基于灰色關(guān)聯(lián)度法的黃淮南片小麥新品種綜合評判

杜曉宇 李順成 韓玉林 王麗娜 呂永軍 李楠楠 鄒少奎 張 倩 黃 峰

（河南省周口市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，周口 466001）

小麥是黃淮流域的主要糧食作物，近年來其產(chǎn)量和品質(zhì)均得到穩(wěn)步提升。小麥品質(zhì)是由多重因素共同構(gòu)成的，不同品種間性狀有較大差異[1]。小麥新品種試驗主要應(yīng)用DPS 等統(tǒng)計軟件對產(chǎn)量進行方差分析和多重比較，對多個其他性狀評價不夠全面，分析過于直觀，缺少聯(lián)系?；疑到y(tǒng)理論可以充分利用全生育期、株高、容重、基本苗、產(chǎn)量等與品種表現(xiàn)有重要關(guān)系的性狀進行分析，更全面地選擇出綜合農(nóng)藝性狀優(yōu)良的品種，該分析方法在多種農(nóng)作物和經(jīng)濟作物上均有應(yīng)用[2-5]。本研究應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度分析法，對小麥新品種的產(chǎn)量等多種性狀進行綜合分析，以期為品種推廣及育種改良提供參考[6-9]。

1 材料與方法

1.1 試驗材料采用2019-2020 年度國家黃淮南片水地組區(qū)試早播1 組的18 個（含2 個對照）小麥新品種（系）：漯河68、渦麥169、周麥37 號、中育1686、豐工38、富麥701、泛育麥20、阜麥13、徽研66、鄭麥162、安科1604、鄭麥158、泛麥26、隆平麥3 號、周麥18（CK1）、淮核16132、鄭大171、百農(nóng)207（CK2）。

1.2 試驗方法試驗于2019-2020 年在輝縣、洛陽、漯河、商丘、濮陽、新鄉(xiāng)、滎陽、原陽、周口、阜陽、渦陽、新馬橋、宿州、淮安、連云港、射陽、宿遷、徐州、寶雞、富平、華陰、楊凌共22 個試點進行。前茬大部分為玉米和大豆。田間試驗采用隨機區(qū)組設(shè)計，重復(fù)3 次，小區(qū)面積13.5m2。田間調(diào)查和室內(nèi)考種按照國家黃淮南片區(qū)試方案統(tǒng)一進行，本研究所用的各性狀數(shù)值均取22 個區(qū)試點的平均值。

采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法，將每一組試驗作為一個灰色系統(tǒng)，單個品種作為系統(tǒng)的一個因素。構(gòu)建一個理想的參考品種，以參考品種的各項性狀指標構(gòu)成一個參考數(shù)列，18 個參試品種（系）構(gòu)成比較數(shù)列。計算參試品種與參考品種之間的關(guān)聯(lián)度，以確定各參試品種的優(yōu)劣次序。選擇的8 個測量性狀分別是：產(chǎn)量、全生育期、株高、成穗率、穗數(shù)、穗粒數(shù)、千粒重、容重。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同品種灰色關(guān)聯(lián)度分析

2.1.1 參考品種的構(gòu)建參考品種是根據(jù)當?shù)赜N目標確定的各性狀理想值的集合。產(chǎn)量、穗粒數(shù)、千粒重、容重、成穗率等性狀應(yīng)取上限值；株高、全生育期等應(yīng)取適中值[10]，具體數(shù)值參見表1。

表1 參考品種和參試品種（系）的各性狀平均值

2.1.2 無量綱化處理同一品種的各個性狀差異較大，為進行灰色關(guān)聯(lián)度分析，需對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，用參考品種的性狀值去除各比較序列，得到一個數(shù)值全在[0，1]之間的新數(shù)列，即是對參試品種各性狀數(shù)據(jù)進行標準化處理，結(jié)果參見表2。

2.1.3 關(guān)聯(lián)系數(shù)的計算標準化處理后，計算參考品種和比較品種的絕對差值，找出每個灰色系統(tǒng)的最大和最小絕對值，各性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)（ξi）=（最小絕對值+0.5×最大絕對值）/（各點絕對值+0.5×最大絕對值），0.5 為分辨系數(shù)，各參試品種的關(guān)聯(lián)系數(shù)見表3。

2.1.4 不同品種的加權(quán)關(guān)聯(lián)度和等權(quán)關(guān)聯(lián)度根據(jù)當?shù)貙嶋H，結(jié)合育種家經(jīng)驗，對各農(nóng)藝性狀賦予不同的權(quán)重系數(shù)（Wk）。產(chǎn)量Wk=0.35、全生育期Wk=0.05、株高Wk=0.04、成穗率Wk=0.06、穗數(shù)Wk=0.14、穗粒數(shù)Wk=0.14、千粒重Wk=0.14、容重Wk=0.05。依據(jù)（K），求得各品種加權(quán)關(guān)聯(lián)度（表4）。等權(quán)關(guān)聯(lián)度是關(guān)聯(lián)系數(shù)的算術(shù)平均值，帶入前式計算，結(jié)果見表4。

2.1.5 關(guān)聯(lián)度分析灰色系統(tǒng)理論認為：品種（系）的關(guān)聯(lián)度越大，說明該品種（系）與參考品種越接近，綜合表現(xiàn)較好。漯河68、渦麥169、周麥37 號、中育1686、豐工38、富麥701 等品種加權(quán)關(guān)聯(lián)度較高，性狀的綜合表現(xiàn)突出，與實際是基本一致的。整體來看，產(chǎn)量排序與加權(quán)關(guān)聯(lián)度排序有一些出入，但漯河68、渦麥169 和周麥37 號一直處于前3 位，說明這3個品種的產(chǎn)量和綜合表現(xiàn)均比較突出。個別品種，如徽研66，產(chǎn)量排序靠前，而加權(quán)關(guān)聯(lián)度排名靠后，通過參看關(guān)聯(lián)系數(shù)可知，該品種株高偏離參考值過大，導(dǎo)致其關(guān)聯(lián)度降低；另外，阜麥13 產(chǎn)量排序中等，加權(quán)關(guān)聯(lián)度和等權(quán)關(guān)聯(lián)度排序居前，說明其除產(chǎn)量外的7 個性狀表現(xiàn)較好；而鄭麥162 和周麥18 產(chǎn)量排序和加權(quán)關(guān)聯(lián)度排序完全一致，雖然不突出，但各性狀表現(xiàn)均衡，需要指出的是，周麥18 是作為對照品種存在的，該品種的綜合表現(xiàn)值得繼續(xù)跟蹤。應(yīng)用關(guān)聯(lián)度分析，可以更加全面衡量品種的表現(xiàn)，對比品種特點和不足，為后續(xù)育種目標和實際推廣指明方向。

表2 參考品種和參試品種（系）主要性狀的無綱量化值

表3 參試品種（系）的關(guān)聯(lián)系數(shù)

表4 參試品種（系）的加權(quán)關(guān)聯(lián)度和等權(quán)關(guān)聯(lián)度

2.2 產(chǎn)量與其他性狀的灰色關(guān)聯(lián)度分析

2.2.1 產(chǎn)量與其他性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)及關(guān)聯(lián)度利用已得出的無綱量化值，求出以產(chǎn)量作為參考數(shù)列與其他性狀的絕對差值，然后依據(jù)產(chǎn)量與其他相關(guān)性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)（ξi）=（最小絕對值+0.5×最大絕對值）/（各點絕對值+0.5×最大絕對值），0.5 為分辨系數(shù)，求出產(chǎn)量與不同性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)。等權(quán)關(guān)聯(lián)度是關(guān)聯(lián)系數(shù)的算術(shù)平均值，將表中各因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)代入上述公式，求出各性狀與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度（表5）。

2.2.2 產(chǎn)量與其他性狀的關(guān)聯(lián)度分析由表6 可知，各農(nóng)藝性狀對產(chǎn)量的貢獻度大小依次為：容重＞千粒重＞株高＞全生育期＞穗粒數(shù)＞穗數(shù)＞成穗率。本組試驗結(jié)果中，對產(chǎn)量貢獻最大的3 個性狀依次是容重、千粒重和株高，同理想值相比，存在一定差距，而另外幾個性狀的關(guān)聯(lián)度明顯偏低，可能與年份有關(guān)。具體來看：全生育期的平均值與理想值一致，說明各品種表現(xiàn)差別不大；生產(chǎn)上要求適宜的株高，株高的理想值是低于平均值的；而其他5 個性狀平均值也均低于理想值，各品種之間表現(xiàn)是有差異的，性狀之間互有優(yōu)劣。

3 討論

目前對于小麥區(qū)試結(jié)果的分析，除了常見的產(chǎn)量分析，如豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)性分析之外[11]，灰色關(guān)聯(lián)度分析逐年增多，其可容納數(shù)據(jù)量大，相比主成分分析或者聚類分析，更加容易掌握，操作簡便[12]。方法原理易懂，理論明確，可作為經(jīng)常性工具，輔助育種和結(jié)果判定，這些方法的運用，旨在更好地評價品種表現(xiàn)。

培育的新品種，主要依托當?shù)貧夂?、土壤等情況做出優(yōu)選，運用多點試驗結(jié)果進行分析，其實也考察了品種的適應(yīng)性。通過理想品種不同性狀的權(quán)重分配，依據(jù)試驗結(jié)果，不斷接近育種目標。在小麥實際生產(chǎn)中，理想性狀的取值應(yīng)適中，如株高、產(chǎn)量三要素等，不能一味追求過高值。產(chǎn)量過高，要考慮莖稈彈性和株高，否則有倒伏風(fēng)險；千粒重過高，要考慮穗粒數(shù)；成穗率過高，前期營養(yǎng)浪費嚴重。而對于一些負向性狀，如黑胚率、赤霉病、條銹病等，在實際試驗中受主觀性和觀察時間影響較大，保守起見，本研究沒有采用，在以后的分析中要設(shè)法加以補足。

表5 參試品種（系）產(chǎn)量與各農(nóng)藝性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)

表6 產(chǎn)量與性狀間的等權(quán)關(guān)聯(lián)度

關(guān)于各性狀權(quán)重系數(shù)，有多種確定方法，可以分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法，包括德爾菲法、專家打分法、AHP 法、主成分分析法、因子分析法等，這些方法需要大樣本量且要符合統(tǒng)計標準，不利于推廣。本研究對有代表性的8 個主要農(nóng)藝性狀，結(jié)合育種經(jīng)驗進行權(quán)重賦值，降低了產(chǎn)量比重，各育種家可按照自己的選育目標選取，沒有具體限制。