程 輝,王軍威,柳 菁,甄才紅,李齊干,宋曉華,沈 軍,朱德焰,劉守堯,柳楷婧
(信陽市農(nóng)業(yè)科學(xué)院,河南 信陽 464000)
在甘藍型優(yōu)質(zhì)油菜雜交品種選育過程中,大多是通過油菜后期測產(chǎn)、考種來判定所組配新組合的優(yōu)劣,而在油菜苗期沒有很好地判定或預(yù)測新組合的優(yōu)劣,這不僅使育種工作的目的性、方向性、預(yù)判性不強,而且增加了育種的難度和工作量。本研究運用灰色系統(tǒng)理論,將灰色關(guān)聯(lián)分析和熵有機結(jié)合起來,構(gòu)建基于灰關(guān)聯(lián)熵理論的產(chǎn)量與油菜苗期相關(guān)性狀的分析模型[1],研究甘藍型優(yōu)質(zhì)油菜新組合苗期性狀與產(chǎn)量之間的關(guān)系,以期為甘藍型優(yōu)質(zhì)油菜品種的選育及苗期預(yù)測測配雜交組合優(yōu)劣提供科學(xué)依據(jù)。
供試肥料:底肥復(fù)合肥[N-P2O5-K2O(18∶18∶18)總養(yǎng)分≥54%]、硼肥(純硼≥12.5%,硼酸鈉鹽≥99%);追肥尿素(含N46%)。
供試品種:24 個油菜品種由河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院油菜課題組提供,分別為雙油195、雙油123、雙油1918、雙油1973、灃油737、灃油845、灃油306、FY509、華油雜9 號、華油雜62、華油雜69、H20-09、湘雜油787、湘雜油512、濃湘油409、濃湘油510、贛油雜8 號、贛油雜9 號、贛油雜10 號、贛豐油3 號、中油雜19、中油雜39、GDP-10、大地199,分別以K01、K02、K03、K04、K05、K06、K07、K08、K09、K10、K11、K12、K13、K14、K15、K16、K17、K18、K19、K20、K21、K22、K23、K24 表示。
試驗地點為信陽市農(nóng)業(yè)科學(xué)院五里鎮(zhèn)科技園,海拔66 m,東經(jīng)114°18′13″,北緯32°8′54″。
采用隨機區(qū)組排列,3 次重復(fù),小區(qū)凈面積20 m2,各試點種植密度為40.5 萬~52.5 萬株/hm2。播種方式為人工條播。播前底肥施測土配方復(fù)合肥750 kg/hm2;硼砂18 kg/hm2。土壤肥力中等,栽培管理水平與當?shù)卮筇锷a(chǎn)相同或略高于當?shù)厣a(chǎn),治蟲不防病。
油菜苗期的苗高、長柄葉數(shù)及綠葉數(shù)從出苗期開始間隔15 d 調(diào)查1 次,每次調(diào)查5 株,共調(diào)查5 次,匯總后求得各自均值。根頸粗、株高、根鮮重、根干重、地上部鮮重和地上部干重等取樣考種時間在1 月下旬且油菜進入越冬期。本研究篩選9 個油菜苗期考察性狀,分別為苗期的苗高均值、長柄葉數(shù)均值、綠葉數(shù)均值、根頸粗、株高、根鮮重、根干重、地上部鮮重和地上部干重。油菜收獲后,統(tǒng)計各品種的小區(qū)平均產(chǎn)量,折合成每公頃產(chǎn)量(kg/hm2)。
灰色關(guān)聯(lián)分析是貧信息系統(tǒng)分析的有效手段,是灰色系統(tǒng)體系中的一類重要方法[1,2]。灰關(guān)聯(lián)熵分析方法實質(zhì)上是將無限收斂用近似收斂取代,將無限空間問題用有限數(shù)列取代,將連續(xù)的概念用離散的數(shù)據(jù)列取代,對動態(tài)灰過程的發(fā)展態(tài)勢進行整體接近性分析,通過這種方法可以分析出主要影響因素和影響順序[3]。
1.3.1 灰關(guān)聯(lián)系數(shù)的計算 首先以折合產(chǎn)量作為參考數(shù)列X0,以9 個油菜苗期性狀構(gòu)建比較數(shù)列Xi,即。
由于各性狀量綱不一致,需進行標準化處理,然后求出X0與Xi各對應(yīng)點的絕對差值:,計算出灰關(guān)聯(lián)系數(shù)。灰關(guān)聯(lián)系數(shù)計算式如下。
式中,ρ為分辨系數(shù),取ρ=0.5。關(guān)聯(lián)度為關(guān)聯(lián)系數(shù)的均值,即ξi(k)/k。
1.3.2 灰關(guān)聯(lián)系數(shù)的分布映射 灰關(guān)聯(lián)系數(shù)分布映射值Ph稱為分布的密度值,算式如下。
1.3.3 灰熵 設(shè)灰內(nèi)函數(shù)列X=(x1,x2,…,xn),對于任何j,xj≥0 且∑xj=1,稱函數(shù):
式中,H⊕(X)為序列X的灰熵,xj為屬性信息?;异氐淖畲笾禐镠m(X)=lnn[1]。
1.3.4 灰關(guān)聯(lián)熵 灰關(guān)聯(lián)熵計算式如下。
1.3.5 熵關(guān)聯(lián)度 由灰熵定理[3]可知,熵關(guān)聯(lián)度計算式如下。
式中,Ei(Xi)為熵關(guān)聯(lián)度,H(ξi)為灰關(guān)聯(lián)熵,Hm為灰熵的最大值。由熵關(guān)聯(lián)度準則可知,比較列的熵關(guān)聯(lián)度越大,則比較列與參考列的關(guān)聯(lián)性越強。
2021—2022 年,以河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院油菜課題組提供的24 個油菜品種折合產(chǎn)量(X0)為參考數(shù)列,以選取的9 個對后期產(chǎn)量影響較大的苗期考察性狀為比較數(shù)列(表1)。由于各性狀量綱不一致,首先對數(shù)列中原始數(shù)據(jù)進行無量綱標準化處理[4-6](表2)。
表1 參試品種各性狀平均值
表2 數(shù)據(jù)標準化處理
對數(shù)據(jù)進行標準化處理后,求出X0與Xi各對應(yīng)點的絕對差值,△i(k)=∣X0(k)-Xi(k)∣,(k=1,2,3,…,24,i=1,2,3,…,9)(表3)。
表3 各性狀與產(chǎn)量的差序列
按式(1)求得灰關(guān)聯(lián)系數(shù)及關(guān)聯(lián)度(表4)。
表4 各性狀與小區(qū)產(chǎn)量的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)及關(guān)聯(lián)度
由灰關(guān)聯(lián)系數(shù)分布映射式(2)計算出分布密度值Ph(表5)。
表5 分布密度值
由灰熵式(3)和灰關(guān)聯(lián)熵式(4)計算出比較列的灰關(guān)聯(lián)熵H(ξi),再由式(5)計算得熵關(guān)聯(lián)度Ei(Xi)(表6)。
表6 各性狀的灰關(guān)聯(lián)熵及熵關(guān)聯(lián)度
根據(jù)熵關(guān)聯(lián)度準則,得到熵關(guān)聯(lián)度排序為X1>X9>X6>X8>X7>X2>X5>X3>X4,即各性狀與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)性由高到低依次為苗高均值、地上部干重、根鮮重、地上部鮮重、根干重、長柄葉數(shù)均值、株高、綠葉數(shù)均值、根頸粗。
試驗表明,選育和測配高產(chǎn)的雜交油菜新組合時,應(yīng)注重選擇油菜苗期苗高均值稍高和地上部干重、根鮮重、地上部鮮重、根干重等較重的親本材料或雜交新組合,同時兼顧株型緊湊等相關(guān)性狀。只有選擇油菜苗期具有這些性狀的親本材料或雜交新組合,才能有針對性、有目的性地快速組配出強優(yōu)勢雜交油菜新組合,并在苗期就能判定出好的新組合,為后續(xù)親本繁殖及新組合利用提供便利,特別是對有北繁條件的油菜品種選育,可以提前1 年布局親本及試制組合的時間。
1)通過灰關(guān)聯(lián)熵分析,油菜品種的性狀與產(chǎn)量均有一定的關(guān)系,從熵關(guān)聯(lián)度看,苗高均值、地上部干重、根鮮重、地上部鮮重和根干重等對油菜產(chǎn)量的影響較大;長柄葉數(shù)均值、株高、綠葉數(shù)均值、根頸粗等對油菜產(chǎn)量的影響較小。因此,在選育雜交油菜新品種的過程中,首先要抓住苗高均值、地上部干重、根鮮重、地上部鮮重和根干重5 個主要苗期性狀,有重點地綜合平衡,組配出強優(yōu)勢的雜交油菜新組合[7]。
2)在油菜育種實踐工作中,選擇親本材料和組配新組合時,很難正確把握油菜苗期各性狀的主次。運用灰關(guān)聯(lián)熵分析手段,可以找出測配新組合的產(chǎn)量與對應(yīng)苗期各性狀之間的關(guān)系,使育種工作更有針對性、目的性,且其分析結(jié)果與育種的實踐基本一致[8,9],特別是綠葉數(shù)均值和根頸粗對產(chǎn)量影響較小,這可能與2018 年以來提倡密植,推廣油菜“以密增產(chǎn)”“以密省工”“以密補遲”“以密控草”“以密適機”等高產(chǎn)高效栽培技術(shù)有關(guān),這些技術(shù)使油菜密度從15 萬株/hm2左右提高至45 萬株/hm2左右,密植油菜植株體相對變小變細,綠葉數(shù)均值和根頸粗都相應(yīng)降低,油菜更多地依靠群體數(shù)量優(yōu)勢降低綠葉數(shù)、根頸粗對產(chǎn)量的影響,為苗期正確制定油菜新組合和親本材料的選育以及篩選方向提供了科學(xué)依據(jù)。