4种方法在大豆品种（系）异地鉴定中的应用及比较分析

周长军　陈井生　田中艳　李建英　吴耀坤　于吉东　马兰　李泽宇

摘要 为了能够对异地鉴定的大豆品系进行综合性评价提供依据，本文采用方差分析、灰色关联度、DTOPSIS法和同异分析4种方法对12个自育品种（系）进行综合分析、优劣排序，并对4种分析方法结果进行了比较研究。结果表明：方差分析法与灰色关联度法秩显著相关，相关系数为0.769，达极显著水平，与同异分析（0.650*）显著相关，与DTOPSIS法分析（0.539）相关不显著;说明4种分析方法都能反映大豆品种的优劣表现且统计趋于一致，但DTOPSIS法分析结果受品种产量的影响较小。在离散程度越大说明分析方法越准确的区分度检验中，DTOPSIS法的区分度最大（0.726 9），方差分析法区分度最小（0.073 2），进一步验证了本试验条件下DTOPSIS法综合评价效果更适合用来综合评价大豆新品种异地鉴定。

关键词 灰色关联度;DTOPSIS法;综合性状评价

中图分类号 S 565.1文献标识码 A文章编号 0517-6611（2020）16-0039-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.16.009

Application and Comparative Analysis of Four Methods in Identification of Soybean Varieties in Different Regions

ZHOU Chang-jun， CHEN Jing-sheng， TIAN Zhong-yan et al

（Daqing Branch， Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences， Daqing， Heilongjiang 163316）

Abstract In order to provide a basis for the comprehensive evaluation of soybean lines in different places， variance analysis， grey correlation degree， DTOPSIS and identity and similarity degree method were used to make a comprehensive analysis and rank of the advantages and disadvantages of 12 varieties （lines）. The results of four analysis methods were compared. The results showed that the rank correlation coefficient of ANOVA and grey correlation method was 0.769， the correlation was extremely significant. It was significantly correlated with the same and different analysis （0.650）;it was not significantly correlated with DTOPSIS analysis （0.539）， which indicated that the four analysis methods could reflect the performance of soybean varieties and the statistics were consistent. The results of DTOPSIS analysis were less affected by the yield of varieties. The greater the degree of dispersion， the more accurate the method of analysis， the maximum differentiation of DTOPSIS （0.726 9）， the minimum differentiation of variance analysis （0.073 2）. The comprehensive evaluation effect of DTOPSIS method under the experimental conditions was more suitable for comprehensive evaluation of new soybean varieties in different places.

Key words Grey correlation degree;DTOPSIS method;Comprehensive character evaluation

基金項目 现代农业大豆产业技术体系大庆综合试验站项目（CARS-004-CES07）;黑龙江省农业科学院跨越工程项目“大豆优异品种创制及高产高效栽培配套技术集成”（HNK2019CX01）;黑龙江省百千万工程科技重大专项（2019ZX16B01）。

作者简介 周长军（1977—），男，黑龙江富裕人，助理研究员，硕士，从事作物育种工作。

*通信作者，副研究员，博士，从事植物线虫学和抗线虫育种工作。

收稿日期 2020-02-20;修回日期 2020-03-17

大豆区域试验是综合评价大豆新品种优劣的一个重要环节。在参加区域试验前，育种者都对自己的品种在不同地区的综合表现抱有疑问，因此大部分育种者都采用异地鉴定的方式，了解自育品种的丰产性、抗病性、稳产性，这样能够充分掌握自育品种的特征特性，做到有针对性地参加大豆品种区域试验。但品种异地鉴定大多采用方差和新复极差法分析产量，或对几个性状进行互作效应评价，分析方法繁琐且存在片面性[1]。且目前产量是育种家关注及追求的焦点，因此多以产量为评价品种优劣的主要指标。进而造成部分品种在实际应用中推广困难。在育种者自己对品种做异地筛选鉴定时，用适当的分析方法对品种的主要性状及产量作出科学的综合评价是有必要的，同时为以后参加区试以及品种推广提供理论依据和基础。

灰色关联度分析在农作物评价方面最早由刘录祥等[2]在杂交小麦新品种中应用，之后DTOPSIS和同异分析法被科研工作者广泛应用于评价甘蔗、玉米、马铃薯、花生、大豆、小麦等农作物新品种中，并取得了良好的效果[3-7]，为作物新品种综合性状评价提供了新的途径。鉴于此，笔者对2019年黑龙江省农业科学院大庆分院自育的12个品种（系）性状数据，采用方差、灰色关联度、DTOPSIS和同异度进行综合分析评价、优劣排序，旨在为大豆育种材料筛选鉴定提供更加合理的综合评价方法。

1 材料与方法

1.1 供试材料

采用2019年黑龙江省农业科学院大庆分院自育的12品种（系），分别为15-36、17-156、15-629、13-310、17-555、17-388、17-656、12-550、13-309、14-56、13-425及对照品种抗线8号。

1.2 试验设计

试验参照黑龙江省区试地点在安达、杜蒙、齐齐哈尔、大庆、龙江进行。试验采取随机区组设计，4次重复，小区面积16.75 m2，5行区，行长5 m，行距0.65 m，株距8 cm。大田常规管理，措施一致。出苗后20 d左右，每小区取2点，每点5株，挖根调查大豆胞囊线虫（SCN，soybean cyst nematode）并计算其指数，在大豆成熟期调查倒伏级。大豆成熟后记录生育期，同时各试验点每小区内取连续10株大豆植株调查株高、节数、单株荚数、单株粒数、单株粒重、百粒重等性状，数据取5个试验点的平均值（表1）。其中，生育期考察适应区域，株高考察品种对各试验点的土壤、气候等条件反应，SCN指数考察抗病性，其他性状反映品种的丰产性与稳定性。

1.3 分析方法

试验采用方差分析、灰色关联度、DTOPSIS法、同异分析对表1数据进行分析，具体分析步骤详见参考文献1、7、8。

2 结果与分析

2.1 权重排序

参试品种（系）各性狀的权重（表2）大小顺序为：节数>倒伏级>粒重>株高>产量>粒数>生育期>SCN指数>有效分枝>百粒重>荚数，其中有效分枝、单株荚数、单株粒数、百粒重、产量为产量及其构成要素，其他性状为植物学、抗病等性状，同时兼顾大豆多种性状，且各性状权重是根据各品种的实际表现并依据灰色决策系统原理计算得出，因此避免了人为确定权重系数的主观性和片面性[1]。

2.2 灰色关联度法分析结果

由表3可知，根据灰色关联度法的计算结果对品种优劣进行的排序与根据品种产量进行的排序略有差异，但整体上差异不大。其中差异最大的为13-310、17-656，从产量排名第8、10位上升至第5、6位;其次是17-555、17-629由第4、5位下降到第8、9位;其他品种如17-388、12-550等排名略有浮动但差异不大;排名第1位的品种14-56在产量与灰色关联度法排序中没有变化。由此可见，产量排序和灰色关联度法排序结果既有重合又有差异。

2.3 DTOPSIS法与同异度法分析结果

由表3可知，根据DTOPSIS法与同异度法分析的计算结果排序与根据品种产量进行的排序有较大差异，但二者之间却差异不大。如在产量及灰色关联度分析综合排序中都排名第7位的品种13-309，在DTOPSIS法与同异度法分析中排名下降至第12和11位;产量排名第2位的品种17-388下降至DTOPSIS法与同异度法分析的第5和4位;产量排名第5位的品种15-629同样下降至第11和10位;而排名上升的品种中，17-656、13-310分别在产量排名基础上上升3～4位，变化明显;在4种分析方法中，对照品种抗线8号排在3～6位，变化不大基本一致，说明对照品种抗线8号的综合性状较好，在试验中的表现较为稳定。综上分析可以看出，产量排序与DTOPSIS法和同异度法分析排序变化明显，DTOPSIS法与同异度法分析排序中略有差异，但整体上差异不大。

2.4 不同分析方法结果的比较

2.4.1 相关性分析。

相关性分析结果显示（表4），方差分析法与灰色关联度法相关性达极显著水平，秩相关系数为0.769，与同异分析显著相关（0.650*），与DTOPSIS法分析相关不显著（0.539），说明灰色关联度法的分析结果受品种产量的影响较大，而DTOPSIS法分析结果受品种产量的影响较小。

除方差分析外，其他3种分析方法之间的秩相关系数均为极显著;其中DTOPSIS法与同异分析秩相关系数（0.972**）最大，说明灰色关联度法、DTOPSIS法和同异分析法的分析结果具有极显著线性相关性，3者的品种优劣排名具有一定一致性。

综上，这4种分析方法之间关系密切，都能真实反映大豆品种的优劣表现且统计趋于一致，方差分析方法虽然只考虑产量这一个性状，但产量是品种多个性状综合作用的结果，而其他3种分析方法却涵盖了品种各性状的大部分性状信息，则更具有可靠的统计学基础，能够使参试品种排序更加合理。

2.4.2 区分度评判。

区分度是指各种分析方法所涉参数反映研究对象之间彼此相互区分的程度[8]，即各分析方法对品种评判值的离散程度越大说明相应的分析方法越准确，4种分析方法中DTOPSIS法的区分度最大（0.726 9）;其次是灰色关联度与同异分析法，分别是0.306 4、0.126 3;最后是方差分析法区分度为0.073 2，说明4种分析方法中DTOPSIS法综合评价效果比其他3种方法更好，方差分析的评价效果最差。

3 讨论

大豆品种异地鉴定其目的是检测大豆新品系在不同生态区的产量、抗病、抗逆和适应性的综合表现。由于产量始终是育种者关注的焦点，而产量是品种各性状相互作用的结果，若仅以产量或其他某一性状的表现对品种进行评价，尤其是产量等数量性状在统计过程中出现误差时，就会对评价结果造成影响，因此采用灰色关联度法、DTOPSIS法与同异分析法综合评价大豆品种的各种性状表现十分必要。从3种分析方法的优势来看，产量排名前6位的品种（系）间的产量十分接近，在方差分析中产量差异不显著。虽然产量数据给出了各品种的排名，但并未考虑到影响产量的其他因素，因此仅依据产量排名这一生产中常用的方法来评价这几个品种（系）的优劣不够科学，而灰色关联度法、DTOPSIS法和同异分析法综合了各品种各个性状的表现，结果较可靠。

该研究试验结果显示，品种14-56，在4种分析方法中排名都处第1位，其性状指标都较优异，与理想品种值十分接近，由此可见14-56在丰产、抗病、抗倒等方面表现都十分突出;方差分析中，排名第4、5位的品种17-555、15-629在灰色关联度法、DTOPSIS法和同异分析法中的排名均有较大幅度退步，造成这一结果的原因就是17-555的株高、倒伏级性状指标较高，15-629大豆胞囊线虫指数高、抗病性差，因此，该品种在实际生产应用过程中在抗病性、倒伏上可能会出现问题;而产量排名第8位的13-310在其他3种分析方法中同时上升至前5位，因此13-310除产量外其他性状表现均衡。因此可以看出灰色关联度法、DTOPSIS法和同异度法，都是根据参试品种综合性状的实际表现进行整体评价，因而这3种方法较仅依据个别性状的表现进行优先度排序更科学合理。

对比4种分析方法发现，灰色关联度、DTOPSIS法和同异度法都能够将品种的多性状进行综合分析排序，结果差异可能由各自分析计算方法不同所致[9]。但方差分析法与DTOPSIS法分析相关性不显著（0.539），说明DTOPSIS法分析结果受品种产量的影响较小，而且DTOPSIS法分析品种间的区分度值较大，反映出该方法对品种综合性状进行量化比较的能力较强，对品种综合性状优劣的分辨能力更强，这一结论与多数学者的研究结果既有相同又有差异;闫向前等[9]在几种方法研究中认为模糊概率分析方法最優;郭瑞林等[8]认为灰色多维度、同异分析效果最好;而该试验与苏天增等[10]、李彦平等[11]、杨坤等[12]研究结果一致。

4 结论

综上所述，4种分析方法都能够对大豆试验数据进行分析，但方差法只能分析单一性状，综合能力不足，所以能力相对较差。而其他3种分析方法都能充分考虑产量及多个性状信息，特别是在方差新复极差法分析中产量差异不显著时，对参试品种的综合排序更加客观、合理、准确。因此，灰色关联度法、DTOPSIS法和同异分析法在大豆试验分析中对品种评价、综合排序能力更强。尤其是DTOPSIS法区分度大，分辨品种优劣能力准确，在今后面对大量育种材料数据分析时有很大的利用和参考价值，但同时应注意根据当地实际生产的需要，在育种过程中根据育种目标设定合理的参考性状指标，并通过其来计算权重，使灰色关联度、DTOPSIS法和同异分析法在育种工作中发挥作用。

参考文献

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