ارزیابی مدل‌های رگرسیونی غیرخطی برای استفاده در آنالیز رشد گندم (تولید گیاهان زراعی)
آنالیز رشد روش با ارزشی در بررسی کمی رشد و نمو و تولید محصولات به شمار می‌رود. مدل‌های رگرسیونی زیادی برای توصیف الگوهای رشد سیگموییدی وجود دارد. با توجه به این‌که پارامترهای مدل‌های رگرسیونی غیر‌خطی از لحاظ فیزیولوژیکی پرمعنا می‌باشند، نسبت به مدل‌های خطی ارجح‌تر هستند. هدف از این مطالعه جمع‌آوری و ارایه مدل‌های رگرسیونی غیر‌خطی پرکاربرد در مطالعات آنالیز رشد (لجستیک، گومپرتز، ریچاردز، ویبول، نمایی خطی بریده، نمایی خطی متقارن و دو نوع مدل بتا برای توصیف روند تغییرات وزن خشک و مدل‎های لجستیک و بتا برای توصیف روند تغییرات سطح برگ) بود. آزمایشی با طرح پایه بلوک‌های کامل تصادفی در چهار تکرار و در دو شرایط کشت دیم و آبی و 7 رقم گندم (آریا، دریا، کوهدشت، شیرودی، تجن، تارو و زاگرس) به‌صورت آزمایش مرکب در سال زراعی 88-1387 اجرا شد. در این مطالعه کلیه مدل‌های رگرسیونی غیرخطی به داده‌های سطح برگ و وزن خشک دو رقم گندم آریا و زاگرس برازش داده شدند. نتایج نشان داد که تمام مدل‌های مورد استفاده به خوبی روند تغییرات وزن خشک و سطح برگ را در برابر زمان (روز پس از کاشت) توصیف کردند و از این مدل‌ها می‌توان در مطالعات آنالیز رشد استفاده کرد.