燕飞++赵湛++李闪闪++曹新川
摘要:为了选择综合性状较好的品系在生产中示范和推广,应用DTOPSIS法对23个棉花品种(系)的10个性状进行综合评价。结果表明:供试品系CM3和R2×BD18/F6 的Ci值排序为前两位,且综合性状优于其他品系,适合示范推广;德农0905×R2/F5产量排序为第一位,纤维长度、强度等性状符合育种目标,但是它的霜前花率较低,马克隆值偏大,并且Ci排序为第9位,因此综合考虑此品系不太适合推广。
关键词:DTOPSIS法;陆地棉;品系;综合评价
中图分类号:S562. 037 文献标识码:A 文章编号:2095-3143(2017)04-0022-06
DOI:10.3969/j.issn.2095-3143.2017.04.006
0 引言
棉花育种工作中一项重要的工作是对育成品系进行评价,但对单一目标性状采用传统方法不能全面评价品系的利用价值,尤其是目前棉花生产对纤维品质的要求日益提高。国内外许多学者对品种综合评价做了大量研究工作[1-2]。卢为国,等[3]提出了用DTOPSIS法综合评价作物品种(系),此方法在主要农作物如大麦[4]、油菜[5]以及番茄[6]、棉花[7]等均有广泛应用。因此,作者应用DTOPSIS法对来源于塔里木大学棉花育种课题组选育的22个陆地棉高代品系的10个性状(小区产量、霜前花率、纤维上半部平均长度、整齐度、马克隆值、比强度、衣分、单铃重、单株有效铃数和单株皮棉重)利用价值进行综合评价,为品系的报审和推广提供参考。
1 材料和方法
1.1 供试品系
供试品系来源于塔里木大学棉花育种课题组选育的高代品系,分别为新字7号×R6/F6(品1),新陆早36×R6/F6(品2),中49×中43/F7(品3),R2×BD18/F6(品4),F5/21选15短(品5),鲁棉21×18-3/F7(品6),R1×R8/F8(品7),鲁18×巴农1号/F6(品8),兆丰1号/F6(品9),鲁21×新早31/F7(品10),99B×R9/F6(品11),98-6×R6/F6(品12),冀丰197×中49/F6(品13),D新陆早30×R2/F6(品14),R3×R6/F7(品15),德农0905×R2/F5(品16),R24×R8/F6(品17),CM3(品18),R4×R6/F6(品19),新陆早17×R2/F6(品20),18-3×中42/F6(品21),辽棉19×R11/F6(品22),以抗1作为对照(CK))。
1.2 试验设计
试验于2014年在新疆生产建设兵团第一师十二团技术推广中心试验地进行。采用随机区组设计,3次重复,机械覆膜,人工点播。小区行长5 m, 株行距配置为窄行距10 cm、宽行距60 cm、幅边行距66 cm、株距10.5 cm。施肥、灌溉等田间作业同一般大田。在10月中旬取小区长势均匀的棉株中部棉花纤维样,送至塔里木大学棉花研究所,用HFP9000测定纤维长度、整齐度、强度、马值等品质性状。10月中下旬各小区供试品系及对照随机取样10株,室内考种测定单株有效铃、单铃重、衣分、单株皮棉等产量性状。同时分别在霜前与霜后1周对小区进行实收测产,测定小区霜前产量、霜后产量、霜前花率等。统计分析时各品系取测定性状平均值分析。
1.3 数据处理方法
利用DTOPSIS法并借助于多目标决策的理想解和负理想解去排序,由于该方法把每一个指标都量化为可比较的规范化标准,且对每一指标都找出其理想解和负理想解,能详细地比较各指标间的差异[8]。从而计算出Ci值和排序,选出最优品系。
1.3.1 设有m个品系,n个性状指标,建立评价矩阵A
1.3.2 将A进行无量纲化处理,使其成为规范矩阵Z
其中 Zij可以用以下三个公式进行性状目标计算。
式中i=1,2,……,m;j=1,2,……,n。
(1)Yij/Yjmax, Yjmax=max(Yij),正向指标计算公式;
(2)Yjmin/Yj,Yjmin=min(Yij),逆向指标计算公式;
(3)Yi0/(Yi0+|Yi0-Yij|),Yi0为性状目标值,中性指标公式。
1.3.3 建立加权的规范化决策矩阵R
其中元素Rij= WjZij是第j个指标的权重。
1.3.4 品系性状的理想解和负理想解
理想解为Xj+=maxRj=(X1+,X2+,……,Xn+)
负理想解为Xj-=minRij=(X1-,X2-,……,Xn-)
1.3.5 各品系与理想解的距离
各品系与理想解的距离为:Si+=[∑(Rij-Xj+)2 ]1/2 ……①
各品系与负理想解的距离为:Si-=[∑(Rij-Xj-)2 ]1/2 ……②
1.3.6各品系对理想解的相对接近度(Ci)
Ci=Si-/(Si-+Si+),Ci∈[0,1] ……③
按照Ci值大小排序,最大者即为最优良品种,同时参照理想解与负理想解,详细比较各性状优劣。
2 结果与分析
2.1 建立原始矩阵
为了选出理想品系,对各品系各性状进行统计。计算出各品系各性状的平均值(结果见表1),然后在这些品系和性状中得出最大值、最小值、总体平均值,将最大值作为理想值,然后將各品系棉花性状与理想值进行比较。最后将各品系各性状与平均值进行比较。由表1可以看出小区产量变化幅度在6.62~8.28 kg,小区产量平均值为7.60 kg,共有11个材料的小区产量平均值高于总体平均值。有7个材料高于对照值(7.79 kg);霜前花率的变化幅度在79%与97%之间,在这23个材料中共有10个材料霜前花率均高于总体平均值(89%)。并且这些材料中对照材料的霜前花率最低,其他材料霜前花率均高于对照材料(79%)(详见表1)。
2.2 无量纲化
10个性状分为两类:一类是正向指标,包括小区产量、霜前花率、上半部平均长度、整齐度、比强度、衣分、单铃重、单株有效铃和单株皮棉重,均以23个品系中各性状的最大值为分母,分别去除该品系该性状平均值;另一类是中性指标,为马克隆值,取适中值4为分母,利用中性指标公式计算。经过这样无量纲化处理后的结果-Z矩阵见表2。
2.3 将各形状指标分别赋予不同的权重
将各个性状指标分别赋予不同权重:Wj[Wj∈(0,1),∑Wj=1]
根据本试验的试验目的(主要选育综合性状较好的新品系)及其各性状在试验中的重要程度,因而 10个性状分别赋予的权重见表3。
2.4 决策矩阵的建立
棉花10个性状分别赋予不同的权重,用各指标权重Wj去乘Z的第j列,得到决策矩阵R。
2.5 根据R得到理想解和负理想解数列
关于品种性状的理想解和负理想解:
Xj+=maxRij=(X1+,X2+,…,Xn+)={ 0.25,0.09,0.12,0.06,0.13,0.1,0.05,0.06,0.1,0.1}
Xj-=minRij=(X1-,X2-,…,Xn-)={0.20,0.07,0.10,0.06,0.08,0.08,0.04,0.04,0.06,0.06}
2.6 求Ci值
根据① ,②式可得到Si+和Si-,并由③式得到Ci值。(见表4)。
2.7 Ci值大小排序
由表5可以看出,Ci值与产量序值有差别。22个品系中以CM3(品18)的Ci值最高,其次是R2×BD18/F6(品4),这两个组合小区产量较高,霜前花率、上半部平均长度、整齐度、强度、衣分、单铃重等性状表现良好且均衡。德农0905×R2/F5(品16)虽然产量排序第一,但是它的霜前花率较低,马值偏大,单株有效铃与单株皮棉重均排在21位,因此它的Ci值降到了第9位。99B×R9/F6(品11)虽然霜前花率排在第一位,但是它的产量排序为22位,其他性状表现也不太理想,因此它的Ci排序为12位。
3 结论与讨论
应用DTOPSIS法对23个(含CK)棉花品系(种)综合评价,根据Ci值的大小,以CM3和R2×BD18/F6这两个品系综合性状表现优良,有进一步推广价值。但由于各地生态和生产限制因素的不同,受植棉经济效益、市场对棉花品质要求的影响,在人为确定综合评价的性状指标和权重时,各地差异较大,对最终结果会产生较大影响,如德农0905×R2/F5、R1×R8/F8等品系小区产量、纤维长度、强度均优于对照,但由于某些次要指标或权重原因,导致其Ci排序反而低于对照。
对陆地棉品系利用价值综合评价时,各种性状要考虑全面且选择要有代表性。有些性状(如纤维长度、麦克隆值等品质指标)市场对其有多样性需求,因此在选取最佳品种时,我们不仅以试验数据为选择依据,更要在实际应用中,应根据国家的棉花育种目标、市场对棉花新品种的要求、产区的生态生产条件等,慎重选取。
参考文献
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[4] 魏亚凤,江银荣,潘宝国. 应用DTOPSIS法综合评价大麦新品种的初步研究[J]. 大麦科学,2002(4):20-22.
[5] 李德文,张太平,王军,等. 应用DTOPSIS法综合评价油菜新品种的初探[J]. 种子,2006(9):65-67.
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[8] 杨涛,杨明超. DTOPSIS法在南疆陆地棉品种综合评价中的应用[J]. 种子,2004,23(6):66-68.