《Scientia Horticulturae》：A GAMLSS-based approach for modeling fruit weight distributions in ‘Hayward’ kiwifruit orchards
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采用广义可加位置尺度形状模型（Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape，GAMLSS）将猕猴桃果实生长建模为果实重量分布。果实重量变异性和不对称性随采收临近而增加。在明确标准下，Box-
采用广义可加位置尺度形状模型（Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape，GAMLSS）将猕猴桃果实生长建模为果实重量分布。果实重量变异性和不对称性随采收临近而增加。在明确标准下，Box-Cox Cole-Green原始分布（BCCGo）被保留为通用参考分布族。利用早期季节数据可准确预测采收时的果实重量。
猕猴桃果实大小和重量是决定其国际市场价值和种植者收益的关键性状。因此，精准预测果实大小对于采前调控、产量估算和采收时机优化具有重要意义。然而，现有预测系统往往只关注平均果重或总产量，难以完整刻画果实尺寸等级的分布。传统采样方法依赖破坏性测量且观测数量有限，无法代表果园内个体间的高度变异。同时，授粉差异、负载量、库源竞争、灌溉和疏果等因素会导致果实重量分布呈现不对称性，并随时间动态变化。尽管Logistic、Gompertz等生长模型能较好地拟合平均生长轨迹，但它们通常假设方差恒定，忽略了分布形状的变化。这一方法学缺口促使研究人员引入分布回归模型GAMLSS（广义可加位置尺度形状模型，Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape），以同时模拟条件分布的位置、尺度、形状参数。本研究旨在智利中央谷地中海条件下，对‘海沃德’猕猴桃果实重量全分布进行建模与验证，为商业分级和果园管理提供更完整的信息。
研究人员在2018-2021三个生长季，于智利Maule大区Curicó
