基于主成分、灰色关联和DTOPSIS 分析的176份糯高粱种质资源综合评价

吴国江，周 伟，余忠浩，李 岩，，吕静波，王振国，，周亚星

（1.内蒙古民族大学 科尔沁沙地生态农业国家民委重点实验室，内蒙古 通辽 028000；2.通辽市农牧科学研究所，内蒙古 通辽 028000）

高粱[Sorghum bicolor（L.）Moench]是我国旱地粮食作物，具有适应性广、抗旱、耐瘠、耐盐碱等特性[1‐5]，同时又是优质的饲料和重要的酿造、医药工业原料[6]。近年来，随着世界粮食安全问题和能源短缺带来的挑战，高粱被各国育种家广泛关注[7]。内蒙古自治区高粱种植主要分布于通辽市、赤峰市、兴安盟等中东部的西辽河平原地区[8]。该区域有“内蒙古粮仓”的称号，是我国重要的商品粮基地[9]。由于西辽河平原地区土壤盐碱化程度较大，导致该区耐盐碱高粱品种居多，综合性状优良的品种较短缺，所以迫切需要一些优质、高产、多抗、适应性强的高粱新品种。对高粱种质资源进行综合评价，筛选出综合性状优良的种质资源是培育高粱新品种的基础。目前，对于不同作物种质资源进行综合评价的方法日益完善，应用于高粱种质资源的评价方法也较广泛。王自力等[10]对152 份高粱种质进行了遗传多样性分析，并通过主成分综合得分对高粱种质做了综合评价。周福平等[11]应用模糊隶属函数法对18份高粱种质资源进行了综合评价，筛选出5 份综合表现较优的高粱种质。田聪颖等[12]采用主成分分析和隶属函数分析相结合的方法，通过测定发芽势、发芽率、胚根长度和胚芽长度等萌发指标对50 份高粱种质资源芽期耐低温性进行综合评价，筛选出9 份耐冷型材料、31 份一般型材料和10份低温敏感型材料。杨慧勇等[13]利用苗期室内鉴定和成株期田间自然感蚜鉴定相结合的方法对292份高粱种质进行了抗蚜性鉴定，筛选出一批抗蚜性较好的种质资源。前人对高粱种质资源的研究大多以类型划分和改良为主[8，14]，且用于综合评价高粱种质资源的方法较单一，所以还需要结合多种评价方法对高粱种质资源进行全面梳理以及系统的分析，进而筛选出综合性状优良、适应性广的优良种质，为优良品种的选育打下坚实基础。为此，对176 份糯高粱种质资源的16个主要农艺性状进行分析，并采用主成分分析法、灰色关联度法和DTOPSIS 法3种分析方法相结合进行综合评价，以期筛选出适宜在西辽河平原推广利用的优质糯高粱种质资源，为该地糯高粱品种选育提供理论依据。

1 材料和方法

1.1 试验材料及试验设计

试验于2021 年在内蒙古自治区通辽市内蒙古民族大学科技园区种植（42°15′～45°59′N、119°14′～123°43′E），该区年平均降水量400 mm，平均相对湿度69%，无霜期约150 d。

参试的糯高粱种质资源共176 份，其中不育系（A）种质资源73 份，恢复系（R）种质资源103 份，名称（编号，类型）分别为：秋6/吉116（1，R）、哲37R（2，R）、2005（6，R）、Jan-88（7，R）、9701（8，R）、三尺三（9，R）、9702（10，R）、9703（13，R）、L441（15，R）、吉糯2 号（16，R）、0916（19，R）、0939（20，R）、2005/2004（22，R）、Jan-02（23，R）、9701/晋混40（28，R）、0660（30，R）、185选（32，R）、2008（33，R）、吉1586-1（36，R）、忻粱52（38，R）、0402（39，R）、03 吉1（40，R）、9701 选2（41，R）、黄壳蛇眼（43，R）、0908（44，R）、188 选（46，R）、9701（47，R）、9058（50，R）、L4（51，R）、特早熟忻52（53，R）、Jan-36（55，R）、水科001（58，R）、选吉（60，R）、2011-16（63，R）、2011-30（64，R）、9702（67，R）、4126（72，R）、L944（75，R）、吉R104（76，R）、吉R123-2（77，R）、0657（80，R）、吉1586-1（83，R）、9701（86，R）、NW15（1203，R）、白杂13R（1204，R）、8004（1206，R）、哈引极早81（1212，R）、9705/2004X1（1215，R）、0675X4（1220，R）、2003X6（1228，R）、9704X3（1232，R）、哈R685（1237，R）、护脖矬P4（1238，R）、哈引极早80（1239，R）、通早1（1245，R）、9705X039（1249，R）、9705（1250，R）、9705X078（1256，R）、9705X101（1264，R）、原育7046（1268，R）、9705X062（1275，R）、650（1276，R）、吉R123X（1284，R）、185X5（1290，R）、924（1298，R）、NW1X（1300，R）、NW10X（1301，R）、克 杂17（1307，R）、0924 精 选（1309，R）、LG601（2401，A）、0650 选（2402，A）、2011-48（2403，A）、15-2090（2406，A）、0673-1（2408，A）、0674（2409，A）、NW14-1（2410，A）、NW14-2（2411，A）、9802（2414，A）、NW9（2417，A）、LG601/9802（2419，A）、LG601-1（2423，A）、1927（2435，A）、敖 汉NR2（2440，A）、QNR（2444，A）、敖汉BNR（2446，A）、京都五号（2448，A）、敖汉NR1（2447，A）、NW14 选白粒-1（2451，A）、NW14 选白粒（2456，A）、吉糯杂3（2460，A）、19-DUS3（2502，A）、NW14-6（2504，A）、NW14-16（2512，R）、敖汉BNR（2517，R）、龙米粱3-1（2520，R）、红缨子（2525，R）、黑糯R2（2540，R）、敖汉NR2-1（2542，R）、糯 高 粱（2545，R）、03 名3（2553，R）、9802（2554，R）、河北引9（2566，R）、河北引11（2576，R）、19-DUS5（2581，R）、晋 长 早A（3017，R）、98125A（3018，R）、QL33A（3020，R）、吉352A（3021，R）、D51A（3022，R）、2001A（3023，R）、D73A（3025，R）、314A（3028，R）、404A（3029，R）、赤繁5578（3031，R）、D57A（3034，R）、D369/370A（3036，R）、吉406A（3041，R）、314A/承16（3043，R）、龙188（3045，R）、0615/98125A（3049，R）、V4A（3051，R）、0630-2A（3053，R）、英 平（3071，R）、D523A（3079，R）、102A（3089，R）、QL33/15A（3090，R）、0614-1（3309，A）、IV33（3310，A）、QL33/16（3311，A）、QL33/15（3312，A）、S101（3314，A）、S102（3316，A）、S301（3317，A）、QL33/322（3318，A）、QL33/321（3319，A）、S302（3320，A）、HBA（3322，A）、雁4/0624X2（3323，A）、澳4X1（3326，A）、0640（3329，A）、赤峰314（3330，A）、雁4//15/V4（3332，A）、321/雁4X2（3333，A）、15-03281（3334，A）、009/雁4X3（3335，A）、S201A（3336，A）、QL33/15X6（3338，A）、S301A（3339，A）、哲15/V4A（3340，A）、2001A（4201，A）、承16A（4204，A）、V4A（4205，A）、吉352A（4206，A）、622A（4207，A）、871300A（4208，A）、L405A（4210，A）、D511A（4211，A）、D679A（4212，A）、吉AI/0619A（4214，A）、吉406A（4215，A）、15/7050A（4216，A）、404/321A（4218，A）、2001-1A（4219，A）、承3A（4220，A）、17-HCB（4221，A）、吉406/V4A（4222，A）、V4/404/2001A（4224，A）、2018-2080A（4226，A）、齐粘（4227，A）、JN（4228，A）、D511A（4229，A）、XR3（4235，A）、0608-1（4237，A）、0608（4238，A）、A3 不育系（4239，A）、赤繁5578（4242，A）。参试种质资源部分为当地农家种，部分来源于赤峰市农牧科学研究院和通辽市农牧科学研究所。

试验采用完全随机区组设计，小区面积为20 m2，3 次重复，所有试验材料均适时播种，采用常规田间管理方法。

1.2 测定项目及方法

成熟期，各高粱种质随机选取10 株，测定株高（Plant height，PH，X1）、茎粗（Stem thick，ST，X2）、生育期（Growth period，GP，X3）、叶倾角（Leaf angle，LA，X4）、穗 长（Spike length，SL，X5）、穗 柄 长（Peduncle length，PL，X6）、穗质量（Ear weight，EW，X7）、穗粒质量（Grain weight per ear，GWPE，X8）、千粒质量（Thousand‐grain weight，TGW，X9）、颖壳色（Glume color，GC，X10）、粒色（Seed coat color，SCC，X11）、粒形（Grain shape，GS，X12）、芒性（Awn，A，X13）、穗型（Panicle type，PT，X14）、穗形（Ear‐shape，ES，X15）和株型（Plant shape，PS，X16）。叶夹角使用量角仪测量植株由旗叶依次至下的5 片叶的角度。株型划分，平展型：株型松散，叶片与茎秆夹角大于30°；中间型：株型较为紧凑，叶片与茎秆夹角介于15°～30°；紧凑型：株型紧凑，叶片与茎秆夹角低于15°。其他性状调查参照《高粱种质资源描述规范和数据标准》[15]。

1.3 综合评价

1.3.1 主成分分析法

1.3.1.1 权重的计算 各性状的权重计算公式见式（1）。

式中，Wj表示第j个综合性状在所有综合性状中的重要程度，即权重；Pj为第j个综合性状的贡献率。

1.3.1.2 综合评价得分的计算 各种质的综合评价得分计算公式见式（2）。

式中，F为综合评价得分，u（Xj）为各种质第j个综合性状的因子得分。

1.3.2 灰色关联度法

1.3.2.1 各性状的无量纲化处理 为保证不同性状单位的统一，需要对变量进行无量纲化处理。在灰色关联度法中，常用的无量纲化处理方法有初值法、均值法等，本研究采用均值法对原始数据进行无量纲化处理，利用式（3）进行计算，得出无量纲化处理结果。

式中，fij′（x）为第i个种质第j个性状的无量纲处理值，fij（x）为第i个种质第j个性状的观察值，m表示参试种质个数，n表示参试性状个数。

1.3.2.2 关联系数的计算 利用得出的无量纲化处理结果计算关联系数，计算公式详见式（4）。

式中，ξi（x）为关联系数，Δi（x）=|f0（x）－fij（x）|，fij（x）为第i个种质第j个性状的观察值，f0（x）为理想值，maxΔi（x）为各性状所有种质最大值与最小值之差，minΔi（x）为0；ρ为分辨系数，通常为0.5。

1.3.2.3 关联度的计算 将得出的关联系数利用公式（5）计算出关联度。

式中，γi为关联度。

1.3.2.4 权重的计算 将无量纲化处理结果利用公式（6）进行归一化处理，再利用公式（7）将归一化处理结果进行计算，得到权重。

式中，κij（x）为第i个种质第j个性状的归一化处理值，ωk为各性状的权重。

1.3.2.5 加权关联度的计算 加权关联度计算公式详见式（8）。

式中，γi′为加权关联度。

1.3.3 DTOPSIS法

1.3.3.1 规范化决策矩阵的建立 将灰色关联度法所得到的无量纲化处理结果乘以其每个性状所对应的权重得到决策矩阵（R）。

1.3.3.2 正理想解和负理想解的确定 正理想解即为决策矩阵R中每个种质在各个性状中的最大值X+，负理想解即为每个种质在各个性状中的最小值X-。

1.3.3.3 正理想距离与负理想距离的计算 利用公式（9）（10）将决策矩阵R中所得结果与各种质性状的正理想解与负理想解进行计算，得出正理想距离、负理想距离。

式中，Si+为正理想距离，Si-为负理想距离，Rij为决策矩阵R中第i个种质第j个性状的数值，Xj+为决策矩阵R中每个种质第j个性状的最大值，Xj-为决策矩阵R中每个种质第j个性状的最小值。

1.3.3.4 相对贴近度的计算 将各参试种质的正理想距离和负理想距离带入公式（11），得到各参试种质的相对贴近度。

式中，Ci为相对贴近度。

1.4 数据分析

利用Excel 2019 对试验数据进行统计分析，并进行灰色关联度和DTOPSIS 分析；采用SPSS Statistics 26软件进行相关性分析和主成分分析。

2 结果与分析

2.1 176份糯高粱种质资源的主要农艺性状分析

由表1 可知，176 份糯高粱种质资源主要农艺性状的变异系数介于6.69%～47.84%，说明各种质主要农艺性状间存在较大差异，同时说明参数材料的遗传变异比较丰富，为糯高粱品种的选育提供了丰富的遗传基础。

表1 176份糯高粱种质资源的主要农艺性状变异分析Tab.1 Variation analysis of main agronomic traits of 176 waxy sorghum germplasm resources

2.2 176份糯高粱种质资源主要农艺性状的相关性分析

由表2 可知，糯高粱株高与茎粗、生育期、叶倾角、穗柄长、穗质量、穗粒质量、千粒质量均呈极显著正相关，与穗长呈显著正相关，与粒色、粒形、株型均呈极显著负相关，与颖壳色呈显著负相关；茎粗与生育期、穗质量、穗粒质量均呈极显著正相关，与颖壳色、粒色、粒形均呈极显著负相关；生育期与穗长、穗质量、穗粒质量均呈极显著正相关，与颖壳色、粒色、粒形均呈极显著负相关；叶倾角与株型呈极显著负相关；穗长与穗柄长、穗质量、穗粒质量、穗型、穗形均呈极显著正相关，与颖壳色、粒色均呈极显著负相关，与粒形呈显著负相关；穗柄长与株型呈极显著正相关，与穗型呈显著正相关，与颖壳色、粒形均呈显著负相关；穗质量与穗粒质量、千粒质量均呈极显著正相关，与颖壳色、粒色、穗型均呈显著负相关；穗粒质量与千粒质量呈极显著正相关，与颖壳色、粒色、穗型均呈显著负相关；千粒质量与穗型呈显著负相关；颖壳色与粒色、粒形均呈极显著正相关；粒色与粒形呈极显著正相关，与穗型呈显著负相关；粒形与穗型呈显著负相关；芒性与穗型、穗形均呈极显著负相关；穗型与穗形呈极显著正相关。

表2 糯高粱种质资源主要农艺性状的相关性分析Tab.2 Correlation analysis of main agronomic traits of waxy sorghum germplasm resources

2.3 176份糯高粱种质资源的综合评价

2.3.1 基于主成分分析法的综合评价

2.3.1.1 主成分分析 主成分分析可在损失较少信息量的前提下，把较多测试性状转化为少量综合性状，有效地浓缩数据和简化性状，以弥补单项性状综合评价的不足。根据累计贡献率≥85%的原则选择主成分能比较全面地反映遗传信息[16‐18]。因此，对176 份糯高粱种质资源的16 个性状指标进行主成分分析，结果见表3。由表3 可知，前9 个相互独立的综合评价指标（主成分）的贡献率分别为22.931%、16.113%、11.272%、10.237%、7.013%、6.118%、5.114%、4.236%、4.135%，累计贡献率达87.169%，大于85%，说明这9 个主成分的综合信息量已能够代表原16个参试性状的大部分遗传信息，并分别定义为第1主成分—第9主成分。根据16个参试性状的标准化值和综合指标的标准化特征向量，得出主成分特征向量的回归方程，分别为：

表3 糯高粱种质资源主要农艺性状的主成分分析Tab.3 Principal component analysis of main agronomic traits of waxy sorghum germplasm resources

主成分特征向量为各主成分表达式中的原始变量标准化值的系数向量，它们代表了各变量对相应主成分作用的权数，即各单项指标对综合指标的贡献大小[19]。由表3可以看出，第1主成分特征值为3.669，贡献率为22.931%，在方差占比中最大，说明它综合原有变量的能力最强，其特征向量较大的性状是株高、茎粗、生育期、穗质量和穗粒质量以及粒色；第2 主成分特征值为2.578，贡献率为16.113%，其特征向量较大的性状是穗质量、穗粒质量、千粒质量、叶倾角、穗形、穗型和株型；第3主成分特征值为1.803，贡献率为11.272%，其特征向量较大的性状是叶倾角、穗型、穗形和株型；第4 主成分特征值为1.638，贡献率为10.237%，其特征向量较大的性状是粒形和穗形；第5 主成分特征值为1.122，贡献率为7.013%，其特征向量较大的性状是穗柄长和芒性；第6主成分特征值为0.979，贡献率为6.118%，其特征向量较大的性状是穗长和芒性；第7 主成分特征值为0.818，贡献率为5.114%，其特征向量较大的性状是茎粗和颖壳色；第8 主成分特征值为0.678，贡献率为4.236%，其特征向量较大的性状是穗长和颖壳色；第9 主成分特征值为0.662，贡献率为4.135%，其特征向量较大的性状是芒性。根据这些主成分所反映出的信息特点，第1 和第2 主成分可归纳为产量因子，单穗产量是群体产量的基础，所以第1和第2主成分越大越好；第3主成分可归纳为株型因子；第4、第5 和第6 主成分可归纳为穗形因子；第7 和第8 主成分可归纳为颖壳色因子；第9 主成分可归纳为芒性因子。

通过降维，将原来16个相互之间有一定关联的性状转换成了9 个新的相互独立的综合指标（主成分），并保留了原始性状的绝大部分信息。对于同一综合指标而言，数值越大，说明某一原始性状在这一综合指标上的适应性越强，越宜于作为当地利用的材料，反之则越弱。但是，不同糯高粱种质的适应性并不是由某一个综合指标决定的，而是由9个综合指标共同决定的，而这9个综合指标的贡献率不同，所起的作用也不相同，因此，应进行进一步的综合评价。

2.3.1.2 基于主成分分析的综合评价 根据各综合指标贡献率大小和累计贡献率，计算出前9 个独立的综合指标的权重分别为0.263 1、0.184 8、0.129 3、0.117 4、0.080 5、0.070 2、0.058 7、0.048 6、0.047 4。根据各主成分因子得分和权重计算出综合评价得分，并进行排名，由于数据量过大，所以只取排名前30和排名后30进行对比，结果见表4。由表4可知，2414、19、2444、1250、64、2417、43、38、2435、4212、3089、2440、33、7、32、8、75、2408、1238、76、2525、80、72、47、2520、40、63、2553、16 和60 的综合性状表现较好、适应性较强，适宜作为西辽河平原地区利用的材料；而3071、3023、3334、3311、1249、3312、1228、1245、1204、3339、3332、3340、1256、3310、10、3314、3333、3330、3049、3323、1239、3329、3090、1212、2402、1307、3336、2447、3335 和3338 的综合性状表现较差、适应性较弱，不适宜作为西辽河平原地区利用的材料。

表4 基于综合评价得分的部分糯高粱种质资源的综合评价Tab.4 Comprehensive evaluation of some waxy sorghum germplasm resources based on comprehensive evaluation score

2.3.2 基于灰色关联度法的综合评价

2.3.2.1 关联度与权重 由表5 可知，糯高粱种质资源主要农艺性状的关联度表现为粒色>颖壳色>生育期>芒性>茎粗>穗柄长>穗形>千粒质量>穗型>株型>穗粒质量>粒形>穗质量>叶倾角>株高>穗长。依据灰色关联分析原则，可以看出糯高粱种质资源的粒色与理想种质关联度（0.805 5）最大，说明参试种质资源所有指标中粒色与其综合性状最密切，而株高、穗长等与理想种质关联度较小，所以在筛选糯高粱种质资源时，首先应该考虑与理想种质关联度较大的性状指标，其次再考虑与理想种质关联度较小的性状指标。

表5 糯高粱种质资源主要农艺性状的关联度和权重Tab.5 Correlation degree and weight of main agronomic traits of waxy sorghum germplasm resources

2.3.2.2 综合评价 经计算加权关联度对糯高粱种质资源进行综合评价排名，由于数据量过大，所以只取排名前30 和排名后30 进行对比，结果见表6。由表6 可知，根据灰色关联度所得结果，可以看出2444、1232、3089、8、1238、64、38、6、2、1250、16、3018、40、1290、3025、13、15、3034、3036、80、7、67、72、1215、3053、1268、63、1309、1298 和23 的综合性状表现较好、适应性较强，适宜作为西辽河平原地区利用的材料；而2406、1239、1220、4204、3323、2423、3041、2402、3021、4201、2411、4229、3071、3031、3329、2409、2566、2553、4205、2576、4211、2419、2512、4207、4239、3322、3051、1206、3023 和2447 的综合性状表现较差、适应性较弱，不适宜作为西辽河平原地区利用的材料。

表6 基于加权关联度的部分糯高粱种质资源的综合评价Tab.6 Comprehensive evaluation of some waxy sorghum germplasm resources based on weighted correlation degree

2.3.3 基于DTOPSIS 法的综合评价 首先计算糯高粱种质资源主要农艺性状的正理想解和负理想解（表7），然后计算相对贴近度，并按照相对贴近度进行排序，相对贴近度越大，说明糯高粱种质资源的综合性状越好。由于数据量过大，所以只取排名前30 和排名后30 进行对比，结果见表8。根据DTOPSIS 法分析所得结果（表8），1250、2444、3089、1238、22、64、3333、16、43、23、2517、38、32、3025、1232、19、8、7、2、33、80、76、3036、1215、72、2414、1268、3018、3034 和3022 的综合性状表现较好、适应性较强，适宜作为西辽河平原地区利用的材料；而1239、2406、3021、2409、3029、3071、4211、4210、2402、4220、3329、3031、4214、3338、2566、2423、3323、2576、4205、4207、3322、1206、4239、4201、2419、2512、3051、3023、2401 和2447 的综合性状表现较差、适应性较弱，不适宜作为西辽河平原地区利用的材料。

表7 糯高粱种质资源主要农艺性状的正理想解和负理想解Tab.7 Positive ideal solution and negative ideal solution of main agronomic traits of waxy sorghum germplasm resources

表8 基于DTOPSIS法的部分糯高粱种质资源的综合评价Tab.8 Comprehensive evaluation of some waxy sorghum germplasm resources based on DTOPSIS method

2.3.4 主成分分析法、灰色关联度法及DTOPSIS 法综合评价结果比较 结合3 种分析方法的原理，综合评价得分或加权关联度或相对贴近度越大，排名就越靠前，说明糯高粱种质资源的综合性状越好，越宜于在当地利用。由表4、6、8 可知，糯高粱种质资源综合评价得分排名前30 的表现为2414>19>2444>1250>64>2417>43>38>2435>4212>3089>2440>33>7>32>8>75>2408>1238>76>2525>80>72>47>2520>40>63>2553>16>60；加权关联度排名前30 的表 现 为 2444>1232>3089>8>1238>64>38>6>2>1250>16>3018>40>1290>3025>13>15>3034>3036>80>7>67>72>1215>3053>1268>63>1309>1298>23；相对贴近度排名前30 的表现为1250>2444>3089>1238>22>64>3333>16>43>23>2517>38>32>3025>1232>19>8>7>2>33>80>76>3036>1215>72>2414>1268>3018>3034>3022。3 种排序中，2444、1250、64、38、3089、1238、7、8、80、72 均排在前面。其中，2444 株高最高、生育期较长；3089 叶倾角最大；1250、64 和38 穗质量、穗粒质量和千粒质量都较大；64、38、8、80 和72 生育期均较长；1238 株高较高；7 和8 茎粗较粗。可见这些糯高粱种质资源并不是单一性状良好，而是综合性状都较优良，更适宜作为西辽河平原地区利用的材料。

3 结论与讨论

遗传多样性是生态多样性和物种多样性的基础，通过遗传多样性研究可掌握高粱种质资源特性，为高粱品种改良和选育提供重要理论支撑[20‐22]。本研究结果表明，176 份糯高粱种质资源的16 个性状变异系数为6.69%～47.84%，说明各种质资源性状间存在较大差异，参数种质资源的遗传变异比较丰富，为糯高粱品种的选育和当地种质的选择利用提供了丰富的遗传基础。

本研究对176 份糯高粱种质资源的16 个性状指标进行相关性分析，发现穗质量与穗粒质量的相关系数最大（0.974），说明穗质量和穗粒质量是构成产量的重要指标。株高与穗柄长、穗质量、穗粒质量、千粒质量均呈极显著正相关，与穗长呈显著正相关；生育期与穗长、穗质量、穗粒质量均呈极显著正相关。说明株高和生育期是影响产量的重要指标，在有效生育期范围内，生育期越长，越有利于物质积累，进而影响产量，这与李资文等[7]研究结果基本一致。

目前，通过多元统计学方法对作物的多个性状进行综合评价已经应用广泛[23]，主成分分析是通过降维的方法把多个性状指标转化成几个相对独立的综合指标，科学评价综合性状[24]。本研究中主成分分析将原来的16 个有相互作用的性状指标转换为新的、个数较少且彼此独立的9个综合指标（主成分），这9 个主成分的累计贡献率达87.169%，并将第1 至第9 主成分归纳为产量因子、株型因子、穗形因子、颖壳色和芒性因子，而这些产量因子、株型因子、穗形因子、颖壳色因子和芒性因子都可作为糯高粱适应性评价的有效指标。

选用灰色关联度法和DTOPSIS 法对数据进行联合分析，发现这2种方法在运算上存在差异，导致排序结果也有一定的差异，灰色关联度法中加权关联度最大差异为37.33%，DTOPSIS 法中相对贴近度的最大差异为50.61%，说明DTOPSIS 法可以更好地区分种质资源的优劣，但为了克服DTOPSIS 法人为确定权重系数的片面性和主观性，将灰色关联度计算得到的权重运用到了DTOPSIS 法中，加强了2 种方法的关联性，使DTOPSIS 法更具可靠性。结合2种分析方法不仅可以对糯高粱种质资源进行综合、全面的评价，而且同样适用于其他经济粮食作物的综合评价。

本研究将主成分分析法、灰色关联度法、DTOPSIS 法3 种方法相结合，避免了使用单一分析方法的片面性，进而从176 份糯高粱种质资源中选出了10 份综合性状优良的种质资源，分别为2444、1250、64、38、3089、1238、7、8、80、72，即QNR、9705、2011-30、忻粱52、102A、护脖矬P4、Jan-88、9701、0657、4126，这些种质资源在株高、茎粗、生育期、穗质量、穗粒质量和千粒质量等方面有一定的优势，说明这10 份种质资源可为西辽河平原地区糯高粱优良品种的改良提供优质材料。