基于主成分與灰色關(guān)聯(lián)分析的甜高粱品種綜合評(píng)價(jià)

劉翔宇，劉祖昕，加帕爾，斯拉依丁，阿依加馬力·加帕爾，郭 峰

(1新疆農(nóng)科院吐魯番農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，新疆吐魯番 838000；2 .農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院農(nóng)業(yè)工程標(biāo)準(zhǔn)定額研究所，北京 100125)

基于主成分與灰色關(guān)聯(lián)分析的甜高粱品種綜合評(píng)價(jià)

劉翔宇1，劉祖昕2，加帕爾1，斯拉依丁1，阿依加馬力·加帕爾1，郭 峰1

(1新疆農(nóng)科院吐魯番農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，新疆吐魯番 838000；2 .農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院農(nóng)業(yè)工程標(biāo)準(zhǔn)定額研究所，北京 100125)

【目的】利用主成分分析法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法，對(duì)甜高粱的主要性狀進(jìn)行綜合分析，為綜合評(píng)價(jià)及篩選優(yōu)良甜高粱品種提供科學(xué)參考?！痉椒ā窟x取10項(xiàng)性狀指標(biāo)并運(yùn)用因子分析法確定其權(quán)重系數(shù)，以新疆地區(qū)29份經(jīng)過初步篩選的甜高粱品種(系)為材料，利用主成分分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析,分別確定綜合效益值及品種間加權(quán)關(guān)聯(lián)度，分析兩套理論確定的秩相關(guān)系數(shù)顯著性，對(duì)參試甜高粱品種做出綜合評(píng)價(jià)與篩選。【結(jié)果】基于主成分分析法的綜合效益值變幅為2.4～-3.61，前五名優(yōu)勢(shì)品種(系)為TTL-32(F=2.40)，TTL-29(F=2.39)，TTL-27(F=2.23)，TTL-30(F=1.95)，SW1(F=1.55)；基于加權(quán)法的關(guān)聯(lián)度變幅為0.754 4～0.372 3，前五名優(yōu)勢(shì)品種為TTL-32(γ=0.754 4)，SW1(γ=0.737 9)，TTL-29(γ=0.726 9)，TTL-27(γ=0.712 6)，TTL-30(γ=0.688 1)。基于兩種評(píng)價(jià)方法下的29份甜高粱品種(系)排名差異不顯著(P<0.01)，其秩相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.967，說明所選10項(xiàng)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)甜高粱品種(系)綜合品質(zhì)重要性相當(dāng)。 【結(jié)論】雜交選育出的甜高粱新品系TTL-32、TTL-29、TTL-27和TTL-30等排名靠前，莖稈效益和籽粒效益等綜合效益值高，極具推廣潛質(zhì)；甜飼1號(hào)、綠能3號(hào)、九甜雜1號(hào)、九甜雜2號(hào)、醇甜2號(hào)、綠能2號(hào)等外引品種和當(dāng)?shù)亟赀x育品種新高粱7號(hào)和新高粱2號(hào)等表現(xiàn)穩(wěn)定；高粱蔗、蘇馬克、甜320、本地甜高粱和意大利等本地品種已逐漸退化。

主成分分析；灰色關(guān)聯(lián)度分析；甜高粱；綜合評(píng)價(jià)

0 引 言

【研究意義】甜高粱有兩個(gè)光合產(chǎn)物貯藏庫，一個(gè)是穗部的籽粒，一個(gè)是莖稈中的糖，兩者均含有多種營養(yǎng)物質(zhì)，是一種具有莖和穗的“雙庫型”作物，具有光合速率高，生長快，產(chǎn)量高、耐鹽堿、耐瘠薄等生物學(xué)特性[1]。新疆擁有光照充足、積溫高、晝夜溫差大和土壤鹽堿含量高等自然特點(diǎn)。品種資源是育種和生產(chǎn)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，評(píng)價(jià)、篩選現(xiàn)有甜高粱品種(系)在鹽堿含量高的土壤上種植的綜合效益，對(duì)于促進(jìn)新疆土地整理開發(fā)和調(diào)優(yōu)種植業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)甜高粱作為高能飼料作物和再生性能源作物的產(chǎn)業(yè)化開發(fā)具有重要意義。【前人研究進(jìn)展】再吐尼古麗·庫爾班[2]、高鳳菊等[3]研究表明：甜高粱對(duì)鹽堿地脫鹽效果顯著，尤其是對(duì)土壤表層鹽堿改良效果十分明顯。魏玉清等[4]研究表明：鹽堿地種小麥和玉米收益5 350元/hm2，而種甜高粱收益8 250元/hm2，增收54.2%。【本研究切入點(diǎn)】目前對(duì)參試品種優(yōu)劣的評(píng)估大多是以產(chǎn)量、品質(zhì)、抗病性三大性狀指標(biāo)作為評(píng)判因素，這種評(píng)價(jià)方式主觀性影響較大。主成分分析在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)上應(yīng)用十分廣泛，在很多系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)中都起到重要作用。運(yùn)用主成分分析，可以消除評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)影響，減少指標(biāo)選擇的工作量。將原始性狀變換為成分的同時(shí)，形成了反映成分的權(quán)數(shù)，使得綜合評(píng)價(jià)值的計(jì)算比人為給權(quán)重賦值更客觀、可信?；疑P(guān)聯(lián)度分析法在將灰色系統(tǒng)中不同品種不同指標(biāo)下的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合描述和量化時(shí)，與因子分析法確定指標(biāo)權(quán)重相結(jié)合，使結(jié)果更可信。為了保證評(píng)價(jià)結(jié)果的全面性，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取既要包含主要產(chǎn)量指標(biāo)，又要包含主要形態(tài)指標(biāo)；為了保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性，采用科學(xué)的因子分析法而不是主觀賦值法確定權(quán)重體系；為了保證評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性，先采用主成分分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析兩種不同的理論方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，再對(duì)兩種評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行秩相關(guān)性測(cè)定，確保方法正確，結(jié)果可靠。 【擬解決的關(guān)鍵問題】應(yīng)用主成分分析方法和灰色系統(tǒng)理論中加權(quán)關(guān)聯(lián)度分析的方法，對(duì)甜高粱品種資源進(jìn)行數(shù)量化研究，進(jìn)而作出綜合評(píng)價(jià)。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗(yàn)于2012～2013年在新疆農(nóng)科院吐魯番農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所試驗(yàn)基地進(jìn)行，試驗(yàn)地位于吐魯番市原種場，屬于典型的大陸性干旱荒漠氣候，干燥少雨，年平均降水量16.4 mm，蒸發(fā)量3 000 mm以上，日照充足，晝夜溫差大，年有效活動(dòng)積溫5 300℃以上，無霜期270 d。表1

表1 供試甜高粱品種評(píng)價(jià)指標(biāo)原始值

Table 1 The original value of the evaluation index of the tested sweet sorghum varieties

品種(系)Varieties株高Plantheight(m)莖粗Stemdiameter(cm)穗粒重Grainweightperspike(g)千粒重Thousandseedweight(g)籽粒產(chǎn)量Kernelyield(t/hm2)單株重Plantweight(kg/株)莖稈產(chǎn)量Stemyield(t/hm2)錘度Brix(°)產(chǎn)糖量Sugaryield(t/hm2)生育期Growthperiod(d)TTL-253 412 1187 426 78 6181 2679 3513 57 50121TTL-263 702 1685 224 48 3251 5093 4516 911 06130TTL-274 432 1677 424 17 6711 76113 1016 212 83141TTL-283 562 1174 723 87 1761 3887 3017 310 57125TTL-294 262 3270 523 86 7141 73112 8018 014 21133TTL-304 062 3267 723 16 4851 72112 5016 312 84130TTL-312 842 1767 323 56 0811 0076 2016 28 64124九甜雜1號(hào)JTZ-13 862 1066 723 06 0031 60100 8016 911 92125TTL-324 732 2463 222 05 8441 91115 0517 714 25138甜飼1號(hào)TS-14 602 1060 021 05 4451 80113 4015 212 07130綠能2號(hào)LN-23 532 0058 420 05 3551 3585 0518 010 72126醇甜2號(hào)CT-23 522 2057 621 05 2501 2679 3819 911 06144九甜雜2號(hào)JTZ-23 792 3057 121 05 2051 5295 7613 99 32129綠能3號(hào)LN-33 962 2056 824 05 1451 70107 1014 811 10130TTL-333 622 0355 321 84 8031 4693 0016 410 68121魯克沁LKQ2 732 2056 424 04 7700 9157 3319 07 62115TTL-343 051 9656 018 04 5711 1778 0018 310 00127新高粱2號(hào)XGL-23 102 1050 023 03 9751 2578 7514 58 00154早熟1號(hào)ZS-12 901 9048 420 03 9001 0364 8921 59 77118SW13 822 4047 019 03 8701 60100 8023 016 2393新高粱7號(hào)XGL-73 692 3045 019 63 8551 4893 2418 612 14120高粱蔗GLZ2 792 3038 019 03 6000 8151 0320 07 1490本地甜B(yǎng)DT3 022 0036 027 03 0451 1270 5618 08 90120意大利Italy2 211 8035 018 03 0000 6540 9519 05 45104蘇馬克SMK2 802 2033 016 02 8350 8553 5519 07 12131九甜梁1號(hào)JTL-12 181 8030 619 52 4000 6440 3213 53 81102吐甜3號(hào)TT-33 942 1026 017 02 3101 66104 5812 69 22102本地甜高粱BDTGL2 751 8023 412 51 5390 8654 1819 17 24102甜320T3203 051 8019 219 51 4401 0968 6716 17 73102

供試甜高粱品種(系)29個(gè)，其中魯克沁、新高粱2號(hào)、新高粱7號(hào)、高粱蔗、本地甜、SW1、意大利、蘇馬克、吐甜3號(hào)、本地甜高粱、甜320是吐魯番本地品種(系)；早熟1號(hào)、九甜梁1號(hào)、九甜雜1號(hào)、九甜雜2號(hào)、綠能2號(hào)、綠能3號(hào)、醇甜2號(hào)、甜飼1號(hào)是外引品種，經(jīng)過幾輪品種區(qū)域試驗(yàn)篩選，證明是適合新疆生境條件種植的優(yōu)良甜高粱品種；TTL-25、TTL-26、TTL-27、TTL-28、TTL-29、TTL-30、TTL-31、TTL-32、TTL-33和TTL-34是由外引品種與當(dāng)?shù)靥鸶吡黄贩N雜交選育出的新品系。

觀測(cè)記載各品種株高、莖粗、穗粒重、千粒重、籽粒產(chǎn)量、單株重、莖稈產(chǎn)量、錘度、產(chǎn)糖量和生育期等10項(xiàng)農(nóng)藝性狀，將其作為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。列出田間試驗(yàn)結(jié)果。表1

隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，重復(fù)3次，每小區(qū)3行，7.5 m2，株行距(20×50) cm。5月上旬開溝點(diǎn)播，按新疆品種比較試驗(yàn)要求進(jìn)行田間管理。

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析軟件 IBM SPSS Statistics對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析；應(yīng)用Excel進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。

1.2 方 法

1.2.1 主成分分析

主成分分析是將相關(guān)性較強(qiáng)的的原始變量，重新組合成互無關(guān)聯(lián)的綜合變量并代替原變量。方法是是將原來變量做線性組合，作為新的綜合變量，用F1(第一個(gè)線性組合)的方差來表達(dá)，Var(F1)越大，表明F1包含的原始變量信息越多。在所有的線性組合中選取的F1是方差最大的，稱F1為第一主成分。依次可構(gòu)造出第二、第三，……，第n(n

主成分分析數(shù)學(xué)模型見公式(1)：

其中a1i，a2i，……，api(i=1，……，n)為協(xié)方差陣的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，ZX1，ZX2，……，ZXp是原始變量的標(biāo)準(zhǔn)化值。A=(aij)p×n=(a1，a2，……an)，Rbi=λiai，R是相關(guān)系數(shù)矩陣，λi、ai是對(duì)應(yīng)的特征值和特征向量，λ1≥λ2≥ …≥λp≥0。

1.2.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析[6]

灰色關(guān)聯(lián)度分析法是先設(shè)定參考數(shù)列作為母因素，再計(jì)算系統(tǒng)中各子因素與母因素間的關(guān)聯(lián)度，以關(guān)聯(lián)度來描述母子因素關(guān)系的強(qiáng)弱，已在多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)得以應(yīng)用，其科學(xué)性與實(shí)用性得到充分肯定。其分析方法如下：

首先，采用直線型極值化方法[7]，將每一變量值與變量最小值之差除以該變量取值的全距，對(duì)表1中各變量進(jìn)行無量綱化處理。參考數(shù)列為各性狀變量的最大值。

再次，將無量綱化后的數(shù)據(jù)，利用公式(2)分別計(jì)算出各參試品種與參考數(shù)列間的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

ξ(k)=

(2)

式中ρ為分辨系數(shù)，是一個(gè)介于0～1之間的確定數(shù)值，ξi(k)為第i個(gè)品種第k個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)；

最后，用加權(quán)平均法計(jì)算參試品種的加權(quán)關(guān)聯(lián)度，如公式(3)所示。通過比較參試品種的加權(quán)關(guān)聯(lián)度的大小，完成參試甜高粱品種的綜合評(píng)價(jià)。

(3)

式中γ 表示加權(quán)關(guān)聯(lián)度，wk為第k個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，n為評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 主成分分析

2.1.1 判斷主成分分析的適用性

先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Kaiser-Meyer-Olkin檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和Bartlett球形檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)：KMO值=0.724>0.7，p值接近0，說明10個(gè)性狀變量之間具有相關(guān)性，且差異達(dá)到極顯著水平，可以進(jìn)一步做主成分分析。

2.1.2 計(jì)算各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣

10個(gè)變量之間，有10對(duì)變量相關(guān)關(guān)系達(dá)到極顯著水平，10對(duì)變量相關(guān)關(guān)系達(dá)到顯著水平，這進(jìn)一步驗(yàn)證了性狀變量之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng)，存在信息上的重疊。在品種間作比較時(shí)，可以對(duì)這些性狀變量進(jìn)行降維處理，縮減衡量指標(biāo)個(gè)數(shù)。表2

表2 指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣

Table 2 The correlation coefficient matrix of the indexes

性狀Traits株高Plantheight莖粗Stemdiameter穗粒重Grainweightperspike千粒重Thousandseedweight籽粒產(chǎn)量Kernelyield單株重Plantweight莖稈產(chǎn)量Stemyield錘度Brix產(chǎn)糖量Sugaryield莖粗Stemdiameter0 569?穗粒重Grainweightperspike0 527?0 459千粒重Thousandseedweight0 330 3270 708??籽粒產(chǎn)量Kernelyield0 547?0 4710 992??0 709??單株重Plantweight0 980??0 557?0 526?0 3680 536?莖稈產(chǎn)量Stemyield0 966??0 572?0 556?0 3870 563?0 992??錘度Brix-0 1960 118-0 144-0 285-0 177-0 239-0 25產(chǎn)糖量Sugaryield0 849??0 624??0 4890 2620 4760 859??0 862??0 258生育期Growthperiod0 4620 2830 590?0 4710 5620 4610 473-0 2330 345

注：*表示在P<0.05水平達(dá)到顯著差異；**表示在P<0.01水平達(dá)到顯著差異

Note: * means the coefficient is significantly correlation atP< 0.05; ** means the coefficient is extremely significantly correlation atP< 0.01

表3 主成分分析

Table 3 Principal component analysis

性狀TraitsF1F2F3株高Plantheight0 90 305-0 251莖粗Stemdiameter0 6690 2660 307穗粒重Grainweightperspike0 807-0 4250 309千粒重Thousandseedweight0 618-0 5790 17籽粒產(chǎn)量Kernelyield0 81-0 4250 28單株重Plantweight0 9080 286-0 287莖稈產(chǎn)量Stemyield0 920 26-0 27錘度Brix-0 1940 5260 786產(chǎn)糖量Sugaryield0 8180 5140 143生育期Growthperiod0 636-0 352-0 024初始特征值InitialEigenvalues5 731 6741 154貢獻(xiàn)率Contributionrate(%)57 29616 74511 545累積貢獻(xiàn)率Cumulativecontributionrate(%)57 29674 04185 586

2.1.3 提取主成分

經(jīng)Spss統(tǒng)計(jì)分析，根據(jù)特征值大于1的原則提取了3個(gè)主成分。各主成分的方差貢獻(xiàn)率分別為57.296%、16.745%、11.545%，累積貢獻(xiàn)率達(dá)85.586%，說明提取的3個(gè)主成分代表了各參試品種性狀的絕大部分信息。表3

表4 旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

Table 4 The factor loading matrix after rotation

性狀TraitsF1F2F3株高Plantheight0 950 215-0 134莖粗Stemdiameter0 620 310 365穗粒重Grainweightperspike0 3540 8920 07千粒重Thousandseedweight0 1480 843-0 113籽粒產(chǎn)量Kernelyield0 3640 8840 044單株重Plantweight0 9540 221-0 174莖稈產(chǎn)量Stemyield0 9450 253-0 17錘度Brix-0 043-0 2110 941產(chǎn)糖量Sugaryield0 910 1580 315生育期Growthperiod0 3290 619-0 194

2.1.4 主成分命名

為更好地看出因子載荷矩陣的各系數(shù)與變量之間的關(guān)系：將初始因子矩陣作最大方差法旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,結(jié)果表明，株高、莖粗、單株重、莖稈產(chǎn)量、產(chǎn)糖量在第1主成分上有較高載荷，說明第1主成分基本反映了這些指標(biāo)的信息，可命名為莖稈效益值；穗粒重、千粒重、籽粒產(chǎn)量和生育期在第2主成分上有較高載荷，說明第2主成分基本反映了這些指標(biāo)的信息，可命名為籽粒效益值；錘度在第3主成分上有較高載荷，說明第3主成分基本反映了錘度的信息，可命名為錘度值。表4

2.1.5 計(jì)算主成分得分

根據(jù)主成分?jǐn)?shù)學(xué)分析模型，主成分其實(shí)是原P個(gè)性狀指標(biāo)的線性組合，各性狀指標(biāo)的權(quán)數(shù)為上一步算得的特征向量，它刻劃了各單項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于主成分的重要程度并決定了該主成分的實(shí)際意義。特征向量(a)的計(jì)算方法是初始因子載荷矩陣中的數(shù)據(jù)除以主成分相對(duì)應(yīng)的特征值(b)開平方根。其中：a1=b1/SQR(5.73)；a2=b2/SQR(1.674)；a3=b3/SQR(1.154)。表明了10個(gè)性狀的特征向量。表5

表5 各線性指標(biāo)對(duì)應(yīng)的特征向量

Table 5 Feature vectors corresponding to the linear index

性狀Traitsa1a2a3株高Plantheight0 380 24-0 23莖粗Stemdiameter0 280 210 29穗粒重Grainweightperspike0 34-0 330 29千粒重Thousandseedweight0 26-0 450 16籽粒產(chǎn)量Kernelyield0 34-0 330 26單株重Plantweight0 380 22-0 27莖稈產(chǎn)量Stemyield0 380 2-0 25錘度Brix-0 080 410 73產(chǎn)糖量Sugaryield0 340 40 13生育期Growthperiod0 27-0 27-0 02

由此，根據(jù)主成分分析數(shù)學(xué)模型，可得到3個(gè)主成分與原10項(xiàng)性狀指標(biāo)的線性組合公式：

F1=0.38zx1+0.28zx2+0.34zx3+0.26zx4+0.34zx5+0.38zx6+0.38zx7-0.08zx8+0.34zx9+0.27zx10.

F2=0.24zx1+0.21zx2-0.33zx3-0.45zx4-0.33zx5+0.22zx6+0.2zx7+0.41zx8+0.4zx9-0.27zx10.

F3=-0.23zx1+0.29zx2+0.29zx3+0.16zx4+0.26zx5-0.27zx6-0.25zx7+0.73zx8+0.13zx9-0.02zx10.

將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分別代入公式，便可得到29個(gè)甜高粱品種在三個(gè)主成分上的得分。

以n個(gè)主成分各自的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)，將n個(gè)主成分進(jìn)行加權(quán)平均，即可得到主成分綜合得分模型:

F=(0.572 96F1+0.167 45F2+0.115 45F3)÷0.855 86。

根據(jù)主成分綜合得分模型即可計(jì)算所有參試甜高粱品種綜合主成分值，并將其按綜合主成分值進(jìn)行排序，即可對(duì)所有參試甜高粱品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)比較，表6表明了所有參試甜高粱品種的綜合效益值和排序。表6

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度

采用因子分析法[8]確定不同變量指標(biāo)的權(quán)重，Wk=(株高0.126、莖粗0.125、穗粒重0.094、千粒重0.05、籽粒產(chǎn)量0.093、單株重0.122、莖稈產(chǎn)量0.121、錘度0.058、產(chǎn)糖量0.151、生育期0.059)；ρ取值0.5。根據(jù)灰色系統(tǒng)理論中關(guān)聯(lián)度分析原則，由于“參考數(shù)列”的質(zhì)量是系統(tǒng)中質(zhì)量最高的，如果被評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度越大，與“參考數(shù)列”越接近，表明其質(zhì)量越高，反之則低。依次將各評(píng)價(jià)指標(biāo)按照加權(quán)關(guān)聯(lián)度的大小進(jìn)行排序。

綜合效益值最好的是TTL-32、TTL-29和TTL-27，其次是TTL-30、SW1和甜飼1號(hào)，而本地甜高粱、意大利和九甜梁1號(hào)表現(xiàn)最差。由加權(quán)關(guān)聯(lián)度的綜合排序結(jié)果可以看出TTL-32、SW1、TTL-29的綜合表現(xiàn)最好，其次為TTL-27、TTL-30和甜飼1號(hào)；而本地甜高粱、意大利和九甜梁1號(hào)同樣表現(xiàn)最差。表7

綜合效益值與加權(quán)關(guān)聯(lián)度兩種序列分析結(jié)論基本一致，秩相關(guān)顯著(r1,2=0.967，P<0.01)。在兩種排序方式中，僅有少數(shù)品種的名次變動(dòng)較大，如，TTL-29在綜合效益值排序中為第2名，而在加權(quán)關(guān)聯(lián)度排序中為第3名；TTL-25在綜合效益值排序中為第14名，而在加權(quán)關(guān)聯(lián)度排序中為第9名。這可能是個(gè)別指標(biāo)的權(quán)重在兩種方法中有差異等原因造成的。

表6 綜合效益值

Table 6 The comprehensive benefit value

品種VarietiesF1F2F3F排名RankingTTL-321 43-3 10 212 41TTL-292 38-1 330 842 392TTL-273 51-0 49-0 182 233TTL-301 36-1 010 711 954SW13 290 60 541 555甜飼1號(hào)TS-12 840 28-0 071 496TTL-26-0 12-1 590 761 457綠能3號(hào)LN-31 72-0 07-0 111 138九甜雜1號(hào)JTZ-13 311 2-0 351 129TTL-282 340 57-1 430 8110新高粱7號(hào)XGL-70 170 070 090 6811九甜雜2號(hào)JTZ-20 640 161 150 6212醇甜2號(hào)CT-21 21-0 3-10 6113TTL-251 94-0 17-1 020 3814TTL-330 48-0 01-0 560 2415綠能2號(hào)LN-2-1 32-0 971 610 1416TTL-31-0 910 070 22-0 2917新高粱2號(hào)XGL-2-0 02-1 57-0 82-0 4318吐甜3號(hào)TT-3-1 820 381 25-0 5219TTL-340 873 791 68-0 5720魯克沁LKQ0 511 620 17-0 8621本地甜B(yǎng)DT-2 80 831 5-0 9122早熟1號(hào)ZS-1-1 2-0 690 19-0 9823高粱蔗GLZ-4 47-0 540 5-1 5124蘇馬克SMK-2 60 50 57-1 5725甜320T320-4 63-1 71-1 27-2 2526本地甜高粱BDTGL-0 621 55-3 06-2 7727意大利Italy-4 461 46-0 52-3 0328九甜梁1號(hào)JTL-1-3 190 51-1 56-3 6129

3 討 論

甜高粱的綜合效益是由多個(gè)性狀變量指標(biāo)綜合作用表征的，各指標(biāo)的權(quán)重大小不同，對(duì)不同甜高粱品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的關(guān)鍵是尋找主導(dǎo)變量：主成分分析可以將眾多彼此相關(guān)的變量通過去除相關(guān)關(guān)系縮減為少數(shù)幾個(gè)彼此無關(guān)的主成分；加權(quán)關(guān)聯(lián)分析能夠從多個(gè)變量指標(biāo)中找出主要決定指標(biāo)，并全面、科學(xué)地評(píng)價(jià)不同品種的綜合性能。

研究表明，盡管錘度與其他性狀變量間的相關(guān)強(qiáng)度很弱，甚至是負(fù)相關(guān)，但是在甜高粱制糖、釀酒和作為生物質(zhì)能源原料等產(chǎn)業(yè)中是品種優(yōu)劣的重要衡量指標(biāo)[1]，所以在品種篩選過程中仍要將其作為重要參考性狀變量。剩余9項(xiàng)指標(biāo)變量的相關(guān)性顯著或極顯著，且與其加權(quán)關(guān)聯(lián)度較大，表明這些指標(biāo)能代表甜高粱的綜合效益。試驗(yàn)表明，根據(jù)各性狀變量與甜高粱綜合效益和加權(quán)關(guān)聯(lián)度的結(jié)果，在綜合評(píng)價(jià)篩選甜高粱品種時(shí)，應(yīng)首先根據(jù)第一主成分莖稈效益值進(jìn)行篩選，剔除莖稈效益值低下的品種，再根據(jù)第二主成分籽粒效益值篩選，最終參考錘度值確定有推廣潛勢(shì)的優(yōu)良品種(系)。

研究發(fā)現(xiàn)，在對(duì)甜高粱品種評(píng)價(jià)過程中，主成分分析法和加權(quán)關(guān)聯(lián)度分析法這兩種不同評(píng)價(jià)方法的結(jié)果極顯著相關(guān)(r1,2=0.967，P<0.01)，這表明：(1)9項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)可以較全面反映地甜高粱的綜合性質(zhì)；(2)主成分分析法與加權(quán)關(guān)聯(lián)度分析法排序顯著相關(guān)的結(jié)果說明兩者分析結(jié)果吻合、方法可靠；(3)主成分分析法和加權(quán)關(guān)聯(lián)分析都具有可靠的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，都充分運(yùn)用了各性狀指標(biāo)的絕大部分信息，這既體現(xiàn)了優(yōu)良甜高粱品種所應(yīng)具備的綜合性能，又從參試品種的實(shí)際情況出發(fā)，因而優(yōu)先度排序更客觀、合理。

研究將主成分分析與灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用于甜高粱品種評(píng)價(jià)中，通過賦予不同指標(biāo)不同的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)了對(duì)29份材料綜合效應(yīng)值的量化分析及排序，與過去傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法相比避免了人為因素的影響，評(píng)價(jià)指標(biāo)全面、方法客觀科學(xué)、結(jié)果互證可靠。

表7 各品種綜合效益值與加權(quán)關(guān)聯(lián)度排名

Table 7 The ranking of the comprehensive benefit value and the weighted correlation

品種Varieties主成分綜合得分Theprincipalcomponenttotalscores排名Ranking加權(quán)關(guān)聯(lián)度Weightedincidencedegree排名RankingTTL-322 403510 75441TTL-292 392720 72693TTL-272 229630 71264TTL-301 946640 68815SW11 550650 73792甜飼1號(hào)TS-11 485160 66546TTL-261 446470 63647綠能3號(hào)LN-31 127980 60868九甜雜1號(hào)JTZ-11 122990 595510TTL-280 8086100 569612新高粱7號(hào)XGL-70 6813110 571811九甜雜2號(hào)JTZ-20 6165120 565613醇甜2號(hào)CT-20 6149130 52816TTL-250 3791140 59599TTL-330 2438150 528815綠能2號(hào)LN-20 1396160 512717TTL-31-0 2889170 518新高粱2號(hào)XGL-2-0 4312180 463223吐甜3號(hào)TT-3-0 5246190 543814TTL-34-0 5658200 470321魯克沁LKQ-0 8563210 477620本地甜B(yǎng)DT-0 9127220 470222早熟1號(hào)ZS-1-0 9754230 461424高粱蔗GLZ-1 5097240 49119蘇馬克SMK-1 5659250 428125甜320T320-2 2462260 421826本地甜高粱BDTGL-2 7703270 401427意大利Italy-3 0307280 390128九甜梁1號(hào)JTL-1-3 6055290 372329

4 結(jié) 論

雜交選育出的甜高粱新品系TTL-32、TTL-29、TTL-27和TTL-30等排名靠前，莖稈效益和籽粒效益等綜合效益值高，極具推廣潛質(zhì)；甜飼1號(hào)、綠能3號(hào)、九甜雜1號(hào)、九甜雜2號(hào)、醇甜2號(hào)、綠能2號(hào)等外引品種和當(dāng)?shù)亟赀x育品種新高粱7號(hào)和新高粱2號(hào)等表現(xiàn)穩(wěn)定；高粱蔗、蘇馬克、甜320、本地甜高粱和意大利等本地品種已逐漸退化。

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Comprehensive Evaluation of Sweet Sorghum Varieties Based on Principal Component Silabi Analysis and Gray Relational Grade Analysis

LIU Xiang-yu1, LIU Zu-xin2, Japar1, Siladi1, Ayijiamali Japar1, GUO Feng1

(1.TurpanresearchInstituteofAgriculturalsciences，XinjiangAcademyofAgriculturalsciences,TurpanXinjiang838000,China; 2.InstituteofAgriculturalEngineeringStandardQuota,ChineseAcademyofAgriculturalEngineering,Beijing100125,China)

【Objective】 In order to evaluate and screen elite sweet sorghum varieties, ten characteristics of 29 sweet sorghum varieties were evaluated comprehensively using the principal component analysis and the gray relational grade analysis. 【Method】 The comprehensive benefit value (F) was evaluated by the principal component analysis and the weighting coefficients by the gray relational grade analysis. 【Result】 The result showed that F varied from 2.4 to 3.61, the top 5 superior varieties were TTL-32(F=2.40)，TTL-29(F=2.39)，TTL-27(F=2.23)，TTL-30(F=1.95)and SW1(F=1.55)respectively. Comparatively, the weighting coefficients varied from 0.754，4 to 0.372，3 and the top 5 superior varieties were TTL-32(γ=0.754，4)，SW1(γ=0.737，9)，TTL-29(γ=0.726，9)，TTL-27(γ=0.712，6)and TTL-30(γ=0.688，1)respectively. For the 29 sweet sorghum varieties,the results of the two ranking methods were highly significantly (P<0.01) correlated with a correlation coefficient of 0.967. our results also demonstrated that the 10 evaluation indicators for comprehensive quality evaluation of sweet sorghum varieties have the same importance. 【Conclusion】 The top four varieties were TTL-32, TTL-29, TTL-27 and TTL-30. Because comprehensive benefit value of their stems and grain benefits etc. is high，so they have the very broad promotion potential. The varieties performance, such as TS-1, LN-3, JTZ-1, JTZ-2, CT-2, LN-2, XGL-2 and XGL-7 is stable; Other varieties such as GLZ, SMK, T-320,BDTGL and YDL etc. had gradually degraded.

the principal component analysis；the gray relational grade analysis；sweet sorghum；comprehensive evaluation

10.6048/j.issn.1001-4330.2016.01.013

2015-05-13

新疆維吾爾自治區(qū)基層青年科技人才培養(yǎng)項(xiàng)目(2013741076)；新疆農(nóng)科院青年基金項(xiàng)目“EMS化學(xué)誘變技術(shù)創(chuàng)制耐鹽堿甜高粱新種質(zhì)資源”(xjnkq-2015012)；新疆維吾爾自治區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)資金項(xiàng)目(201154104)

劉翔宇(1979-)，男，高級(jí)農(nóng)藝師，碩士，研究方向?yàn)樘鸶吡挥N和高產(chǎn)栽培，(E-mail)lxy791021@sina.com

郭峰(1964-)，男，研究員，研究方向?yàn)樽魑镉N及栽培，(E-mail)guofeng501@163.com

S514.032

A

1001-4330(2016)01-0099-09