基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法在玉米品種區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用探討

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。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

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。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

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)。

1.3 調(diào)查記錄項(xiàng)目

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。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析方法

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 結(jié)果與分析

2.1 DTOPSIS法評(píng)價(jià)結(jié)果

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 灰色局勢(shì)決策法評(píng)價(jià)結(jié)果與分析

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

3 討論

3.1 常規(guī)區(qū)域試驗(yàn)評(píng)價(jià)方法與基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法的比較

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)。

3.2 基于熵權(quán)的DTOPSIS法和灰色局勢(shì)決策法在玉米綜合評(píng)價(jià)中存在的問(wèn)題

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。

4 結(jié)論

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)。