作物灰色育種學的理論技術體系及其應用

， ， ，

(安陽工學院生物與食品工程學院，河南安陽 455000)

2012-07-24

郭瑞林(1960-)，男，研究員，主要從事小麥遺傳育種和作物定量化育種研究，Email: grl6662002@yahoo.com.cn。

河南省基礎與前沿技術研究基金項目(092300410013)；河南省重點科技攻關項目(112102110001)。

作物灰色育種學的理論技術體系及其應用

郭瑞林，劉亞飛，吳秋芳，路志芳

(安陽工學院生物與食品工程學院，河南安陽 455000)

論述了作物灰色育種學的學科構成和特點，概括了作物灰色育種學的理論技術體系，指出該理論技術體系由五大體系、八大理論、九個原理、一條技術路線和一個計算機決策系統組成。介紹了作物灰色育種學理論技術體系在作物育種中的應用，展望作物灰色育種學的發展前景及發展方向。

作物；灰色育種學；理論；技術體系

作物灰色育種學是20世紀80年代末將灰色系統理論[1,2]與作物育種理論[3]相結合而產生的一門新興邊緣學科。自1995年《作物灰色育種學》[4]一書問世以來，經過十多年的發展，從學術砥礪到技術切磋，從理論研究到實踐驗證，從門庭冷落到詢者如云，從波瀾不興到風生水起，一波三折，風雨兼程。其中，既有“欲取鳴琴彈，恨無知音賞”的孤獨，也有“詞客爭新角短長，迭開風氣遞登場”的熱鬧；既有“上窮碧落下黃泉，兩處茫茫皆不見”的困惑，又有“會當臨絕頂，一覽眾山小”的歡欣。總之，作物灰色育種學理論研究承前啟后，歷經滄桑，以其別開生面的獨特視角和提出問題、認識問題、解決問題的全新思路，在作物育種領域異軍突起，愈來愈引起育種工作者的關注和重視。到目前為止已基本形成了以五大體系、八大理論、九個原理、一條技術路線和一個計算機決策系統為突出特色的學術框架，在學術界奠定了一定的學術地位。它的提出與應用，對于育種工作者認識和掌握作物育種規律，控制品種選育進程，提高品種選育效率，實現由傳統經驗育種向定量化育種的跨越，促進作物育種學科的發展具有重要意義。

1 作物灰色育種學學科構成及其特點

1.1 學科構成

作物灰色育種學根植于作物育種。作物育種系統的復雜性，決定了作物灰色育種學與生俱來就是一門集諸多學科于一身的綜合學科，這種綜合與古代靈獸麒麟集龍頭、鹿角、獅眼、虎背、熊腰、蛇鱗、牛尾、馬蹄于一體極為相似。正是這種綜合，才使學科更具活力和靈氣。我們把作物灰色育種學歸結為作物灰色育種學基礎和作物灰色育種學方法論兩部分(圖1)，其中基礎部分體現的就是這種綜合效應。

圖1 作物灰色育種學的學科構成

作為奠基性學科，作物育種學和灰色系統理論成為學科的重要成員自不待言，其他學科也由于與作物育種的淵源關系而理當列選。眾所周知，作物育種首當其沖要制定育種目標，而其理論依據離不開生態學知識；育種材料在試驗田要茁壯成長、健壯發育，需要有土壤肥料學和栽培學理論作支撐；雜交組合要實現基因重組，使各種遺傳特征得到充分表現，遺傳學、數量遺傳學知識必不可少；株型育種和高光效育種要研究植株形態、生理特性，與植物生理學理論密不可分；抗病蟲育種要求植物病理學和昆蟲學基礎知識扎實；轉基因育種要了解目標性狀的基因及其功能，對分子生物學和現代生物技術知識有較高要求；育種田間工程和試驗要做到科學合理，試驗設計與統計分析可大顯身手；育種試驗數據要充分利用和快捷處理，計算機原理與生物信息學則有用武之地。

由此可見，作物灰色育種學裒多益寡，博采眾長，將諸多學科融鑄一爐，從而使其具有了明顯的“雜種優勢”，形成了與傳統經驗育種有所不同的新特色。

1.2 特 點

與傳統經驗育種相比，作物灰色育種學具有如下四個鮮明的特點：一是能夠闡明作物育種過程中的各種現象，不但給出質的定性解釋，同時也給出量的確切描述。既可海納百川，汲取多年來諸多育種工作者的智慧和經驗，又可技高一籌，使之更加理論化、系統化、規范化和程序化，從而使作物育種學發展成為一門精密的學科。二是能夠綜合考慮多種因素，描述作物育種過程中極為復雜的因果關系。對于影響某一育種目標性狀的眾多因素，哪些是主要的，哪些是次要的，可以給出一目了然的清晰回答。三是能夠充分利用育種信息對育種現象進行解釋，能為品種選育過程各關鍵階段或環節做出最優決策，它所給出的結果，用來指導作物新品種選育，可以明顯地提高選擇效率和選擇效果。四是能夠與計算機原理和技術相融合，編制成程序，操作規范、方便，即使是育種新手，也能得到育種專家那樣的決策水平。由此可見，作物灰色育種理論與方法不失為育種工作者手中的一個實用性很強的工具和手段，較之傳統的經驗育種是一種理論上的飛躍和突破。

2 作物灰色育種學的理論技術體系

作物灰色育種學的靈魂所系、精義所在，主要體現在其理論技術體系上，概而言之，即所謂五大體系、八大理論、九個原理、一條技術路線和一個計算機決策系統。

2.1 五大體系

包括以作物育種理論和灰朦朧集合為基本骨架和內核的理論體系、以灰關聯空間為依托的分析體系、以灰序列生成為基礎的方法體系、以GM灰色模型為核心的模型體系和以作物育種灰分類、灰評估、灰布局、灰預測和灰關系分析為主體的技術體系。

2.1.1 理論體系

作物灰色育種學以作物育種理論和灰朦朧集合作為其基本的理論支柱，輔之于其他相關理論。亦即是說，作物灰色育種學的理論體系是以作物育種理論為骨架，以灰朦朧集合為內核，以其他相關理論為肌膚共同構成的，彼此之間相輔相成，珠聯璧合，融為一體。該理論體系與傳統作物育種學的顯著區別就在于面對信息不完全的作物育種系統，她是以信息覆蓋的形式來描述作物育種對象，用灰數、灰元、灰關系、灰矩陣、灰方程來形式化揭示和表達作物育種現象的，因而也更加客觀、科學，為實現作物育種的信息化、定量化和科學化奠定了堅實的基礎。

2.1.2 分析體系

分析的實質是比較。而作物育種本質上是育種對象的比較，這種比較是以灰關聯空間為依托的整體比較，是距離空間和點集拓撲空間相結合，有參考系的、有測度的整體比較。這種分析體系能夠通過對信息不完全與“少數據不確定”的作物育種系統因子間的量化和序化，做出統觀全局和全貌的分析，從而判別影響育種系統的主要與次要因子。

2.1.3 方法體系

作物灰色育種的方法體系是以灰序列生成為基礎的。所謂灰序列生成即將原始育種數據通過某種運算變換為新數據。通常有三種變換：一是通過生成運算可改變育種數據層次的層次變換，如累加生成和累減生成等方法；二是通過生成運算將不可比育種數據變換為可比育種數據的數值變換，如初值化生成、均值化生成和區間值化生成等方法；三是通過生成運算將極性不同的育種數據或序列改變為極性相同的育種數據或序列，如上限效果測度、下限效果測度和適中效果測度等方法。通過這些變換，育種對象不同量綱性狀之間的關系得以顯化，隱含在數據背后的育種規律得以揭示。

2.1.4 模型體系

作物灰色育種模型體系是以GM灰色模型為核心的。這種模型既不是一般的函數模型，也不是純粹的差分方程模型，或者純粹的微分方程模型，而是具有部分差分、部分微分性質的模型，無論在關系上、性質上還是內涵上均具有不確定性。育種序列通常是有限序列，用這種序列建立微分方程模型，實質上是用有限差異信息建立一個無限差異信息模型，這也是作物灰色育種建模的難點所在。因此其建模思路是，從育種序列的角度剖析一般微分方程，以了解其構成的主要條件，然后，對近似地滿足這些條件的育種序列建立近似的(信息不完全的)微分方程模型。這種模型體系基于“少數據，貧信息”的事實，實現了由傳統模型以研究歷史規律為主向研究現實規律為主的轉變，是對傳統模型的有效補充。

2.1.5 技術體系

作物灰色育種技術體系以灰分類、灰評估、灰布局、灰預測和灰關系分析為主體。其中，灰分類包括灰關聯模糊分類、灰關聯Q型系統分類、灰關聯R型系統分類、灰關聯圖論分類和最大樹灰色相似性關系分類等；灰評估包括雜交組合灰色評判、單株灰選性狀變權選擇、單株灰選性狀定權選擇、單株灰選性狀等權選擇、品種灰色多維綜合隸屬度評估、品種灰色關聯度多維綜合評估、品種灰色功效函數多維綜合評估、品種灰色模糊多維綜合評估、品種灰色統計多維綜合評估和品種灰色相似性栽培等；灰布局包括品種單目標化灰布局、品種中心灰靶布局、品種灰關聯布局和品種灰色聚類布局等；灰預測包括病蟲害灰色災變預測和病蟲害灰色季節災變預測等；灰關系分析包括灰色關聯度分析、廣義灰色關聯度分析、灰色點關聯度分析和灰色優勢分析等。該技術體系涵蓋了作物育種全過程，可以有效地指導新品種選育。

2.2 八大理論

包括育種目標性狀灰關系分析理論、親本灰色分類理論、雜交組合灰色評判理論、單株灰色選擇理論、品種多維綜合比較理論、品種灰色布局理論、品種灰色相似性栽培理論、病蟲害灰色預測理論等，文獻[4]和[5]已有詳盡說明，在此不予贅述。

2.3 九個原理

包括育種默承認原理、育種默否認原理、育種差異信息原理、育種信息認知原理、育種白化原理、育種解的非唯一性原理、育種信息優先原理、育種最少信息原理、育種灰性不滅原理等，詳情請參見文獻[6]。

2.4 一條技術路線

在上述五大體系、八大理論和九個原理基礎上，結合育種實踐，確立了作物灰色育種技術路線，即：運用育種灰關系分析理論研究育種目標性狀之間的關系，確定客觀、合理的育種目標；運用親本灰色分類理論對親本進行科學分類，配制雜交組合；運用雜交組合灰色評判理論，對F1雜交組合進行評估，確定重點組合和F2種植規模；運用單株灰色選擇理論確定田間入選單株等級，決定取舍；運用品種灰色多維綜合比較理論對入選品系、品種進行綜合評價，篩選優良品系或品種；運用品種灰色布局理論確定品種適宜生態種植區；運用品種灰色相似性栽培理論實現良種良法配套；運用病蟲害灰色預測理論預測病蟲害發生和流行趨勢，提出預警對策，充分發揮品種的增產、提優潛力。這條技術路線自成體系，別具一格，目前已漸趨成熟，作為一種新的規范有效的育種途徑，逐漸為育種工作者所接受，其重要意義已經或正在育種實踐中得到體現。

2.5 一個計算機決策系統

即作物灰色育種電腦決策系統。這是以《作物灰色育種學》為藍本，將貫串于作物育種過程各階段或環節的上述理論與方法編制成計算機程序研制而成的。該系統的問世，為育種工作者提供了一種快捷有效的決策平臺，使育種工作者從繁瑣復雜的數據處理勞務中解放出來，從而極大地推動了作物灰色育種理論與方法的推廣與應用，在育種實踐過程中產生了良好效果。在此基礎上，2008年由中國農業科學技術出版社出版專著《作物灰色育種電腦決策系統及其應用》[6]，并被列為國家“十一五”重點圖書，在全國育種界產生一定影響。2011年該書榮獲河南省首屆自然科學優秀學術著作一等獎。

3 作物灰色育種學理論技術體系在作物育種中的應用

作物灰色育種學是在作物育種理論研究與應用研究相結合的過程中產生的，因此其理論與技術體系從問世之初就帶有十分強烈的應用性和實踐性，目前已在許多方面得到應用并取得了明顯效果。據中國知網學術文獻總庫檢索，截止目前，全國已有400多個育種單位2 000多名研究人員正在運用灰色育種理論開展作物育種研究工作，發表研究論文500余篇(包括36篇碩士論文，5篇博士論文)，應用范圍涉及水稻、小麥、玉米、棉花等19類107種動植物(表1)，研究內容包括育種目標性狀關系分析、親本分類、雜交組合評估、單株選擇、品種(系)比較、品種布局、品種相似性栽培等育種關鍵環節或階段(參考文獻略)。在這種理論與方法的指導下，已培育出小麥、綠豆、棉花、谷子、大豆、豇豆、南瓜、甜玉米、桑樹、優質蠶等新品種20個[7～23]，獲國家科技進步二等獎1項，省級科技進步一等獎2項，二等獎1項，市級科技進步一等獎1項，二等獎5項，產生了巨大的社會和經濟效益(表2)，這就從育種實踐的角度，為作物灰色育種學理論技術體系的可行性提供了有力的佐證。

表1 作物灰色育種理論應用領域與范圍

表2 運用灰色育種理論培育出的作物新品種

4 作物灰色育種學的發展前景與展望

作物灰色育種學理論技術體系在其十多年的發展歷程中，已經取得了一定成效，顯示出了強大的生命力，展現出了美好的應用前景，但畢竟目前仍處于自發應用階段，以致限制了它的進一步發展和壯大。因此，今后發展應當注意幾個問題：

一是迫切需要加大推廣力度，擴大影響范圍，使灰色育種理論日益深入人心。目前作物灰色育種理論技術體系的宣傳還僅僅停留在發表文章和在全國性學術會議上作報告的階段或水平上，影響范圍充其量不到1%，因此還有很大的發展空間。雖然“桃李無言，下自成蹊”，但其前提條件是要有人知道“桃李”的存在。這就要求我們盡快組建一支強有力的推廣隊伍，向學術論文和學術會議波及不到的育種單位和育種工作者灌輸灰色育種思想，傳播灰色育種理論，普及灰色育種技術。與此同時，與全國著名種業集團育種部門開展聯合開發與攻關，唯其如此，才能充分發揮其在作物育種中的指導作用，實現作物育種由傳統經驗育種向定量化育種的跨越，提升作物育種整體水平。

二是努力營造良好的學術生態和氛圍，將灰色育種理論向國際學術界延伸和拓展，使作物灰色育種理論技術體系逐步走向世界。通過在國際知名專業學術刊物上發表文章和積極參加國際學術會議以及與國外著名育種單位開展合作研究等多種渠道和形式，促使灰色育種理論在國際作物育種科學的殿堂上占據一席之地。

三是不斷吸收新理論和新成果，使作物灰色育種理論日臻完善和成熟。誠然，作為一門新興邊緣學科，作物灰色育種學還處于幼嬰期，還存在著這樣那樣的不足和問題，正如她孕育之初，就是由眾多學科雜交而成一樣，在其進一步發展過程中，仍然需要眾多學科的潤澤和扶持，更需要新的學科和理論的充實和完善。在今后一個相當長的時期內，與遺傳學、數量遺傳學、生物信息學、生物技術、可拓理論、同異理論、粗集理論、數據挖掘等諸多學科和理論的進一步融合和滲透，仍然是亟待努力的研究課題和方向。當然，在學科之間的相互融合、滲透過程中，應當注意一定要融會貫通，切忌斷章取義、生搬硬套，力求避免“圖形與影，未盡纖麗之容；察火于灰，不睹洪赫之烈”的現象發生。相信在眾多育種工作者的研究、關愛和呵護下，作物灰色育種學終有一天會日臻完善、漸趨成熟的。

[1] Deng Julong.Control problems of grey systems[J].Systems & Control Letters, 1982, 1(5):288-294.

[2] 鄧聚龍.灰色控制系統[M].武漢：華中理工大學出版社, 1986.

[3] 西北農學院.作物育種學[M].北京：農業出版社, 1981.

[4] 郭瑞林.作物灰色育種學[M].北京:中國農業科學技術出版社, 1995.

[5] 郭瑞林, 關 立.作物灰色育種學研究的回顧與展望[J].科技導報, 2005, 23(10): 52-55.

[6] 郭瑞林, 王占中.作物灰色育種電腦決策系統及其應用[M].北京: 中國農業科學技術出版社, 2008.

[7] 郭瑞林, 薛國典, 宋長江. 小麥育種過程的灰色理論及其應用[J]. 國外農學—麥類作物, 1996，(4): 2-4.

[8] 郭瑞林, 楊春玲, 關 立, 等. 安麥1號選育技術與方法探討[J]. 小麥研究, 2002, 23(3): 17-20.

[9] 郭瑞林, 張宏生, 楊春玲, 等.漯麥4號親本選配與后代選育方法探討[J]. 麥類作物, 1999, 19(6): 14-16.

[10]薛國典, 郭瑞林, 宋長江.單株灰色選擇理論在小麥育種中的應用[A].見：何中虎.第三屆全國青年作物遺傳育種學術討論會文集[C].北京: 中國農業科學技術出版社, 1994.281-288.

[11]郭瑞林.灰色育種理論在安麥1號和安麥7號選育中的應用[J].麥類作物學報, 2007, 27(1): 20- 25.

[12]郭瑞林, 李建華, 路志強, 等.小麥新品種安麥7號選育技術與方法[J].河南農業科學, 2006，(11): 35-37.

[13]王 闊, 郭瑞林, 等.豫綠3號的選育技術與方法[J].雜糧作物, 2003, 23(6): 328-330.

[14]王 闊, 宋志均, 韓 勇, 等.珍稀黑綠豆新品種安陽黑綠豆1號[J].中國種業, 2005，(5): 30.

[15]王 闊, 韓 勇, 李春蘋.珍稀黑綠豆新品種—安陽黑綠豆2號[J].農業科技通訊, 2005，(1): 39.

[16]何利劍, 王勝愛, 邵秋紅, 等.灰色系統理論在棉花育種中的應用[J].種子, 2004, 23(7): 66-67.

[17]Guo Ruilin, Wang Yongsheng, Wang Suying, et al. The testing and verifying of single-plant grey selection in millet breeding[J].The Journal of Grey System, 1999, 11(1): 29-34.

[18]李維秀, 陳 山.大豆高產育種灰色關聯度分析[J].現代化農業, 2003，(12): 4-5.

[19]陳禪友, 胡志輝, 張鳳銀, 等.灰色系統理論在豇豆育種中的應用研究[J]. 種子, 1999，(5): 3-6.

[20]嚴欽平, 羅伏青, 孫小武, 等.優質南瓜新品種錦栗[J].中國蔬菜, 2001，(1): 47-48.

[21]羅苑輝.優質型超甜玉米“華美甜168”的選育和推廣[D].廣州：華南農業大學, 2009.

[22]黃俊華, 魯國梁.為繭絲綢出口打好基礎─省農科院選育出優質蠶桑新品種[N].湖北日報, 2001-06-04, 第A02版.

[23]郝 瑜, 涂佑章, 胡興民, 等.家蠶秋用新品種鄂蠶3號、鄂蠶4號的選育[A].見：中國蠶學會.中國蠶學會第七屆二次理事會暨學術年會論文集[C].2005.181-184.

TheoryandTechnologySystemofCropGreyBreedingandItsApplication

(School of Biological and Food Engineering, Anyang Institute of Technology, Anyang, Henan 455000,China)

The subject structure and characteristics of Crop Grey Breeding Science was discussed, and its theory and technology system consisted of five systems, eight theories, nine principles, a technical route and a computer decision-making system was summarized. At the same time, the application of this system in crop breeding was introduced. On this basis, the development prospect and research direction of Crop Grey Breeding Science were pointed out.

Crop; Grey breeding science; Theory； Technology system

S330

A

1001-5280(2012)05-0417-06

10.3969/j.issn.1001-5280.2012.05.02