運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)黑龍江西部地區(qū)引進(jìn)燕麥品種的綜合評(píng)價(jià)

史京京　姬銘澤　于立河　胡慧穎　郭燦　侯楠

摘要：為篩選出適宜黑龍江西部地區(qū)種植的裸燕麥和皮燕麥品種，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法對(duì)引進(jìn)的21個(gè)裸燕麥品種和5個(gè)皮燕麥品種的生育期、株高、產(chǎn)量、籽粒蛋白質(zhì)含量等14項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，綜合性狀表現(xiàn)較好的裸燕麥品種有同燕2號(hào)、Yy11-18、壩莜14號(hào)等，綜合性狀表現(xiàn)較好的皮燕麥品種有定燕2號(hào)、張燕7號(hào)。本研究結(jié)果可為黑龍江西部地區(qū)乃至東北地區(qū)燕麥引種及推廣提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：燕麥;灰色關(guān)聯(lián)度分析;植物學(xué)特性;營(yíng)養(yǎng)品質(zhì);黑龍江

中圖分類(lèi)號(hào)： S512.603.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2020）02-0097-07

收稿日期：2018-10-10

作者簡(jiǎn)介：史京京（1995—），女，黑龍江樺南人，碩士研究生，主要從事燕麥種質(zhì)資源研究。E-mail：shijj0116@163.com。

通信作者：于立河，博士，教授，主要從事麥類(lèi)作物生理生態(tài)與栽培技術(shù)研究。E-mail：yulihe2002@126.com。

黑龍江省西部地區(qū)屬于半干旱地區(qū)，草場(chǎng)退化、土壤鹽漬化、生態(tài)環(huán)境脆弱。燕麥?zhǔn)羌Z飼兼用型作物，具有抗旱[1]、耐瘠[2]和適應(yīng)性強(qiáng)[3]等特性，有較高的產(chǎn)量潛力，適于本地區(qū)旱作農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)，有利于節(jié)本增效。燕麥具有獨(dú)特的營(yíng)養(yǎng)[4-6]，屬于特優(yōu)農(nóng)作物，推廣種植燕麥可進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化農(nóng)牧業(yè)結(jié)構(gòu)。但目前黑龍江西部地區(qū)燕麥種植品種單一，因此引進(jìn)國(guó)內(nèi)外優(yōu)質(zhì)的燕麥種質(zhì)資源，對(duì)其進(jìn)行植物學(xué)性狀與生產(chǎn)性能的比較和分析，篩選出適宜本地區(qū)種植的優(yōu)質(zhì)燕麥品種具有一定的實(shí)踐價(jià)值。

大多數(shù)燕麥品種篩選研究多局限于植物學(xué)性狀和產(chǎn)量的比較[2，7]，但在品種篩選過(guò)程中各品種的品質(zhì)指標(biāo)的比較也極為重要[8-9]，僅以植物學(xué)性狀和產(chǎn)量的比較來(lái)評(píng)價(jià)品種的優(yōu)劣和適應(yīng)性強(qiáng)弱有一定的局限性。相關(guān)學(xué)者運(yùn)用聚類(lèi)分析法[10-12]、主成分分析法[13-15]、通徑分析法[16-17]等分析方法評(píng)價(jià)作物品種優(yōu)劣，但上述方法都需要大量的樣本，且要求這些數(shù)據(jù)具有典型的概率分布，因此在實(shí)際應(yīng)用中上述方法都有一定的局限性[18]。而灰色關(guān)聯(lián)度分析方法可以克服以上方法的不足，對(duì)樣本數(shù)量和樣本有無(wú)明顯的規(guī)律都同樣適用，而且計(jì)算量不大，十分方便，通常不會(huì)出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的情況[19]，能夠全面、客觀地評(píng)價(jià)每個(gè)參數(shù)的表現(xiàn)。本研究采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)不同燕麥品種的多個(gè)植物學(xué)性狀和品質(zhì)性狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，客觀、真實(shí)地體現(xiàn)了各燕麥品種的各個(gè)性狀的綜合表現(xiàn)，以期篩選出適宜黑龍江西部地區(qū)種植的優(yōu)質(zhì)燕麥品種，為飼用燕麥引種和品種推廣提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

田間試驗(yàn)于2017年4—8月在黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)試驗(yàn)實(shí)習(xí)基地（46°62′N(xiāo)、125°20′E）進(jìn)行，該區(qū)域地處北溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，年平均氣溫 4.2 ℃，年均無(wú)霜期143 d，年降水量為427.5 mm，年蒸發(fā)量 1 635 mm。試驗(yàn)土壤類(lèi)型為草甸鹽堿土，前茬為紅小豆，土壤基礎(chǔ)養(yǎng)分表現(xiàn)如下：堿解氮含量114.17 mg/kg，速效磷含量 18.21 mg/kg，速效鉀含量102.47 mg/kg，全氮含量 1.16 g/kg，全磷含量0.15 g/kg，有機(jī)質(zhì)含量28.12 g/kg，pH值7.84。

1.2 材料與播種方法

試驗(yàn)采用21個(gè)裸燕麥品種和5個(gè)皮燕麥品種（表1）。2017年4月16日播種，采用隨機(jī)區(qū)組設(shè) 計(jì)， 每個(gè)品種設(shè)3個(gè)重復(fù)。 小區(qū)面積為3m×5m，人工開(kāi)溝條播，行距15 cm，密度400萬(wàn)株/hm2，一次性施入基肥，施肥量為225 kg/hm2（氮、磷、鉀含量之比為2 ∶1 ∶2）。

1.3 測(cè)定指標(biāo)與方法

1.3.1 測(cè)定指標(biāo) 生育期、株高、穗長(zhǎng)、穗鈴數(shù)、穗粒數(shù)、穗粒質(zhì)量、開(kāi)花期干草產(chǎn)量、籽粒產(chǎn)量、開(kāi)花期干草蛋白質(zhì)含量、成熟期莖稈蛋白質(zhì)含量、籽粒蛋白質(zhì)含量、籽粒脂肪含量。

1.3.2 測(cè)定方法 生育期：通過(guò)田間觀測(cè)法測(cè)定出苗期至成熟期的總時(shí)間（d），即為燕麥品種的生育期;株高：于成熟期，各品種分別隨機(jī)取出30株，用直尺測(cè)量主莖基部第1節(jié)節(jié)間至穗頂?shù)拈L(zhǎng)度;穗長(zhǎng)、穗鈴數(shù)、穗粒數(shù)、穗粒質(zhì)量：于成熟期，各品種分別隨機(jī)取出30株，測(cè)定各品種主莖的穗長(zhǎng)、穗鈴數(shù)、穗粒數(shù)、穗粒質(zhì)量;開(kāi)花期干草產(chǎn)量：于開(kāi)花期，從各小區(qū)中齊地面刈割長(zhǎng)勢(shì)均勻的30 cm樣段，共3行，置于烘箱中105 ℃殺青30 min，80 ℃烘干至恒質(zhì)量，室溫冷卻后用1%精度的電子天平稱(chēng)質(zhì)量，換算成單位面積產(chǎn)量，即為開(kāi)花期干草產(chǎn)量;籽粒產(chǎn)量：于成熟期從各個(gè)小區(qū)中取長(zhǎng)勢(shì)均勻的1 m2，風(fēng)干后進(jìn)行測(cè)定籽粒質(zhì)量量，換算成單位面積產(chǎn)量，即為籽粒產(chǎn)量。

開(kāi)花期干草蛋白質(zhì)含量、成熟期莖稈蛋白質(zhì)含量、籽粒蛋白質(zhì)含量：樣品經(jīng)蛋白質(zhì)沉淀劑（三氯乙酸）作用下，分離出“蛋白質(zhì)氮”和“非蛋白質(zhì)氮”，然后再利用凱氏定氮法[20]測(cè)定。開(kāi)花期干草脂肪含量、籽粒脂肪含量：利用索氏抽提法[21]測(cè)定。

將權(quán)重系數(shù)及關(guān)聯(lián)系數(shù)代入公式（3），求得各參試品種Xi與“參考品種”X0的加權(quán)關(guān)聯(lián)度γi′，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)度排序（表4）。加權(quán)關(guān)聯(lián)度值可真實(shí)地反映供試品種與“參考品種”的差異，關(guān)聯(lián)度越大，綜合性能越理想。21個(gè)裸燕麥品種植物學(xué)特性和生產(chǎn)性能綜合評(píng)價(jià)序位排在前5位的為同燕2號(hào)、Yy11-18、壩莜14號(hào)、Xhy-6、晉燕8號(hào)，5個(gè)皮燕麥品種植物學(xué)特性和生產(chǎn)性能綜合評(píng)價(jià)序位的排序排在前3位的為定燕2號(hào)、張燕7號(hào)、張燕8號(hào)（表5），可供黑龍江西部地區(qū)推廣種植。

3 結(jié)論與討論

本研究結(jié)果表明，26個(gè)皮燕麥、裸燕麥品種中同燕2號(hào)（裸燕麥品種）和定燕2號(hào)（皮燕麥品種）綜合生產(chǎn)性能最好，最適宜在黑龍江西部地區(qū)推廣種植。權(quán)重系數(shù)分為主觀權(quán)重系數(shù)和客觀權(quán)重系數(shù)2種，本研究根據(jù)模糊數(shù)學(xué)方法中的權(quán)重決策法[26-28]，賦予各性狀不同的權(quán)重系數(shù)：ω1=0.062 6，ω2=0.087 0，ω3=0.076 7，ω4=0.070 6，ω5=0.067 1，ω6=0.065 0，ω7=0.071 4，ω8=0.079 5，ω9=0.057 5，ω10=0.070 6，ω11=0.060 1，ω12=0.069 9，ω13=0.080 3，ω14=0.081 5。若采用主觀權(quán)重系數(shù)法，即專(zhuān)家打分法結(jié)合生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，賦予各指標(biāo)所占的權(quán)重系數(shù)：ω1′=0.040 0，ω2′=0.040 0，ω3′=0.020 0，ω4′=0.020 0，ω5′=0.040 0，ω6′=0.030 0，ω7′=0.190 0，ω8′=0.190 0，ω9′=0.190 0，ω10′=0.100 0，ω11′=0.080 0，ω12′=0.090 0，ω13′=0.070 0，ω14′=0.070 0;大小順序依次為開(kāi)花期干草產(chǎn)量=籽粒產(chǎn)量>開(kāi)花期干草蛋白質(zhì)含量>籽粒蛋白質(zhì)含量>成熟期莖稈蛋白質(zhì)含量>開(kāi)花期干草脂肪含量=籽粒脂肪含量>生育期=株高>穗粒質(zhì)量>千粒質(zhì)量，求得各參試品種的加權(quán)關(guān)聯(lián)度γi″，得到不同品種的優(yōu)劣排序結(jié)果。

從2種權(quán)重系數(shù)大小順序排序可知，客觀權(quán)重系數(shù)法所得評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)中株高的權(quán)重系數(shù)最大，說(shuō)明客觀權(quán)重系數(shù)法反映出在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)中株高最為重要。但在實(shí)際市場(chǎng)需求和燕麥引種工作中，往往需要引種的燕麥品種具有較高的產(chǎn)草量、籽粒產(chǎn)量、蛋白質(zhì)含量等生產(chǎn)性能[29-30]，即產(chǎn)量性狀、營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)性狀占有較高的權(quán)重，并不一定需要株高占較高的權(quán)重，客觀權(quán)重法可根據(jù)每個(gè)指標(biāo)的變異程度自動(dòng)確定，客觀性較強(qiáng)[31-32]，但不能根據(jù)實(shí)際需求改變相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，目的性不強(qiáng)，不太契合實(shí)際生產(chǎn)需要和引種目標(biāo)。而主觀權(quán)重系數(shù)的確定方法簡(jiǎn)單，但受個(gè)人偏好影響，主觀隨意性較大，目的性強(qiáng)，可根據(jù)確定的引種和育種目標(biāo)對(duì)個(gè)性狀指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整[33]。

采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法綜合評(píng)價(jià)燕麥品種的優(yōu)劣時(shí)，參考品種的構(gòu)建和權(quán)重系數(shù)的確定是評(píng)價(jià)成功的關(guān)鍵因素。在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用過(guò)程中應(yīng)根據(jù)具體的育種目標(biāo)選擇參與評(píng)價(jià)的各個(gè)性狀指標(biāo)，以及采用適宜的權(quán)重系數(shù)計(jì)算方法確定各性狀的權(quán)重系數(shù)，可以在主觀權(quán)重系數(shù)的基礎(chǔ)上參考一定的客觀思想，實(shí)現(xiàn)主客觀權(quán)重系數(shù)確定方法的合理結(jié)合，更加符合實(shí)際育種或應(yīng)用目標(biāo)需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]張志芬，劉景輝，付曉峰，等. 干旱脅迫對(duì)燕麥葉片氣孔和葉肉細(xì)胞超微結(jié)構(gòu)的影響[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2017，37（9）：1216-1223.

[2]周青平，顏紅波，梁國(guó)玲，等. 不同燕麥品種飼草和籽粒生產(chǎn)性能分析[J]. 草業(yè)學(xué)報(bào)，2015，24（10）：120-130.

[3]慕 平，趙桂琴，柴繼寬. 基于GGE-Biplot的甘肅省不同生態(tài)區(qū)燕麥生產(chǎn)性能及適應(yīng)性分析[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2015，23（6）：705-712.

[4]Rouhani M H，Najafabadi M M，Surkan P J，et al. The impact of oat （Avena sativa） consumption on biomarkers of renal function in patients with chronic kidney disease：a parallel randomized clinical trial[J]. Clinical Nutrition，2016，37（1）：78-84.

[5]Pawan S，Sharad T，Niraj T，et al. Polymorphism analysis in advanced mutant population of oat （Avena sativa L.） using ISSR markers[J]. Physiology and Molecular Biology of Plants，2016，22（1）：115-120.

[6]劉建新，王金成，劉秀麗，等. 堿脅迫下燕麥幼苗對(duì)外源過(guò)氧化氫的生理響應(yīng)[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2017，37（10）：1383-1389.

[7]魏 娜，金 濤. 5個(gè)引種到西藏的燕麥新品種的灰色關(guān)聯(lián)度評(píng)價(jià)[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2013，33（5）：919-922.

[8]歐陽(yáng)韶暉，米雅清，王 青，等. 2013年中國(guó)燕麥區(qū)試品種（系）主要營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)分析[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2016，36（4）：455-459.

[9]盧培娜，劉景輝，李 倩，等. 鹽堿地不同燕麥品種的品質(zhì)及產(chǎn)量比較[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2016，36（11）：1510-1516.

[10]王藝陶，周宇飛，李豐先，等. 基于主成分和SOM聚類(lèi)分析的高粱品種萌發(fā)期抗旱性鑒定與分類(lèi)[J]. 作物學(xué)報(bào)，2014，40（1）：110-121.

[11]王光祿，劉志宏，程倩倩，等. 94份國(guó)外小麥種質(zhì)材料的主要農(nóng)藝性狀分析[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2016，36（5）：577-582.

[12]郭 超，胡思遠(yuǎn)，鄭青煥，等. 部分美國(guó)小麥種質(zhì)資源的耐鹽性鑒定[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2015，35（8）：1076-1084.

[13]要燕杰，高 翔，吳 丹，等. 小麥農(nóng)藝性狀與品質(zhì)特性的多元分析與評(píng)價(jià)[J]. 植物遺傳資源學(xué)報(bào)，2014，15（1）：38-47.

[14]宋江峰，李大婧，劉春泉，等. 甜糯玉米軟罐頭主要揮發(fā)性物質(zhì)主成分分析和聚類(lèi)分析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，43（10）：2122-2131.

[15]莊萍萍，李 偉，魏育明，等. 波斯小麥農(nóng)藝性狀相關(guān)性及主成分分析[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2006，26（4）：11-14.

[16]王 敏，徐 萍，劉新江，等. 黃淮海地區(qū)夏玉米農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的通徑分析[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2011，19（5）：1229-1236.

[17]田紀(jì)春，鄧志英，胡瑞波，等. 不同類(lèi)型超級(jí)小麥產(chǎn)量構(gòu)成因素及籽粒產(chǎn)量的通徑分析[J]. 作物學(xué)報(bào)，2006，32（11）：1699-1705.

[18]楊如達(dá)，李 海，林鳳仙，等. 糜子性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度分析及品種選育側(cè)重性狀探討[J]. 作物雜志，2017（4）：50-57.

[19]Vinayagamoorthy R，Xavior M A. Parametric optimization on multi-objective precision turning using grey relational analysis[J]. Procedia Engineering，2014，97：299-307.

[20]張憲政. 作物生理研究法[M]. 北京：農(nóng)業(yè)出版社，1994：150-152.

[21]徐 仲，蒼 晶，郝再斌. 植物生理實(shí)驗(yàn)技術(shù)[M]. 哈爾濱：哈爾濱出版社，2002.

[22]鄧聚龍. 灰色系統(tǒng)基本方法[M]. 2版. 武漢：華中科技大學(xué)出版社，2005：76-84.

[23]劉思峰，楊英杰，吳利豐. 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 7版. 北京：科學(xué)出版社，2014：63-64.

[24]楊 曌，張新全，李向林，等. 應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)17個(gè)不同秋眠級(jí)苜蓿的生產(chǎn)性能[J]. 草業(yè)學(xué)報(bào)，2009，18（5）：67-72.

[25]楊秀芳，陳玲玲，烏艷紅，等. 應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)26個(gè)青貯玉米的生產(chǎn)性能[J]. 草業(yè)科學(xué)，2012，29（1）：105-111.

[26]仁 青，謝仁卓瑪，李志昆，等. 北歐4個(gè)燕麥品種在高寒地區(qū)引種篩選及灰色評(píng)價(jià)[J]. 草業(yè)與畜牧，2006（9）：23-25.

[27]祁萬(wàn)錄，公保才讓?zhuān)B云. 灰色關(guān)聯(lián)度分析法在澳大利亞燕麥引種篩選中的應(yīng)用及評(píng)價(jià)[J]. 草業(yè)與畜牧，2006（8）：8-11.

[28]鮑學(xué)英，李海連，王起才. 基于灰色關(guān)聯(lián)分析和主成分分析組合權(quán)重的確定方法研究[J]. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2016，46（9）：129-134.

[29]徐向英，王岸娜，林偉靜，等. 不同燕麥品種的蛋白質(zhì)營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)評(píng)價(jià)[J]. 麥類(lèi)作物學(xué)報(bào)，2012，32（2）：356-360.

[30]顏生林，韓啟龍，趙曉軍. 良種燕麥在海北地區(qū)的引種栽培試驗(yàn)[J]. 青海草業(yè)，2008，17（3）：2-5.

[31]潘守慧，王開(kāi)義，王志彬，等. 基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)度和TOPSIS的作物育種材料評(píng)價(jià)方法[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào)，2018，20（3）：145-154.

[32]羅 毅，李昱龍. 基于熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法的輸電網(wǎng)規(guī)劃方案綜合決策[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2013，37（1）：77-81.

[33]丁新華，劉水東，何林池，等. 灰色關(guān)聯(lián)度分析在棉花新品種綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 種子，2003（3）：64-65.曾成城，蘇天明，蘇利榮，等. 不同施肥技術(shù)對(duì)煙草產(chǎn)量品質(zhì)及效益的影響[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，48（2）：104-107.