摘要：作物抗旱性指标筛选具小样本、多指标和非线性等特点,传统的基于经验风险最小原则经线性筛选获得的综合指标及在此基础上建立的线性回归模型的合理性受到质疑;基于结构风险最小原则的支持向量机具适于小样本、非线性、泛化推广能力优异等诸多优点,但可解释性差。本文以15个水稻品种苗期反复干旱存活率为因变量,从24个形态生理指标中经支持向量回归（SVR）非线性筛选得苗高、脯氨酸、丙二醛、叶龄、心叶下倒一叶面积、抗坏血酸等6个综合指标,以此建立的SVR模型拟合精度与留一法预测精度均明显优于参比线性模型;如考虑指标测量的简易性,仅以地上部干重、心叶下倒二叶面积、根冠比、叶龄、叶鲜重、心叶下倒一叶面积等6个形态指标进行评估同样可行。为增强SVR的解释能力,基于F测验对SVR模型建立了非线性回归显著性与单因子重要性显著性的测验方法。

关键词：水稻 苗期 抗旱性指标 支持向量机 非线性筛选 

单位：湖南农业大学生物安全科学技术学院／湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室; 湖南长沙410128