞主产区，按照县级尺度调查，在收获期统一采集了80个农田地块的土壤样品，并在其中收获到67个青稞样品，青稞品种主要为藏青2000和藏青320；
[0027]步骤二：土壤样品和青稞籽粒样品相关指标测定：
[0028]青稞籽粒硒含量测定方法依据食品安全国家标准GB5009.5进行；
[0029]土壤全硒含量测定：用HNO3、HCl和H2O消解；土壤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种青稞硒含量的预测模型，其特征在于：所述模型中青稞籽粒硒含量＝1.4420
×
土壤有效硒含量
‑
0.00674；其中，青稞硒含量、土壤有效硒含量的单位均为mg/kg。2.一种青稞硒含量的预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对西藏青稞主产区，按照县级尺度调查，在收获期统一采集样本组，样本组由青稞产区土壤样品和对应青稞样品组成；步骤二：分别检测土壤样品全硒含量和有效硒含量，及检测所述青稞籽粒样品中硒含量；步骤三：将青稞籽粒样品中硒含量与所述土壤样品中全硒含量和有效硒含量进行相关性分析，得出影响所述青稞籽粒样品中硒含量的主要指标为土壤有效硒含量；步骤四：将所述青稞籽粒样品中硒含量与所述土壤样品中土壤全硒含量和土壤有效硒含量进行对二元线性回归，得到所述青稞籽粒硒含量的预测模型。3.根据权利要求2所述的一种青稞硒含量的预测模型的构建方法，其特征在于：所述步骤一中样本组为按照县级尺度调查，在收获期统一进行采集并采集67个样本组；抽样方法为按县级尺度抽取样本组，土样采用五点取样法取1个混合样，取样土层深度为0～20cm，土壤样品风干后，全部过2mm筛，取部分...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲航，尼玛扎西，梅旭荣，孙文涛，韦泽秀，
申请(专利权)人：辽宁省农业科学院，
类型：发明
国别省市：