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    模糊綜合評判在亞麻區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用

    2013-12-05 06:51:56杜剛吳學(xué)英劉其寧
    中國麻業(yè)科學(xué) 2013年1期
    關(guān)鍵詞:亞麻評判新品種

    杜剛,吳學(xué)英,劉其寧*

    (1.云南省農(nóng)科院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所,昆明650205;2.云南省農(nóng)科院經(jīng)濟(jì)作物研究所,昆明650205)

    作物新品種綜合評價是育種工作的一個重要環(huán)節(jié),傳統(tǒng)方法多運(yùn)用方差分析和新復(fù)極差分析對產(chǎn)量或幾個經(jīng)濟(jì)性狀進(jìn)行分析和評判。而實(shí)際上,對于經(jīng)濟(jì)作物的纖維用亞麻來說,品種優(yōu)劣由許多性狀指標(biāo)決定,除產(chǎn)量外,加工品質(zhì)(工藝長度、出麻率、長麻率、纖維強(qiáng)度、可撓度及分裂度等)、抗逆性等性狀也是限制品種推廣的重要因素,只有綜合性狀好的品種才有更好的推廣價值。一些學(xué)者應(yīng)用模糊評判在玉米[1]、大豆[2]、甘蔗[3]、花生[4]、烤煙[5]等作物上進(jìn)行了探索,得到了較理想的結(jié)果。作為加工纖維應(yīng)用的亞麻,除原莖產(chǎn)量因素外,出麻率、工藝長度、纖維強(qiáng)度等因素也是亞麻新品種培育篩選決定的關(guān)鍵因素,性狀的綜合評判非常重要。劉春芳等人應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度法對亞麻品種進(jìn)行了綜合評價,取得了一些理論依據(jù)[6],本文作者也曾用DTOPSIS法對亞麻綜合評價進(jìn)行過探討[7],在新品種的綜合評價上獲得一定基礎(chǔ),而模糊綜合評判在亞麻品種的綜合評價中未見報(bào)道。本研究擬對在云南七個不同生態(tài)類型區(qū)域進(jìn)行試驗(yàn)的9個亞麻新品種應(yīng)用模糊綜合評判進(jìn)行綜合評價,以期為亞麻品種的評估提供新的理論基礎(chǔ)。

    1 材料方法

    1.1 參試品種

    本文以2006/2007年度云南省亞麻區(qū)域試驗(yàn)7個試點(diǎn)(昆明、賓川、保山、德宏、牟定、彌勒和勐海)的9個亞麻品種的匯總資料為分析材料進(jìn)行分析。供試品種分別為:云亞1號(P1)、云亞2號(P2)、天鑫7 號(P3)、天鑫10 號(P4)、Viking(P5)、Aurore(P6)、華星006(P7)、華星007(P8)和Ariane(P9);亞麻的評價指標(biāo)為:原莖產(chǎn)量(X1)、生育期(X2)、株高(X3)、工藝長度(X4)、干莖制成率(X5)、長麻率(X6)、出麻率(X7)、可撓度(X8)、纖維強(qiáng)度(X9)、分裂度(X10)和白粉病(X11)11個主要經(jīng)濟(jì)性狀。

    1.2 模糊綜合評判的原理和計(jì)算方法

    模糊綜合評價方法是模糊數(shù)學(xué)中應(yīng)用的比較廣泛的一種方法[8]。在對某一事務(wù)進(jìn)行評價時常會遇到這樣一類問題,由于評價事務(wù)是由多方面的因素所決定的,因而要對每一因素進(jìn)行評價。在每一因素作出一個單獨(dú)評語的基礎(chǔ)上,如何考慮所有因素而作出一個綜合評語,這就是一個綜合評價問題。

    根據(jù)模糊數(shù)學(xué)計(jì)算方法及應(yīng)用原理[9]及實(shí)際應(yīng)用中的一些改進(jìn)[10],具體計(jì)算方法:

    1.2.1 擬定評價指標(biāo),建立矩陣

    設(shè)有m個品種n個性狀指標(biāo)建立矩陣Y,其中,評判對象集為P{Pm,m=1,2,3,…m},評判指標(biāo)集為 X{Xn,n=1,2,3,…n}。

    1.2.2 數(shù)據(jù)歸一化處理

    將Y數(shù)據(jù)歸一化處理,使其成為可相互比較的規(guī)范化矩陣Z,其中Zij為:

    1.2.3 建立模糊矩陣R

    根據(jù)隸屬函數(shù)的定義,把矩陣Z各數(shù)據(jù)代入極值標(biāo)準(zhǔn)化公式,求得各品種各性狀的隸屬度,構(gòu)成模糊轉(zhuǎn)換矩陣R。極值標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

    1.2.4 計(jì)算等權(quán)、權(quán)綜合評判集B和B'

    1.2.5 評價結(jié)果

    在電視監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,要對建筑物各層、常用場所、停車場、機(jī)械設(shè)備等進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控,并在這些區(qū)域安裝監(jiān)控設(shè)備;并對監(jiān)控圖像進(jìn)行實(shí)時記錄,供后續(xù)參考。為了避免出現(xiàn)明顯的死角,需要在樓梯連接點(diǎn)上設(shè)置監(jiān)視器,以減少監(jiān)控的盲點(diǎn),提高安全監(jiān)控的效率。此外,為了提高智能建筑的安全,應(yīng)在電氣設(shè)備室和空調(diào)室設(shè)置監(jiān)控點(diǎn),以降低事故的概率,特別是火災(zāi)問題,保證建筑運(yùn)行的穩(wěn)定性.整體設(shè)計(jì)完成后,保安人員需在ST8100平臺上檢查影像,以確認(rèn)沒有大盲點(diǎn),并特別選擇監(jiān)控資訊,以確保建筑物處于安全監(jiān)察的范圍之內(nèi)。

    按照模糊綜合評判集B'的大小,對品種進(jìn)行排序,B'最大者為綜合性狀最好的品種,即為最優(yōu)良品種。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 試驗(yàn)結(jié)果

    選取的7個試點(diǎn)9個亞麻新品種(系)區(qū)域試驗(yàn)的匯總主要性狀平均值見表1。

    表1 參考品種和參試品種(系)的主要經(jīng)濟(jì)性狀Tab.1 Main characters of the tested varieties and the referenced varieties

    2.2 模糊綜合分析評價

    2.2.1 數(shù)據(jù)歸一化處理

    在11個經(jīng)濟(jì)性狀中,生育期和白粉病為越小越優(yōu)性狀,其余性狀為越大越優(yōu)指標(biāo)。根據(jù)不同計(jì)算,對越大越優(yōu)指標(biāo)數(shù)據(jù)和越小越優(yōu)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使其成為可相互比較的規(guī)范化矩陣Z(表2)。

    表2 數(shù)據(jù)歸一化處理結(jié)果Tab.2 Result of the normalized data

    2.2.2 建立模糊矩陣R

    根據(jù)隸屬函數(shù)的定義,把矩陣Z各數(shù)據(jù)代入極值標(biāo)準(zhǔn)化公式,求得各品種各性狀的隸屬度,構(gòu)成模糊轉(zhuǎn)換矩陣R(表3)。

    表3 模糊矩陣RTab.3 The fuzzy matrix R

    2.2.3 計(jì)算等權(quán)判集B和加權(quán)綜合評集B'

    根據(jù)亞麻育種目標(biāo)及生產(chǎn)實(shí)踐,參考育種專家意見,對亞麻的11個性狀依次分別賦予權(quán)重系數(shù) Aj()0.30,0.04,0.04,0.08,0.04,0.10,0.15,0.07,0.07,0.07,0.04;分別計(jì)算各品種的計(jì)算等權(quán)判集B和加權(quán)綜合評集B',排序結(jié)果見表4。

    表4 參試品種的模糊綜合評判結(jié)果及排序Tab.4 Results of fuzzy comprehensive evaluation and the corresponding orderings

    表4中加權(quán)評判集B'結(jié)果顯示:云亞1號模糊加權(quán)評判集最大(B'=0.7405),其綜合性狀最優(yōu);其次為天鑫10號和天鑫7號,B'分別為0.6148和0.5254;再其次為華星006和華星007,B'分別為0.5158和0.4763;綜合評價結(jié)果最后兩位的是Viking和Ariane,B'分別為0.2689和0.3983。

    模糊綜合評價結(jié)果與單一產(chǎn)量排序結(jié)果相比較可發(fā)現(xiàn),部分產(chǎn)量性狀表現(xiàn)較好的品種,綜合評價結(jié)果并不理想。如Ariane,產(chǎn)量排序中為第3位,但綜合評價結(jié)果為第8位,說明此品種雖產(chǎn)量較好,但綜合性狀較差;而天鑫10號,雖產(chǎn)量排序處于第6位,但綜合評價為第2位,綜合性狀表現(xiàn)優(yōu)良,可在特定的區(qū)域推廣;在所有參試品種中,云亞1號的產(chǎn)量排序和模糊綜合評價都是第1位,此類品種即為優(yōu)良品種。

    3 討論

    3.1 品種綜合評價是育種工作中的一個重要環(huán)節(jié),而一個品種往往包括多個性狀指標(biāo),各個性狀指標(biāo)無統(tǒng)一度量,而且許多性狀指標(biāo)之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,因而難以找到一個各性狀都達(dá)到理想目標(biāo)的品種。

    采用模糊綜合評判對品種的性狀進(jìn)行綜合分析,以此評價品種的優(yōu)良,一定程度解決以單一性狀評價帶來的弊端。

    3.2 本文以模糊綜合評判法對9個亞麻品種(系)的優(yōu)良進(jìn)行評價,其結(jié)果與品種的實(shí)際表現(xiàn)相吻合,說明此評價方法對亞麻品種的綜合評估是可行的。

    此方法的應(yīng)用為全面分析區(qū)試資料提供了新的方法,方法彌補(bǔ)了單用產(chǎn)量分析的不足,尤其是在產(chǎn)量新復(fù)極差測驗(yàn)結(jié)果不顯著的情況下,更應(yīng)注重對新品種的綜合性狀的評價。

    3.2 采用模糊綜合評判法,性狀的選取和對各性狀權(quán)重的賦予十分關(guān)鍵,它直接影響綜合評價結(jié)果。

    因此在應(yīng)用本法時,一方面盡量選取重要的、必須的性狀,另一方面,要綜合考慮各性狀的主次性,分別賦予相應(yīng)的權(quán)重。這樣才能得到最為客觀的評價結(jié)果。

    [1]韓衛(wèi)紅,趙保獻(xiàn),陳潤玲,等.玉米區(qū)域試驗(yàn)品種的模糊綜合評價[J].玉米科學(xué),2001,9(4):36-38.

    [2]郭媛貞,陳海玲,李碧瓊,等.云南蠶豆品種的模糊綜合評判[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào),2010,16(15):99-100.

    [3]關(guān)中秀,黃忠興.甘蔗品種的模糊綜合評判[J].甘蔗糖業(yè),2003(3):10-13.

    [4]陳海玲,黃金堂,李清華,等.福建省春花生新品種的模糊綜合評判[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào),2010,16(15):101-102.

    [5]謝小丹,陳順輝,巫升鑫,等.烤煙新引品種的模糊綜合評判和灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2002,31(25):160-163.

    [6]劉春芳,羅湘寧,李冬.灰色關(guān)聯(lián)度分析法在亞麻品種評價中的應(yīng)用[J].中國油料,1997,19(1):23-25.

    [7]杜剛,劉其寧,趙振玲,等.DTOPSIS法在亞麻新品種評價中的應(yīng)用初探[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào),2006,22(10):161-164.

    [8]馮德益.模糊數(shù)學(xué)方法及應(yīng)用[M].北京:地震出版社,1989.

    [9]謝季堅(jiān),劉承平.模糊數(shù)學(xué)方法及其應(yīng)用[M].武漢:華中理工大學(xué)出版社,2000:205-211.

    [10]付強(qiáng),王立,寧艷芬.對模糊綜合評判決策模型的認(rèn)識及改進(jìn)[J].農(nóng)機(jī)研究,2002(2):27-29.

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