灰色关联度分析在玉米区域试验中的应用

2021-06-22 01:00孟静娇寸朝文陈国斌
农业科技通讯 2021年5期
关键词:关联系数五谷关联度

孟静娇 寸朝文 陈国斌

(1.保山市农业科学研究所 云南保山678000;2.保山市种子管理站 云南保山678000)

灰色关联度分析法用于评价区试品种的研究报道很多[1-5]。 由于不同研究的材料、性状和试点不同,结果也不同。 笔者在前人研究的基础上,引入抗性性状对单一试点(保山)的区试品种作综合评判,以期更全面、客观地评价玉米区试品种,并为本地选种、引种和推广提供有益信息和参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料为参加2020 年甘肃五谷种业西南春玉米 (中高海拔) 组绿色通道试验的10 个品种:SW2001、SW2002、SW2003、SW2005、SW2006、SW2008、SW2009、五谷 8170、五谷 8116 和中玉 335(CK)。 分析11 个性状:生育期、株高、穗位高、穗长、穗粗、秃尖长、穗行数、行粒数、百粒重、出籽率、产量。 试验在保山市隆阳区板桥镇小永村进行,海拔1 680 m,地块平整,地力较均匀,肥力中等,前茬作物为大麦。 采用随机区组排列,3 次重复,小区面积 20 m2,5 行区,长5 m,宽 4 m,每行 24 株,双株留苗,密度 4 000 株/亩。认真精细进行田间栽培管理, 严格按试验方案要求进行调查记载。

在调查项目中,由于所有参试品种的倒伏(折)率和空秆率均为0, 与理想品种的关联系数均为1,所得权重关联度相同,没有比较意义,不列入计算和评判。 选取生育期(K1)、株高(K2)、穗位高(K3)、穗长(K4)、穗粗(K5)、秃尖长(K6)、穗行数(K7)、行粒数 (K8)、 百 粒 重 (K9)、 出 籽 率 (K10)、 抗 病 级 数(K11)、产量(K12)共 12 个性状进行分析,其中抗病级数为大斑病、小斑病、灰斑病、锈病、纹枯病、茎腐病、穗腐病(用病级表示)的累加,将各性状原始值列于表1。 参照张健[1]的方法,采用Microsoft Excel 2010进行全部数据的处理分析。

1.2 分析方法

按照灰色系统理论,将10 个参试品种视为一个灰色系统,各性状为该系统中的一个因素。 根据育种目标和当地实际生产情况,构建一个理想品种,通常对数值越大(小)越好的性状,最大(小)值为理想值,对数值适中较好的性状,取适中值为理想值(表1)。以理想品种的各性状指标构成参考数列, 参试品种的各性状值为比较数列,计算参试品种与理想品种的关联度,关联度越大,说明该品种越接近理想品种,则该品种表现越优,由此便可以比较品种的优劣性。

2 结果与分析

2.1 数据无量纲化处理

本研究对最大理想值采用上限性测度:Xi′(k)=Xi(k)/maxX0(k)(i=1,2 …10,k=1,2 …12,X0代表理想品种);对适中理想值采用适中性测度:Xi′(k)=X0(k)/(X0(k)+|X0(k)-Xi(k)|);对最小理想值采用下限性测度:Xi′(k)=minX0(k)/Xi(k)。 处理后为标准化数据(0,1)的新数列(表 2)。

表1 参试品种各性状原始值

2.2 关联度计算

根据数据无量纲结果,先求10 个参试品种与理想品种各相应性状的绝对差值, 找出所有绝对差中的最大绝对差M 和最小绝对差m,求关联系数:ξi(k)=(m+ρM)/(△i(k)+ρM),ρ 为分辨系数,在此,m=0,M=0.928 6, 取 ρ 为 0.5。 将关联系数带入公式求出等权关联度;将关联系数带入公式求出加权关联度,其中Wk为权重系数,由于反映品种优劣的各项性状指标的重要性不同而赋予各性状不同的权重系数,在此赋予各性状Wk:生育期0.02;株高和穗位高各0.01;穗长、穗粗、穗行数、行粒数和百粒重各0.06;秃尖长和出籽率各0.03;抗病级数0.2;产量0.4,求得各参试品种与理想品种的关联度结果见表3。由于等权关联度把所有考察性状置于同等重要的位置,比较之下, 加权关联度分析结果较为可靠。 由此可知,10 个参试品种中五谷8116 综合性状表现最优(R=0.941 9),其次是五谷 8170(R=0.859 5),第 3 位为SW2002(R=0.853 7),综合表现最差的为SW2006(R=0.657 1)。

表2 参试品种各性状无量纲化处理结果

表3 参试品种与理想品种的关联度

3 讨论

(1)常规区试评价方法主要对产量进行定量分析,其他性状只作直观对比或定性说明,分析结果相互独立,缺乏综合评判指标,灰色(加权)关联度分析法根据性状对品种优劣的相对重要性进行权重分配,把所有性状量化为一个综合数据作评判,所得结果较为直观,且计算简便,易于理解,用于区域试验中评价品种更为全面、科学。

(2)采用灰色关联度分析法综合评判品种,关键在于构建理想品种和各性状权重的分配。 不同灰色系统对参考标准 (理想品种) 的选用和构建方式不同,权重分配也是根据不同区域不同条件给出来的,并非一个固定标准。 因此,用灰色关联度分析法评价品种是有相对性的, 需根据育种目标及当地生产实际、生态环境和农民需要等综合考虑,得到的分析结果才具有指导意义。

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