齊建雙 夏來(lái)坤 黃 保 李春盈 馬智艷 丁 勇 谷利敏張 君 張鳳啟 穆心愿 唐保軍 趙發(fā)欣 張?zhí)m薰
(1河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院糧食作物研究所/河南省玉米生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,450002,河南鄭州;2河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院小麥研究所,450002,河南鄭州)
良種是農(nóng)業(yè)科技的重要載體,是具有根本性的生產(chǎn)要素。20世紀(jì)50-80年代,品種區(qū)域試驗(yàn)工作陸續(xù)展開(kāi)。農(nóng)作物品種區(qū)域試驗(yàn)是鑒定新品種豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性和適應(yīng)性的主要途徑,是農(nóng)作物品種審定的重要基礎(chǔ)、前提和依據(jù),也是連接科研、生產(chǎn)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)的紐帶[1-2]。農(nóng)作物品種區(qū)域試驗(yàn)主要是研究基因型和環(huán)境的互作,其結(jié)果能否真正從整體水平上客觀真實(shí)地反映參試品種的特性,主要由試驗(yàn)點(diǎn)的試驗(yàn)質(zhì)量和試驗(yàn)結(jié)果是否采用科學(xué)合理的評(píng)價(jià)方法決定[3]。我國(guó)還沒(méi)有統(tǒng)一的區(qū)域試驗(yàn)品種評(píng)價(jià)方法[4],不同農(nóng)作物區(qū)域試驗(yàn)分析方法不同,同種農(nóng)作物不同渠道的區(qū)域試驗(yàn)分析方法也不盡相同,甚至相同渠道的區(qū)域試驗(yàn),不同主持單位所用的分析評(píng)價(jià)方法也不完全相同。目前,區(qū)域試驗(yàn)中用的較多的分析工具主要有SAS、SPSS、DPS和區(qū)試99等,但是這些分析方法在評(píng)價(jià)品種與環(huán)境互作方面有很大的局限性。近年來(lái),AMMI模型方法也在逐步推廣應(yīng)用[5-7],但該方法主要考慮基因型與環(huán)境的互作,忽視了從品種選育和推廣角度對(duì)基因型進(jìn)行全面評(píng)價(jià)[4]。于是,很多學(xué)者又開(kāi)始嘗試采用GGE雙標(biāo)圖法對(duì)品種和區(qū)試點(diǎn)進(jìn)行綜合分析[8-9]。但是綜合分析這些方法,采用的分析數(shù)據(jù)都聚焦在產(chǎn)量這一個(gè)性狀上,對(duì)其他性狀只是兼顧或者僅對(duì)生產(chǎn)影響較大的性狀進(jìn)行兼顧,并且要求標(biāo)準(zhǔn)不高。例如在玉米區(qū)域試驗(yàn)中對(duì)玉米品種的倒伏率和倒折率的具體標(biāo)準(zhǔn)較低,對(duì)其他性狀要求更低,在實(shí)際的品種評(píng)價(jià)中對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果幾乎沒(méi)有影響。
DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法已被廣泛應(yīng)用于番茄[10]、大豆[11-12]、小麥[13]、馬鈴薯[14]、玉米[15-17]、草莓[18]、再生水[19]、煙草[20]、甘蔗[21]和棉花[22]等各種類(lèi)型的評(píng)價(jià)研究。但是,傳統(tǒng)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法在計(jì)算不同指標(biāo)對(duì)目標(biāo)效果的貢獻(xiàn)時(shí)一般是采用等權(quán)賦值或根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行賦值[12,17-18],受人為主觀因素影響較大。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法,其權(quán)重的計(jì)算完全按照指標(biāo)間數(shù)值的離散程度來(lái)設(shè)置,能有效排除人為設(shè)置權(quán)重的干擾因素。因此,熵權(quán)法與DTOPSIS法、灰色局勢(shì)決策法相結(jié)合,從理論上來(lái)講,可以避免評(píng)價(jià)的主觀性和對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)性[23]。楊禹偉等[23]利用熵權(quán)賦值的DTOPSIS法綜合考量了多個(gè)加工番茄品質(zhì)性狀,認(rèn)為對(duì)加工番茄品質(zhì)優(yōu)劣的區(qū)分度更加明顯,對(duì)番茄個(gè)性化產(chǎn)品的原料多性狀評(píng)價(jià)具有一定的可行性和實(shí)用性。夏來(lái)坤等[15]采用熵值賦權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法對(duì)10個(gè)玉米品種的宜機(jī)收性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),認(rèn)為兩種評(píng)價(jià)方法均能客觀全面評(píng)價(jià)玉米品種的宜機(jī)收性。吳玥等[24]運(yùn)用基于熵權(quán)的DTOPSIS法對(duì)36個(gè)玉米品種進(jìn)行評(píng)價(jià),認(rèn)為熵值賦權(quán)法客觀評(píng)價(jià)了各指標(biāo)在該評(píng)價(jià)體系中的重要程度,避免了主觀因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,評(píng)價(jià)結(jié)果更科學(xué)。經(jīng)建芳等[25]采用基于熵權(quán)的灰色局勢(shì)決策法對(duì)金屬切削液配方優(yōu)選進(jìn)行研究,認(rèn)為該模型是一種科學(xué)、合理、有效的決策方法。本文首次嘗試將基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法應(yīng)用于玉米品種區(qū)域試驗(yàn)中,對(duì)2018年參加河南農(nóng)科聯(lián)合體的18個(gè)品種(含對(duì)照品種)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),同時(shí)對(duì)兩種評(píng)價(jià)方法與目前所采用的“區(qū)試99”軟件分析結(jié)果進(jìn)行比較,分析這幾種數(shù)據(jù)處理結(jié)果的科學(xué)性和合理性,以期為黃淮海玉米區(qū)域試驗(yàn)品種綜合評(píng)價(jià)提供參考。
采用2018年河南農(nóng)科聯(lián)合體75 000株/hm2組玉米區(qū)域試驗(yàn)資料,試驗(yàn)品種共18個(gè),其中第1年區(qū)域試驗(yàn)品種12個(gè),分別為新單92、鄭單2185、浩玉188、敦玉278、鄭單2186、安玉706、陜單656、浚單56、浚單996、技豐698、技豐853和技豐616,第2年區(qū)域試驗(yàn)品種5個(gè),分別為漯玉16-1、敦玉107、鄭單1868、新單78和鄭單5166,對(duì)照品種為鄭單958。
本組試驗(yàn)涉及河北、河南、山東、安徽、陜西、湖北、山西和江蘇,共45個(gè)試驗(yàn)點(diǎn),在試驗(yàn)過(guò)程中,因自然災(zāi)害8個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)報(bào)廢,對(duì)其余的37個(gè)試點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),3次重復(fù),5行區(qū),小區(qū)面積20m2,密度為75 000株/hm2,實(shí)收中間3行計(jì)產(chǎn)。
調(diào)查記錄性狀指標(biāo)共14個(gè),按照NY/T 1290-2006《農(nóng)作物品種試驗(yàn)規(guī)程》進(jìn)行。田間調(diào)查記錄株高、穗位高、倒伏率、倒折率、空稈率、生育期和總株葉片數(shù),收獲時(shí)測(cè)定籽粒含水量,收獲后考種,測(cè)量穗長(zhǎng)、穗行數(shù)、禿尖、穗粒重、百粒重和產(chǎn)量。
采用Excel 2013進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中將對(duì)照品種也作為一個(gè)參試品種來(lái)處理。分析方法選用基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法。
2.1.1 構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣 18個(gè)參試玉米品種的14個(gè)指標(biāo)性狀表現(xiàn)的平均值,即為評(píng)價(jià)矩陣A(表1)。
表1 參試的18個(gè)玉米品種各性狀指標(biāo)的平均值(矩陣A)Table 1 Mean value of indexes of 18 traits of tested maize varieties (matrix A)
2.1.2 無(wú)量綱化處理 根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際,將用于綜合評(píng)價(jià)的14個(gè)指標(biāo)分為正向指標(biāo)、中性指標(biāo)和逆向指標(biāo)三類(lèi)。其中,產(chǎn)量、穗長(zhǎng)、穗行數(shù)和穗粒重為正向指標(biāo),指標(biāo)值越大越好;株高、穗位高、百粒重、生育期和總?cè)~片數(shù)5個(gè)指標(biāo)要求適中,屬于中性指標(biāo);倒伏率、倒折率、空稈率、收獲時(shí)含水量和禿尖長(zhǎng)為逆向指標(biāo),指標(biāo)值越小越好。無(wú)量綱化處理公式如下:正向指標(biāo)Zij=Yij/Yjmax,其中,Yjmax=max(Yij),max為最大值;中性指標(biāo)Yij)],其中Yj為第j個(gè)指標(biāo)所有參試品種該指標(biāo)的平均值;逆向指標(biāo)Zij=Yjmin/Yij,其中,Yjmin=min(Yij),min為最小值。得到無(wú)量綱化結(jié)果(矩陣Z),見(jiàn)表2。
表2 無(wú)量綱化矩陣Z與灰色局勢(shì)決策法效果測(cè)度矩陣(L)Table 2 Dimensionless matrix Zand grey situation decision method matrix (L)
續(xù)表2 Table 2 (continued)
2.1.3 建立決策矩陣R 各性狀指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法參照夏來(lái)坤等[15]的評(píng)價(jià)模型,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。各性狀指標(biāo)權(quán)重aj乘以矩陣Z的第j列得到?jīng)Q策矩陣R(表4)。
表3 各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)、權(quán)重及變異系數(shù)Table 3 Entropy weights, weights and coeff i cient of variation of different indicators
表4 決策矩陣RTable 4 Decision matrix R
續(xù)表4 Table 4(continued)
2.1.4 參試品種性狀的理想解和負(fù)理想解 根據(jù)決策矩陣R得到14個(gè)性狀的理想解與負(fù)理想解數(shù),按照表4順序分別為:=[0.0008,0.0020,0.0016,0.0004,0.0013,0.0000,0.0028,0.0039,0.4933,0.3146,0.0769,0.0016,0.0998,0.0008],=[0.0007,0.0016,0.0013,0.0004,0.0012,0.0000,0.0025,0.0032,0.0101,0.0217,0.0128,0.0013,0.0117,0.0008]。
表5 DTOPSIS法計(jì)算結(jié)果Table 5 Results by DTOPSISmethod
結(jié)果表明:Ci值最大的品種是新單78,其產(chǎn)量排名第12,比對(duì)照減產(chǎn),說(shuō)明該品種的環(huán)境穩(wěn)定性狀非常突出,具體到本試驗(yàn)的指標(biāo)就是抗倒性極好,但是產(chǎn)量不達(dá)標(biāo);Ci值排第2名的品種是技豐616,該品種與新單78一樣,也是抗倒性極好,但是產(chǎn)量排名第17,比對(duì)照減產(chǎn);Ci值排第3名的品種是安玉706,其產(chǎn)量排名第3,說(shuō)明該品種的環(huán)境穩(wěn)定性較好,產(chǎn)量也很高。Ci值按照從大到小的順序?yàn)樾聠?8>技豐616>安玉706>敦玉107>鄭單1868>浚單996>新單92>鄭單5166>敦玉278>鄭單2186>浚單56>漯玉16-1>浩玉188>鄭單958>技豐698>技豐853>陜單656>鄭單2185。
2.2.1 效果測(cè)度矩陣的構(gòu)建 灰色局勢(shì)決策法同樣將用于綜合評(píng)價(jià)的14個(gè)指標(biāo)分為三類(lèi):(1)上限效果測(cè)度(產(chǎn)量、穗長(zhǎng)、穗行數(shù)、穗粒重)(2)適中效果測(cè)度(百粒重、生育期、株高、穗位、總?cè)~片數(shù)),(3)下限效果測(cè)度(倒伏率、倒折率、空稈率、含水量、禿尖)。參照郭永忠等[17]的計(jì)算方法得到效果測(cè)度矩陣(L),與DTOPSIS法的無(wú)量綱化的矩陣相同(表2)。
2.2.2 參試品種綜合優(yōu)勢(shì)量化值的計(jì)算 將各性狀指標(biāo)權(quán)重值(表3)代入公式,計(jì)算出各參試品種的加權(quán)綜合效果測(cè)度值,即為各品種的綜合優(yōu)勢(shì)量化值(表6)。結(jié)果表明:綜合優(yōu)勢(shì)量化值按照從大到小的順序?yàn)樾聠?8>技豐616>安玉706>敦玉107>浚單996>鄭單1868>新單92>鄭單5166>敦玉278>漯玉16-1>鄭單2186>浚單56>浩玉188>鄭單958>技豐698>技豐853>陜單656>鄭單2185,與DTOPSIS法Ci的排序結(jié)果幾乎完全相同,18個(gè)品種中只有5個(gè)品種排名順序稍有差異,差異最大的1個(gè)品種排名僅差2名,其余4個(gè)品種兩種方法僅相差1個(gè)名次。
表6 灰色局勢(shì)決策法計(jì)算結(jié)果Table 6 Results by grey situation decision method
目前玉米區(qū)域試驗(yàn)常用的區(qū)試99、DPS和SPSS等分析工具均僅對(duì)產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)抗病性、抗倒性和品質(zhì)等指標(biāo),只有在確定品種是否能晉級(jí)到下一年度試驗(yàn)時(shí),再查看是否達(dá)到晉級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。而基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法可以根據(jù)育種目標(biāo)需要,對(duì)育種家關(guān)注的所有調(diào)查的指標(biāo)計(jì)算權(quán)重進(jìn)行分析,從理論上來(lái)說(shuō)對(duì)品種的綜合評(píng)價(jià)更客觀、更全面,可以降低品種在實(shí)際種植生產(chǎn)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)。
從理論上講,雖然基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法可以對(duì)所有調(diào)查性狀指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,比較全面地對(duì)參試品種進(jìn)行評(píng)價(jià),但是這兩種方法在玉米綜合評(píng)價(jià)中也存在比較明顯的問(wèn)題。兩種方法性狀指標(biāo)權(quán)重的大小直接決定對(duì)品種的綜合評(píng)判結(jié)果,這與其他學(xué)者[13,20-21]的觀點(diǎn)一致。但是,筆者在熵權(quán)的計(jì)算過(guò)程中發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)的分散程度直接決定了該性狀指標(biāo)的權(quán)重大小,即數(shù)據(jù)分散度大的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重就大,數(shù)據(jù)分散度小的指標(biāo)權(quán)重就小。在玉米區(qū)域試驗(yàn)調(diào)查的性狀指標(biāo)中,不同性狀指標(biāo)數(shù)據(jù)的分散程度差別很大,例如,在一組試驗(yàn)中有品種抗倒性極好,所有試點(diǎn)平均倒伏率和倒折率之和只有0.1%,而另外一個(gè)品種抗倒性較差,平均倒伏率和倒折率之和達(dá)到8.0%,按照目前玉米區(qū)域試驗(yàn)的晉級(jí)標(biāo)準(zhǔn),這兩個(gè)品種均可以晉級(jí),但是這兩個(gè)數(shù)據(jù)相差80倍,數(shù)據(jù)分散度很大;同樣,在這組試驗(yàn)中的產(chǎn)量數(shù)據(jù)最大值和最小值相差不會(huì)超過(guò)2倍,分散度很小。鑒于這個(gè)問(wèn)題,筆者仔細(xì)查閱了相關(guān)文獻(xiàn),例如:吳玥等[24]利用基于熵值賦權(quán)的DTOPSIS法對(duì)黑龍江省八五二農(nóng)場(chǎng)新推廣的36個(gè)玉米品種進(jìn)行綜合分析及評(píng)價(jià),因?yàn)槎d尖長(zhǎng)數(shù)據(jù)分散度高(0.01~1.92cm),權(quán)重高達(dá)0.9021,而產(chǎn)量指標(biāo)權(quán)重僅有0.0080;宋秀麗等[26]利用基于熵權(quán)的DTOPSIS法與灰色關(guān)聯(lián)度分析法綜合評(píng)價(jià)36個(gè)玉米品種,分析了穗長(zhǎng)、禿尖長(zhǎng)和穗軸的抗折斷力等13個(gè)指標(biāo),其中穗軸的抗折斷力數(shù)據(jù)分散度高(74.31~266.97N),權(quán)重為0.4567,產(chǎn)量指標(biāo)權(quán)重僅為0.0248;夏來(lái)坤等[15]采用熵值賦權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法對(duì)10個(gè)新審定玉米品種的宜機(jī)收性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),得到腐籽率在0.7%~4.5%之間,權(quán)重為0.3446,產(chǎn)量指標(biāo)權(quán)重為0.0048。本文還計(jì)算了試驗(yàn)的14個(gè)性狀指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異系數(shù),倒伏率的變異系數(shù)最大,為113.02,權(quán)重占到了0.4933;倒折率變異系數(shù)(88.40)排名第2位,權(quán)重為0.3146;而產(chǎn)量的變異系數(shù)為4.18,權(quán)重僅為0.0008。就目前玉米生產(chǎn)實(shí)際情況來(lái)看,產(chǎn)量還是一個(gè)非常重要的性狀指標(biāo),而采用這種方法計(jì)算出的權(quán)重比例都很低,明顯不符合目前玉米的育種目標(biāo),存在這個(gè)問(wèn)題的原因可能與選擇的性狀指標(biāo)有關(guān),尚需更多的重復(fù)試驗(yàn)予以研究。
采用基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法對(duì)2018年河南農(nóng)科聯(lián)合體的18個(gè)品種(含對(duì)照品種)進(jìn)行綜合分析,結(jié)果表明,DTOPSIS法按照Ci值從大到小的順序?yàn)樾聠?8>技豐616>安玉706>敦玉107>鄭單1868>浚單996>新單92>鄭單5166>敦玉278>鄭單2186>浚單56>漯玉16-1>浩玉188>鄭單958>技豐698>技豐853>陜單656>鄭單2185;灰色局勢(shì)決策法綜合優(yōu)勢(shì)量化值按照從小到大的順序?yàn)樾聠?8>技豐616>安玉706>敦玉107>浚單996>鄭單1868>新單92>鄭單5166>敦玉278>漯玉16-1>鄭單2186>浚單56>浩玉188>鄭單958>技豐698>技豐853>陜單656>鄭單2185。參試的18個(gè)品種中,兩種評(píng)價(jià)方法對(duì)品種評(píng)價(jià)的排序結(jié)果差異不大,只有5個(gè)品種的排名順序稍有差異,差異最大的品種排名相差2個(gè)名次,其余4個(gè)品種僅相差1個(gè)名次,灰色局勢(shì)決策法計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單。但是基于上述這兩種方法在玉米綜合評(píng)價(jià)中存在問(wèn)題,該評(píng)價(jià)結(jié)果與僅用產(chǎn)量指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果差異較大。因此,根據(jù)現(xiàn)階段玉米育種目標(biāo)和生產(chǎn)實(shí)際需求,建議玉米區(qū)域試驗(yàn)品種評(píng)價(jià)應(yīng)采用多種品種評(píng)價(jià)方法相結(jié)合來(lái)取長(zhǎng)補(bǔ)短,首先以產(chǎn)量為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),確定產(chǎn)量排序結(jié)果;然后再采用基于熵權(quán)的DTOPSIS法或者灰色局勢(shì)決策法進(jìn)行品種的環(huán)境穩(wěn)定性綜合評(píng)價(jià)。對(duì)綜合評(píng)價(jià)突出的品種,適當(dāng)降低產(chǎn)量晉級(jí)標(biāo)準(zhǔn),反之,對(duì)綜合評(píng)價(jià)很差的品種,建議淘汰或者延長(zhǎng)試驗(yàn)?zāi)晗蘩^續(xù)觀察,這樣通過(guò)審定的品種能夠在保證產(chǎn)量的同時(shí)大大降低生產(chǎn)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)。