（Ⅰ）求该作物的年收获量y关于它”相近“作物的株数x的线性回归方程；

（Ⅱ）农科所在如图所示的正方形地块的每个格点（指纵、横直线的交叉点）处都种了一株该作物，其中每一个小正方形的面积为1，若在所种作物中随机选取一株，求它的年收获量的分布列与数学期望．（注：年收获量以线性回归方程计算所得数据为依据）

附：对于一组数据（x₁ ， y₁），（x₂ ， y₂），…，（x_n ， y_n），其回归直线y=a+bx的斜率和截距的最小二乘估计分别为 = = ， = ﹣ ．

附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：

，

为了预测该地区2018年的环境基础设施投资额，建立了 与时间变量t的两个线性回归模型，根据2000年至2016年的数据（时间变量 的值依次为1，2，…….，17）建立模型①： .根据2010年至2016年的数据（时间变量t的值依次为1，2，…，7）建立模型②：

根据以上数据，绘制了如图所示的散点图，根据已有的函数知识，发现样本点分布在某一条指数型函数 的周围.为求出该回归方程，相关人员确定的研究方案是：先用其中5个数据建立 关于 的回归方程，再用剩下的2组数据进行检验.试回答下列问题：