模糊多維綜合評(píng)判在兩系雜交粳稻新品種選育中的應(yīng)用

余新春 夏明聰 郭桂英 申觀望 王軍威 張順 嚴(yán)德遠(yuǎn)

摘要：應(yīng)用模糊多維綜合評(píng)判方法，對(duì)2010年自育兩系雜交粳稻新組合進(jìn)行多因素綜合評(píng)價(jià)分析，結(jié)果表明，9優(yōu)418（D11）評(píng)價(jià)指標(biāo)是0.732 9，綜合表現(xiàn)最優(yōu)，其次是1586S/爪哇稻(D14)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)為0.716 6，1592S/新選1號(hào)（D15）評(píng)價(jià)指標(biāo)是0.215 2，綜合表現(xiàn)最差，此結(jié)果與試驗(yàn)地實(shí)際表現(xiàn)吻合。

關(guān)鍵詞：模糊多維綜合評(píng)判；兩系雜交粳稻；選育

中圖分類號(hào)：S511.2+2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006－6500.2011.01.028

Application of Fuzzy Multidimensional Comprehensive Evaluation on New Variety Breeding of Two-line Japonica Hybrid Rice

YU Xin-chun1, XIA Ming-cong2, GUO Gui-ying1, SHEN Guan-wang1, WANG Jun-wei1, ZHANG Shun1, YAN De-yuan1

( 1. Xinyang Agricultural Science Institute of Henan Province, Xinyang, Henan, 464000,China; 2. Institute of plant protection, Henan Academy of Agricultural Sciences Zhengzhou, Henan 450002, China)

Ａｂｓｔｒａｃｔ: By the application of fuzzy comprehensive evaluation method on 2010, two-line Japonica hybrid rice new combination , multiple factors comprehensive evaluation analysis were done, the results showed that 9 and 418 ( D11 ) evaluation index was 0.732 9, the best overall performance, followed by 1586S / Java rice ( D14 ), the evaluation index of 0.716 6,1592S / 1 ( D15 ) evaluation index of 0.215 2, comprehensive performance was the worst, this result was accordance with actual performance in the test.

Key words: fuzzy multidimensional comprehensive evaluation;two-line Japonica hybrid rice;breeding

選育高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗病、綜合性狀表現(xiàn)優(yōu)良的兩系雜交粳稻新品種，是當(dāng)前粳稻育種工作的方向之一。目前，對(duì)兩系雜交粳稻新品種一般只采用產(chǎn)量性狀的方差分析，易失去與產(chǎn)量性狀、生產(chǎn)需求相關(guān)的其它性狀的信息，造成對(duì)品種評(píng)價(jià)的片面性。筆者運(yùn)用模糊多維綜合評(píng)判對(duì)兩系雜交粳稻新品種進(jìn)行多因素綜合評(píng)價(jià)分析，既彌補(bǔ)了方差分析的不足，又能對(duì)品種的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，對(duì)品種作出全面、客觀、合理的評(píng)價(jià)，為雜交粳稻新品種的審定與利用提供可靠依據(jù)。

1試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)材料與數(shù)據(jù)來(lái)源于2010年信陽(yáng)市農(nóng)科所以自育3個(gè)兩系不育系為母本和14個(gè)粳稻品種（系）為父本配制成15個(gè)兩系雜交粳稻新組合和9優(yōu)418（CK）的品比試驗(yàn)結(jié)果。以1298S/ln4、1592S/ln4、1298S/花輻9號(hào)、1299S/新粳7號(hào)、1299S/03295、1299S/武粳15-5-3、1299S/ln40、1299S/秋豐、1299S/武香99-15-6-3、1586S/ln7、9優(yōu)418（CK）、1586S/武粳15-10-1、1586S/（花輻9號(hào)/94205）、1586S/爪哇稻、1592S/新選1號(hào)、1592S/ln6為材料，分別用D1、D2、D3……D16來(lái)表示。隨機(jī)區(qū)組排列，3次重復(fù)，小區(qū)面積13.34 m2，10行×40穴，行、穴距為20.0 cm×16.7 cm,重復(fù)間走道33.3 cm,小區(qū)間走道20.0 cm,四周有保護(hù)行。測(cè)定8個(gè)性狀：每穴穗數(shù)、株高、穗長(zhǎng)、每穗總粒數(shù)、每穗實(shí)粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量及產(chǎn)量。成熟時(shí)每區(qū)取5株進(jìn)行室內(nèi)考種，取各個(gè)性狀的平均值作為原始數(shù)據(jù)。

2多維綜合評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型

多維綜合評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型計(jì)算公式為: B= A×R=( b1, b2,……bn) , 其中B 為綜合評(píng)價(jià)集, R 為模糊轉(zhuǎn)換矩陣, 即所選評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬度數(shù)值,A 為權(quán)重系數(shù), b1, b2,……bn 分別為各品種優(yōu)劣的排序。評(píng)價(jià)因素集為U。根據(jù)育種目標(biāo), 用灰色關(guān)聯(lián)度法對(duì)各性狀的權(quán)重系數(shù)科學(xué)賦值。由各品種的評(píng)價(jià)因素的平均值得出評(píng)價(jià)要素的最好水平和最差水平。其中隸屬度函數(shù)計(jì)算公式為:

u(x) = ■

其中，u(x) 為隸屬度數(shù)值；X 為每個(gè)特征數(shù)值；Xmax 為最大特征數(shù)值( 最好水平)；Xmin 為最小特征數(shù)值( 最差水平)。

3權(quán)重系數(shù)的確定

3.1評(píng)價(jià)因素

評(píng)價(jià)要素要按照系統(tǒng)的原則進(jìn)行選擇。產(chǎn)量與品種好壞直接相關(guān), 豐產(chǎn)性因素決定了產(chǎn)量, 因此,選擇產(chǎn)量、豐產(chǎn)性因素（穗·穴-1、株高、穗長(zhǎng)、穗總、穗實(shí)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量）等性狀, 組成評(píng)價(jià)因素集U ( UA1, UA2, ……U6) 。由于對(duì)品種的評(píng)定目前仍以產(chǎn)量為重要依據(jù),因此, 以小區(qū)產(chǎn)量為參考序列, 其余7 個(gè)性狀為比較序列, 各品種評(píng)價(jià)因素的平均值見(jiàn)表1。

3.2數(shù)據(jù)無(wú)量綱化

由于各性狀的單位不同, 需對(duì)各性狀原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。確定8 個(gè)性狀的最優(yōu)序列值為1, 進(jìn)行無(wú)量綱化, 見(jiàn)表2。

3.3產(chǎn)量與各性狀的差序列

各性狀無(wú)量綱數(shù)值與產(chǎn)量的差序列公式為:§i( k) =Ir- ri( k) I，其中§i ( k) 表示差序列, r 為產(chǎn)量無(wú)量綱數(shù)值,ri( k) 為其它7個(gè)性狀無(wú)量綱數(shù)值, 各性狀差序列見(jiàn)表3。

3.4產(chǎn)量與各性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)、關(guān)聯(lián)度

最小極差m= 0, 最大極差M= 0. 369 1。灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)公式:

Coi( k)= ■

=■

=■

關(guān)聯(lián)度公式:roi=■∑coi

roi=■■∑Coi( k)

產(chǎn)量與各性狀的關(guān)聯(lián)度如表4示。

3.5確定各性狀的權(quán)重系數(shù)

對(duì)各性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行規(guī)一化處理, 就得到各性狀的權(quán)重系數(shù)。產(chǎn)量∶每穴穗數(shù)∶株高∶穗長(zhǎng)∶每穗總粒數(shù)∶每穗實(shí)粒數(shù)∶結(jié)實(shí)率∶千粒質(zhì)量=0.179 8∶0.102 8∶0.118 0∶0.129 7∶0.101 9∶0.115 6∶0.1344∶0.117 9。

4模糊矩陣的確定

根據(jù)各性狀隸屬度函數(shù)公式, 分別將表1 各指標(biāo)值代入隸屬度函數(shù)計(jì)算公式, 即得出其模糊轉(zhuǎn)換矩陣R（表5）。

5結(jié)果與分析

由權(quán)重系數(shù)A=（0.179 8∶0.102 8∶0.118 0∶0.129 7∶0.101 9∶0.115 6∶0.134 4∶0.117 9），綜合評(píng)價(jià)集B=A× R，計(jì)算得出:B=(0.592 1、0.563 2、0.395 5、0.314 5、0.366 5、0.439 1、0.683 7、0.563 7、

0.321 9、0.437 5、0.732 9、0.426 2、0.680 3、0.716 6、

0.215 2、0.315 6)

由綜合評(píng)價(jià)集B可以看出：9優(yōu)418（D11）評(píng)價(jià)指標(biāo)是0.732 9，綜合表現(xiàn)最優(yōu)，其次是1586S/爪哇稻(D14)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)為0.716 6，1592S/新選1號(hào)（D15）評(píng)價(jià)指標(biāo)是0.215 2，綜合表現(xiàn)最差，此結(jié)果與試驗(yàn)地實(shí)際表現(xiàn)吻合。

6討 論

(1) 多維綜合評(píng)判與方差分析比較。在以產(chǎn)量性狀進(jìn)行方差分析，產(chǎn)量差異顯著，其品種優(yōu)劣為：D11＞D14＞D2＞D13＞D1＞D7＞D4＞D12＞D6＞D8＞D9＞D3＞D15＞D16＞D10＞D5;多維綜合評(píng)判分析品種優(yōu)劣為：D11＞D14＞D7＞D13＞D1＞D8＞D2＞D6＞D10＞D12＞D3＞D5＞D9＞D16＞D4＞D15。

（2）由結(jié)果分析可知，D11綜合評(píng)價(jià)最優(yōu)，D15綜合評(píng)價(jià)最差，由于D16、D10、D5三個(gè)品種的雜株率較高，致使實(shí)際產(chǎn)量表現(xiàn)偏低。由此說(shuō)明運(yùn)用模糊多維綜合評(píng)判在兩系雜交粳稻育種中對(duì)其新品種評(píng)價(jià)分析切實(shí)可行。

（3）利用模糊多維綜合評(píng)判分析，克服了靠單產(chǎn)性狀評(píng)價(jià)品種優(yōu)劣的弊端，評(píng)價(jià)客觀全面，更能真實(shí)地表達(dá)品種的實(shí)際表現(xiàn)，為育種及示范推廣提供可靠依據(jù)。

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收稿日期：2011-09-07；修訂日期：2011-10-27

基金項(xiàng)目：國(guó)家水稻產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系項(xiàng)目

作者簡(jiǎn)介：余新春（1981-），男，河南息縣人，研究實(shí)習(xí)員，主要從事水稻育種及高產(chǎn)栽培技術(shù)研究。

通訊作者簡(jiǎn)介：魯偉林( 1974-) , 男, 河南信陽(yáng)人, 副研究員, 主要從事水稻育種及高產(chǎn)栽培技術(shù)研究。