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	<title>Agri521&#039;Blog</title>
	<link>http://agri520.cn</link>
	<description>关于农业模型、统计计算、科学工具</description>
	<lastBuildDate>Tue, 07 Sep 2010 03:23:52 +0000</lastBuildDate>
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		<title>Crop Models and Climate Change在线调查摘录</title>
		<description><![CDATA[今天收到一封DSSAT邮件列表发来的邮件，是关于作物模型的一个在线调查。可以看出，这个调查的设计者是行内的一个专业人士（开始有点不喜欢&#8221;专家&#8221;这个词了） ，设计的问题非常用心。回答这些问题之后，我们至少可以了解到老外对于模型设计上的一些细节。
Crop Models and Climate Change在线调查 http://www.surveymonkey.com/s/crop_models_and_climate_change
这个调查共分为9部分，笔者摘录了主要问题，见下。有兴趣，可以填一下。
第一部分、关于被调查者的信息
1、你是模型开发人员或是模型用户？
2、如果是模型开发人员，所构建模型的主要目的是？

Research for crop genetic improvement
Research for crop management improvement
Productivity / yield prediction or forecasting
Decision support
Climate change impacts and / or adaptation
Operations optimisation
Education / training

3、模型包括单个或多个作物？
4、模型包括的作物类型？

Not crop specific but part of an environmental or agricultural process (i.e. nitrogen or water)
Multiple crop types (i.e.cereals, fruits, roots etc)
Cereal / arable
Root / tuber
Fruit
Grass
Leaf (i.e. [...]]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50698</link>
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	<item>
		<title>言谈举止小集</title>
		<description><![CDATA[2010年8月26号 在 普蘭塔 上的留言
不大认同您讲的&#8221;生态模型用的是计算机语言&#8221;，而生物统计或统计模型离不开如R等。这本&#8221;A Practical Guide to Ecological Modelling&#8221;，就是讲如何使用R语言来研制生态模型，指数学模型，而非统计模型。R语言或C语言，他们只是工具，并不能代表所研制的模型的类型。如果使用底层语言写模型，与使用R、matlab等高级语言相比，对研制者的编程能力要求高。可以这样，使用R等工具建模、检验、验证，发文章就足够了。当需要这些模型在软件里实现，再转换成C、C++或C#，这一步可以找人代劳。粗略认识，欢迎加入农业模型QQ群:111765496讨论。
2010年9月2号 农业模型QQ群留言一则
不知道IMZ是否一定要使用DSSAT。如果要买，先了解这个个人版和机构版在使用协议上的区别。今年《结晶学报A辑》影响因子从2提高到49就是因为一个软件的协议改变了，要求使用我的软件必需引用我的文章。价格差这么多，我想在协议上还是有区别。如果IMZ只是用这个DSSAT本地化一下，发个文章这类的。其实可以找其它模型来代替，如APSIM和SUCROS等。老板说钱不是问题，如果不花钱我们就可以把这件事办成，那时，钱是不是问题就不重要了。使用SAS和R语言的最大区别是，后者可以不花钱就可做ANOVA。

相关日志]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50696</link>
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	<item>
		<title>APSIM7.2新功能一览</title>
		<description><![CDATA[近日APSIM发布的7.2版本，笔者总体APSIM还是主要在人机交互界面上做文章，在软件功能应用上还不足。下面带大家浏览一下7.2版本的一些变化。
1、安装包

使用 PeiD可以查出APSIM 7.2的壳，而APSIM 7.1查不出。APSIM 7.2 的安装使用了新的打包工具，加壳工具也有所变化。
2、安装界面

APSIM license有所增强，位数和字符类型均有改变。
3、开始菜单

开始菜单更加简洁，可惜没有保留卸载链接。
4、安装文件夹

安装文件夹一级目录基本没有什么改变。去掉了二级目录里一些空文件。


增加了界面节点和两个例子，这是也APSIM官方重点介绍的。
5、主要界面

菜单栏

工具栏

鼠标放在输入栏上空，显示日期输入格式。这个日期输入格式与电脑系统的日期定义格式一致，否则会报错。

模拟树

新增孟加拉和印度尼西亚土壤数据


土壤参数显示 
不过，笔者还是发现了一些小bug，见下。

相关日志]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50690</link>
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		<title>APSIM met文件生成器</title>
		<description><![CDATA[笔者在先前的帖子APSIM met中Tav和Amp计算中介绍了使用R语言计算APSIM met文件关键变量的方法。这种方法对于没有R使用经验的人来说，没有必要为了计算这个变量再去学门语言。笔者借APSIM 7.2版本发布之机，写了个计算APSIM met文件的小软件，一键直接生成。经验证可以在APSIM中正常，计算结果准确无误。
由于APSIM用户有限，可能使用这个小软件的人也有限，为了方便大家交流，笔者提供下载链接，但需要向笔者索取解压密码。 点我下载
软件更新：

2010.8.25 APSIM met 文件生成器 v1.0；正式发布。
2010.8.30 APSIM met 文件生成器 v1.1；更新内容：增加美语语言包。


APSIM met 生成器使用教程：
第一步：准备气象数据（在这里笔者选择了APSIM自带气象文件，然后转换成手边常见文件格式）

第二步：APSIM met文件生成器主窗体

第三步：生成后的met.met文件

第四步：成功导入到APSIM6.1 和7.2

绘图等功能均正常

相关日志]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50688</link>
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	<item>
		<title>欢迎加入Modelling and Simulation In Agriculture论坛</title>
		<description><![CDATA[为方便国内农业模型同行交流，笔者在Google Group申请了&#8221;Modelling and Simulation In Agriculture&#8221;论坛，欢迎您的加入，讨论主题暂定为：模型开发技术、农业模型及系统编制、DSSAT、APSIM、AquaCrop等模型应用。另开通了QQ群：111765496，同样期待您的加入。
    Technorati : 农业模型   Del.icio.us : 农业模型   Zooomr : 农业模型   Flickr : 农业模型 
相关日志]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50685</link>
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	<item>
		<title>APSIM 7.2 新版本已发布</title>
		<description><![CDATA[于2010年8月20日，APSIM官方网站提供了APSIM 7.2最新版下载链接。该版本是维护版，即在APSM7.1基础上修正了一些bug，并增加了几个新功能。
该版本，共修正或完善77处，其中User Interface （32处）、Module Code （38处）、Infrastructure （3处）、APSoil（ 2处）、其他（2处）。更详细信息可登录APSIM官网。
新发布的APSIM7.2 在用户界面上有较大的改变。&#8221;Soil&#8221;节点从原来的单层改变为多层。模拟树的每个节点有不同的层结构。此种改变，使Soil信息更直观，方便操作。用户可根据需要，增加&#8221;Phosphorus&#8221;等节点。

APSIM 7.1 截图

APSIM 7.2 截图
笔者还没有收到APSIM的7.2 License，更多功能非常期待。
相关日志]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50683</link>
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	<item>
		<title>《作物学报》2009年发表论文简单分析</title>
		<description><![CDATA[近日看了一些关于文献计量方面的文献，笔者感觉到国内图书情报学者对国内期刊或文献的关注度不够，对国内期刊或主题计量分析远远不及对国外SCI期刊的投入，特别是对农业类文献的计量分析少之又少。
 
相关日志]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50666</link>
			</item>
	<item>
		<title>[转载]没有生物统计的农艺系？</title>
		<description><![CDATA[本帖转载自台大意识报：http://cpaper-blog.blogspot.com/2009/06/blog-post_146.html
笔者注：据笔者小范围了解，国内农学院校的生物统计课程通常由育种或遗传专业教师讲授，作物栽培组教师一般不会讲授，更不要谈生物统计专业教师了（小范围了解，可能有偏差）。有必要加强或提高农学专业本科生或研究生以及部分教师生物统计知识，保证选择正确试验设计及后续数据处理方法。不知道如何正确应用方差分析的农学类研究生或博后或教师不是合格的研究生或博后或教师。
5月13号晚上，台大批踢踢NTU版上出现了几篇关于农艺系被切割的讨论文章，随即引起热烈的回文与推文讨论。主要内容为农艺系原本的&#8221;生物统计组&#8221;被切出来，另成立&#8221;生物统计研究所&#8221;，隶属于生农学院而非农艺系。
据农艺系学生指出，这件事已经被提及将近一年了，农艺系师生站在反对的立场，希望能再跟院方进行沟通协调。只是听闻在5月25号的院务会议中，院长将正式提出提案。为此农艺系学生才感到事态严重而开始有所动作，几乎所有学生包括大学部与硕博士生都加入了连署陈情。
分出生物统计必要？
成立一个新的&#8221;生物统计所&#8221;，听起来似乎是个能提升台大在此领域竞争力的好建议，为何农艺系学生会感到强烈不妥？农艺系学生表示；像是统计遗传学、植物基因体学、田间试验设计、育种试验资料分析或作物育种等等研究，无一不需要结合农业背景的统计做为基础。若没有统计学背后支援实验设计，那么遗传育种组及作物生理组在进行其研究时，也难以从他们的试验数据分析出有价值的结论。
统计作为一门应用科学，必须要搭配其他的应用领域才能彰显其价值。而每个科系所需要的统计大相迳庭，以国外华盛顿大学为例，他们曾经试图整合农艺、森林、动科开立统计课程，但最后还是决定放弃。以台大过去的例子而言，曾经学校也试图将生农学院里的一些统计课做统整，但终也因为各个科系的需求差异过大，比如像是动科与农艺间就存有着动物与植物本质上的不同，终究无功而返。
其实单独设立&#8221;生物统计研究所&#8221;，甚至是开设&#8221;统计研究所&#8221;未尝不可，国外多所大学如史丹佛、牛津或哥伦比亚等都有这样系所的设置。但以哥伦比亚大学为例，其统计所的老师大多进行理论性的数学研究，提供各系所教学上的支援。但是各系仍然保留该领域统计老师。目前台大也设置&#8221;统计教学中心&#8221;"生物统计学程&#8221;整合统计或生统的教学。无论如何，&#8221;生物统计所&#8221;不该是建立在把一个系里的一个组给单独抽离出来，这么做不但将会使农艺系顿失原有统计传统的支撑，也无法达到&#8221;数学领域&#8221;"各领域专业&#8221;的任一目标。
农艺与农业
台北农林高等专校是台北帝国大学的前身，台大以农业起家在此领域表现十分卓越，举凡农试所作物粮食改良，或者是农粮所农委会等国家农业计划的执行，都可以看见农艺系毕业校友默默耕耘的身影。或是近日受到国际注目的&#8221;分子辅助育种&#8221;，也相当仰赖统计的支援。假使断然决定将生物统计组从农艺系里抽离，是否将会使学生不能如从前受到农业统计的扎实专业训练？
将整个时间轴拉开来谈，面对世界缺粮危机逐渐升高的同时，这样子粗糙的政策是否会对整个台湾社会的因应能力造成影响？是否台大没有体认到自身在农业领域上的优势，没有好好运用从以往日本殖民时代所遗留下来深厚的研究传统？
缺乏沟通与对话
站在院方的立场，曾参与院务会议代表的学生代表表示，院长认为学校一直希望成立一个统筹所有统计教学资源的单位，倘若其他学院争取到了这方面的筹备主导权，所有系所包括农艺系的统计课程都将由其统筹。考量到生农学院的经费年年下降，不如主动出击──将农艺系的强项&#8221;生物统计组&#8221;转作成立研究所。
但以农艺系学生的角度看来，系内七名教师将被转走，新进教师的空额又迟迟不补，师资不足的忧虑眼看即将成真，加剧学生的着急与恐慌。而且未来生统所新进的教师若多没有农业背景，而是来自医学、公卫、甚至动科的话，那么所冲击的不仅是农艺系必修课，整个学术的发展都将受到影响。
目前为止，院方迟迟不直接对学生进行说明与提出草案，让学生徒做臆测，在资讯不流通的情况下更使学生对未来课程与系务的发展感到惶恐不安。校方与学生间必须即刻成立一个有效且直接的沟通平台，坐下来针对优劣利弊进行理性的分析，这不仅攸关农艺系未来的发展与学生能力的培养，也切身的影响到了台湾整体社会对于农业人才的规画，有必要从长计议。

最多留言日志]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50665</link>
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		<title>《中国农业科学》论文发表情况简单分析</title>
		<description><![CDATA[近日，《中国农业科学》表彰了多年来突出贡献作者，笔者收集了官方分布的统计数据进行简单分析，试图从中找到国内农业发展趋势和研究热点。在数据处理进行了初步筛选，如江苏农学院与扬州大学归为扬州大学，北京农业大学归为中国农大。
# 1980年以来署名发表论文总数在15篇以上的作者  mydata &#60;- read.table(textConnection( &#8221; order,author,institute,papers 1,盖钧镒,南京农业大学,41 2,曹卫星朱艳,南京农业大学,62 4,何中虎,中国农业科学院,27 5,张福锁,中国农业大学,24 6,杨建昌,扬州大学,23 7,李生秀,西北农林科技大学,22 8,沈其荣,南京农业大学,21 9,吴孔明,中国农业科学院,21 10,夏先春,中国农业科学院,19 11,周治国,南京农业大学,19 12,王振林,山东农业大学,18 13,郭予元,中国农业科学院,18 14,朱庆森,扬州大学,16 15,翟虎渠,中国农业科学院,16 16,郭三堆,中国农业科学院,16 17,曾振灵,华南农业大学,15 18,丁艳锋,南京农业大学,15 19,贾继增,中国农业科学院,15&#8243;),sep=&#8221;,&#8221;,header=TRUE)
mydata[order(mydata$institute),] tresult &#60;- as.data.frame(table(institute)) lbls &#60;- paste(tresult$institute,tresult$Freq,sep=&#8221;") pie(table(institute),labels=lbls,col=rainbow(11),main=&#8221;前19名各单位分布情况&#8221;)
bardata &#60;- tapply(mydata[,4],c(1,rep(2,5),3,4,rep(5,2),6,rep(7,7)),sum) lbls &#60;- c(&#8220;华南农大&#8221;,&#8221;南京农大&#8221;,&#8221;山东农大&#8221;,&#8221;西北农林&#8221;,&#8221;扬州大学&#8221;,&#8221;中国农大&#8221;,&#8221;农科院&#8221;) barplot(bardata,names.arg=lbls,space=1.5,ylim=c(0,200),col=rainbow(7),main=&#8221;前19名各单位发文量&#8221;) text(c(2,4.5,7,9.5,12,14.5,17),rep(50,7),bardata)
#1979年复刊以来单篇论文被引频次在150次以上的作者及其论文 mydata &#60;- read.table(textConnection(&#8220;order,title,institute,year,cite 1,分子标记种质资源鉴定和分子标记育种,中国农科院,1996,1142 2,灰色系统理论应用于作物新品种综合评估初探,中国农大,1989,432 3,中国农业面源污染形势估计及控制对策,中国农科院,2004,386 4,水稻高产群体质量及其优化控制探讨,扬州大学,1993,344 5,中国玉米杂交种的种质基础,中国农科院,1990,320 6,农业分子育种 授粉后外源DNA导入植物的技术,中国科学院,1988,316 7,双价抗虫转基因棉花研究,中国农科院,1999,300 8,中国北方草地退化及其防治对策,中国农科院,1997,299 9,我国稻米品质的改良,扬州大学,1993,297 10,两系法杂交水稻研究的进展,湖南杂交水稻研究中心,1990,290 11,对光照长度敏感的隐性雄性不育水稻的发现与初步研究,沔阳原种场,1985,284 [...]]]></description>
		<link>http://agri520.cn/?p=50662</link>
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		<title>线性回归中的截距</title>
		<description><![CDATA[一般线性回归看似简单，有时并非想像中那么简单。你会发现，无截距线性回归的R2和F值总是高于有截距线性回归，换种说法，同一数据集，使用无截距线性回归的拟合度均高于截距线性回归。但是，无截距拟合直线的误差平方和却高于截距拟合直接。也就是说，无截距直线的拟合度高，误差反而高。如何会出现这种情况？
问题的关键在于平方和计算方法。这些解释可以参考下面的网页，笔者在这里不详述。
Why are R2 and F so large for models without a constant?
从上面可知，线性回归是否保留截距主要取决于本学科专业知识，而非纯粹统计知识。但有时候，回归模型是数据驱动的或纯经验性的，这时是否保留截距就不好确定。从这里也获得一条信息，决定系数不是表示拟合度的最佳指标，有时会欺骗我们。在考虑决定系数的同时，再看看RMSE、残差等指标来判断拟合度可能更好点。

最多留言日志]]></description>
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