孔凡信,刘 志,肖继兵
(辽宁省旱地农林研究所,辽宁朝阳122000)
高粱是全球第5大作物,其具有的抗旱、耐涝、抗盐碱、耐贫瘠、耐高温等特点使其在平原、山丘、涝洼、盐碱地均可种植[1]。在中国,高粱是传统酿酒、酿醋产业的主要原料,85%以上的高粱用于酿造[2]。高粱是辽西地区主要杂粮作物之一,常年播种面积约8万hm2,占辽宁省高粱播种面积80%。目前,辽西地区酿造高粱生产应用的品种混杂多样,且植株比较高大(平均株高170 cm以上),不利于机械化收获作业[3],因此引进筛选及评价适宜机械化生产的酿造高粱品种,对推动高粱产业在辽西地区的健康发展具有重要的现实意义。
传统的品种评价主要采用对产量数据和与产量有关的其他性状(如株高、穗长、粒重等)单独进行方差分析、回归分析等,致使分析结果相互独立,对品种优劣的评价不够全面,而灰色系统理论中的关联度分析方法则克服了这种局限性。灰色关联度分析是一种将灰色系统中各个要素进行综合描述和量化的评价方法,可以将产量和其它性状综合起来,客观地、定量地评定参试品种,其特点是能对系统关键要素进行全面的、客观的评价,而且不会由于某一个或某几个性状表现优良进而认可该品种,近年来广泛应用于农作物品种综合评价方面[4-9]。在高粱品种综合评价方面,冯海生等[10]运用灰色关联度分析法对青海省8个甜高粱(Sorghum dochna)品种的9个性状进行了综合评价,结果表明在青海东部农业区表现较好的甜高粱品种有‘九甜杂三’、‘大力士’、‘超级放牧者’。粱万鹏等[11]在甘肃省庆阳地区对16个饲用高粱(Forage sorghum)品种的8个农艺性状利用灰色关联度分析法进行了综合评价,表现较好的饲用高粱品种有‘BJ0602’、‘大卡(Big Kahuna)’。丁品等[12]对甘肃省11种甜高粱材料运用灰色关联度进行了筛选鉴定,灰色综合评判排序显示‘08-2’、‘2043’、‘09-1’、‘雅津43号’分别排列前4位。
辽西地区是辽宁省高粱主产区,品种是影响高粱高产稳产的主要因素之一,而且采用灰色关联度对该区酿造高粱品种进行综合评价还未见报道。因此,本研究在同一栽培条件下,利用2016年和2018年高粱品种试验数据,运用灰色关联度分析法对引进的高粱品种进行综合评价,以期为辽西地区选择适宜的机械化生产酿造高粱品种,优化高粱生产的品种结构和提高产量提供科学依据。
试验在辽宁省旱地农林研究所示范基地进行,该区地处北纬40°35'—42°20',东经 118°50'—121°20',属北温带大陆性季风气候区,四季分明,昼夜温差大,年平均气温7.15℃,年平均日照时数2800 h,10℃以上积温平均为3220℃,无霜期150天左右,年平均降水量为438.9 mm,季节分布不均,70%~74%的降水集中在6—8月份,以雨养农业为主,一年一熟。供试土壤为砂壤质褐土,0~20 cm耕层土壤基本理化性质见表1。
试验于2016年和2018年在辽宁省旱地农林研究所试验基地进行。供试品种随机区组排列,3次重复,小区面积24 m2,8行区,行长6 m,行距0.5 m。每品种施肥量相同,种肥为磷酸二铵(300 kg/hm2,N 18%,P2O546%),拔节初期追施尿素(375 kg/hm2,N 46%),生育期间未灌溉。2016年5月18日和2018年5月15日播种,4叶期按品种密度进行间苗和补苗,9月下旬收获,其他田间管理同正常种植。供试材料见表2。
株高、穗长用米尺测定,茎粗用游标卡尺测定。高粱收获后,每品种试验小区全部测产,籽粒产量按含水量13%计,同时每个小区取30穗风干后考种,按常规方法测定单穗重、单穗粒重、千粒重。
选择株高、茎粗、穗长、单穗重、单穗粒重、千粒重、产量、生育期8个指标(以k1~k8表示)进行权重比较,以此为基础构建综合评价模型,做灰色关联度分析[13]。参试品种以X表示,性状以k表示,各参试品种X在性状k处的值构成比较数列Xi,X0是所有参试材料各项指标的最优值,作为构建的理想参考品种,记为{X0(k)}(k=1,2,3,…,8),参试品种各项指标作为评价指标作为比较数列,即参评指标观测值集合,记为{Xi(k)}(i=1,2,3,…,19;k=1,2,3,…,8),ρ∈(0,1),根据公式(1)~(5)计算加权关联度。
表1 供试土壤基本理化性质
表2 品种及来源
采用EXCEL 2010和SPSS 19.0软件进行数据统计分析。
2.1.1 参试品种主要性状指标及参考数列的确定 2年试验结果表明,所有参试品种均能正常成熟,且无明显倒伏现象发生,其中生育期最长的品种为‘白杂13号’,为106.50天,生育期最短品种为‘吉杂140号’,为88.50天。经济产量最高的品种为‘辽杂19号’,为9979.50 kg/hm2,经济产量最低的品种为‘吉杂140号’,为5608.38 kg/hm2。
灰色关联度分析结论与构造一个理想的“参考品种”有关,本研究共选取了8个主要性状指标,分别为株高、茎粗、穗长、穗重、穗粒重、千粒重、经济产量、生育期。根据辽西地区气候特点及酿造高粱实际生产经验,结合优良机械化生产酿造高粱品种的上限指标,同时参考各参试品种的8个主要性状指标构建成的参比数列Xi(k)来设计一个理想的参考数列X0(k)。其中正向指标(茎粗、穗长、穗重、穗粒重、千粒重、经济产量)以参试品种每个指标最大值构成参考数列X0[10],中性指标(株高和生育期)根据机械化生产酿造高粱品种育种目标和生产实际确定。各品种参比数列由2016年和2018年2年试验数据的平均值构成。
2.1.2 参试品种主要性状指标无量纲化 根据灰色系统理论要求,将19个参试高粱品种的8个性状视为一个整体,即灰色系统,由于同一品种不同性状的单位不同,为保证各性状因素具有等效性和同序性,需对原始数据进行无量纲化处理,正向指标以参考数列性状为分母,参试品种性状为分子,Xi'(k)=Xi(k)/X0(k),中性指标取参考数列性状为分子,各参试品种性状值与参考品种性状值差的绝对值再加上参考品种性状值为分母进行无量纲化处理Xi'(k),见公式(6),从而得到一个新的数列(表4)。然后用△i(k)=|X0'(k)-Xi'(k)|表示X0'数列与Xi'数列在k列(k=1,2,3,4,5,6,7,8)的绝对差值,求出各对应列点的绝对差值(表5)。
表3 参试高粱不同品种评价指标值
表4 参试品种主要性状指标无量纲化
续表4
表5 参试品种主要性状指标绝对离差
根据公式(2)计算参试品种主要性状指标绝对离差。
2.1.3 参试品种主要性状指标关联系数 由表5可知,二级最小差minmin|X0'(k)-Xi'(k)|为0.0000,二级最大差maxmax|X0'(k)-Xi'(k)|为0.6046,根据公式(1)计算关联系数。
2.1.4 参试品种主要性状等权关联度和加权关联度 根据模糊数学方法中的权重决策法,由公式(3)、公式(4)计算各指标对应的权值,赋予各性状不同权重,ωk1=0.1494,ωk2=0.1198,ωk3=0.1296,ωk4=0.1027,ωk5=0.1114,ωk6=0.1231,ωk7=0.1365,ωk8=0.1274。根据权重值的大小,可判断出每个指标在机械化酿造高粱品种综合评价中的作用大小,其权重顺序为株高>经济产量>穗长>生育期>千粒重>茎粗>单穗粒重>单穗重,根据权重可构造酿造高粱综合评价模型(7)。将权重系数及关联系数代入公式(5),求得各参试品种的加权关联度(表7)。
本试验中等权关联度与加权关联度排名结果基本一致,但加权关联度排名比等权关联度排名更加合理准确,可更真实的反应参试品种与最优指标集的差异大小,因此综合评价排名采用加权关联度排名。按照灰色系统理论中关联度分析法原则,关联度越大的品种与理想品种越接近,说明综合性能越理想,反之则差异大。从表7可以看出,在综合各性状进行关联度评判时,各品种的优劣排序是X1>X15>X18>X3>X6>X9>X10>X4>X12>X7>X2>X16>X11>X19>X17>X14>X5>X13>X8,其加权关联度分别为 0.8370、0.6897、0.6573、0.6356、0.6355、0.6308、0.6293、0.6238、0.6190、0.5873、0.5824、0.5730、0.5686、0.5554、0.5452、0.5323、0.5255、0.4613、0.3976,供试酿造高粱品种综合生产性能评价排在前3位的分别为‘辽杂19号’、‘平试13号’、‘济粱2号’。
表6 参试品种关联系数
运用SPSS软件对参试高粱品种进行系统聚类分析。从图1可以看出,X1(‘辽杂19号’)、X15(‘平试13号’)、X18(‘济粱2号’)聚为一类,X2(‘辽杂37号’)、X12(‘白杂 12号’)、X6(‘吉杂 137号’)、X10(‘吉杂145号’)、X9(‘吉杂142号’)、X11(‘白杂11号’)、X16(‘通杂108号’)聚为一类,X4(‘吉杂127号’)、X7(‘吉杂138号’)、X3(‘吉杂124号’)、X19(‘机糯粱1号’)、X5(‘吉杂136号’)、X14(‘白杂14号’)、X17(‘通杂127号’)聚为一类,X8(‘吉杂140号’)为一类,X13(‘白杂13号’)为一类。其中‘辽杂19号’、‘平试13号’、‘济粱2号’聚为一类,运用灰色关联度分析结果表明这3个品种综合生产性能分别排在前3位,‘吉杂140号’在所有参试品种中产量最低,单独聚为一类。聚类分析结果与灰色关联度分析结果基本一致。
农作物品种试验的结果能否从总体水平上客观真实地反映参试品种,与科学合理的评价方法密切相关。系统综合评价的方法很多,如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等。这些方法都有各自的优点,但是也存在着一定的不足[17]。在客观系统中,灰色是绝对的,灰色系统分析可较为真实和全面地反映人们对客观系统的实际认识程度,不但可以给出质的定性解释,同时也可以给出量的确切描述[18-19]。生物系统本身可以作为一种灰色系统,因而可采用灰色系统提供的灰色关联分析方法对生物体的各种性状进行分析评价[20-23]。灰色关联度分析法在系统综合评价中是一种极为有效的方法,它能够充分利用备选方案的各指标值来构造数据序列,从而分析计算出备选方案和理想方案的灰色关联度,从而来确定最佳方案[17]。本文运用灰色关联度分析法对酿造高粱品种进行了综合评价,评价结果与生产实践一致,表明运用此方法进行高粱品种综合评价是可行的,与前人研究结果一致[10-12]。
表7 参试品种关联度及排名
图1 聚类分析树状图
灰色关联度分析法的关键在于“理想品种”的选择,“理想品种”各性状过高过低都会造成优异材料的丢失和一般材料的误选。本研究中参考“理想品种”的株高选择155 cm,主要基于国家谷子高粱产业技术体系对机械化酿造高粱品种的株高要求在160 cm以下,同时结合辽西地区生产实践做出的选择。文中‘辽杂19号’高粱综合生产性能最高,但其株高在所有参试品种中也最高,而且通过试验数据可以看出,随着株高的降低,高粱产量呈下降趋势。因此,如何在降低高粱株高适应机械化生产的同时保证高粱产量需要认真研究。综合生产性能排在前3位的只有‘济粱2号’株高(166.09 cm)较接近理想品种株高;生育期选择120天,因为相关研究表明,一定范围内作物产量与生育期显著正相关[24-25],同时结合辽西地区的气候条件做出的选择。
本文主要考察了与酿造高粱经济产量有关的农艺性状指标,与高粱酿造品质有关的一些指标,如单宁含量、脂肪含量、蛋白质含量、淀粉含量等未考虑在内,在下一步的研究中,应把这些酿造品质指标考察在内,并根据具体的选育目标选择评价指标并为其合理赋值,以期建立适宜的评价体系,形成统一的综合评价标准,使机械化酿造高粱品种的综合生产性能评价更全面、更科学。
参试适宜机械化生产酿造高粱品种各性状的权重大小依次为株高>经济产量>穗长>生育期>千粒重>茎粗>单穗粒重>单穗重,因此,在进行机械化酿造高粱品种的引进筛选时,应首先考虑株高,其次为经济产量、穗长和生育期等指标。
参试酿造高粱品种加权关联度大小依次为‘辽杂19号’>‘平试13号’>‘济粱2号’>‘吉杂124号’>‘吉杂137号’>‘吉杂142号’>‘吉杂145号’>‘吉杂127号’>‘白杂12号’>‘吉杂138号’>‘辽杂37号’>‘通杂108号’>‘白杂11号’>‘机糯粱1号’>‘通杂127号’>‘白杂14号’>‘吉杂136号’>‘白杂13号’>‘吉杂140号’,其中‘辽杂19号’综合生产性能最高,‘吉杂140号’综合生产性能最低,灰色关联度分析结果与生产实践一致。