大豆品种后续收获数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：大豆品种,后续收获,水胁迫,分类模型,农业科学,机器学习,Naïve Bayes算法
数据概述：
本数据集包含来自后续收获的40个大豆品种的相关记录，主要关注在中等和严重水胁迫条件下大豆品种的适应性和表现。数据集经过精心设计和处理，旨在支持对大豆品种适应干旱或水资源短缺等不利条件的研究。数据涵盖了不同品种在不同水胁迫环境下的特征，包括生物量、产量、生理指标等关键参数，为研究大豆品种的适应性和优化种植策略提供了重要依据。
数据用途概述：
该数据集适用于以下应用场景：
1. 农业研究：研究人员可以利用数据集中的信息，分析大豆品种在不同水胁迫条件下的表现，为选育适应干旱或其他不利环境的品种提供科学依据。
2. 机器学习与分类模型开发：数据集提供了丰富的特征数据，可用于训练和验证分类模型，帮助识别最适合特定环境条件的品种。
3. 可持续农业实践：通过分析数据，可以为农业决策者提供支持，优化种植策略，提高资源利用效率，尤其是在水资源有限的地区。
4. 环境适应性研究：数据集可用于研究大豆品种对气候变化的响应，为农业生态系统的可持续发展提供参考。
5. 跨学科应用：结合统计学和机器学习方法，数据集可用于探索大豆品种适应性的潜在机制，为作物育种和农业政策制定提供理论支持。
数据集引用信息：
Oliveira, B. R.; Zuffo, A. M.; Silva, F. C.; Mezzomo, R.; Barrozo, L. M.; Zanatta, T. S.; Santos, J. C.; Sousa, C. H.; Coelho, Y. P.; Caldas, A. d. (2023). Dataset: Forty soybean cultivars from subsequent harvests. Trends in Agricultural and Environmental Sciences, (e230005), DOI: 10.46420/TAES.e230005
相关论文链接：
https://editorapantanal.com.br/journal/index.php/taes/article/view/8
