灰色關聯度分析在玉米生產試驗中的應用

馬俊+李清超+孫開利等

摘 要：為了研究灰色關聯度分析在玉米生產試驗中的應用價值，通過對2個玉米新組合的產量等11個農藝性狀進行單獨灰色關聯度分析與聯合灰色關聯度分析，結果表明：3種分析方式結果具有較大的一致性，灰色關聯度分析在玉米生產相關試驗中具有一定的應用價值；灰色分析會受到多種因素的影響，在應用時需針對不同的因素進行具體分析，才能準確揭示特定條件下性狀間的相互關系。

關鍵詞：玉米；生產試驗；灰色關聯度分析

中圖分類號 S513 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2015）15-20-02

玉米生產試驗是進一步鑒定品種適應性、豐產性和抗逆性的重要環節，從而為擴大品種示范、推薦審定及推廣提供科學依據。灰色關聯度分析是一種定量地描述事物或因素之間相互變化的情況，即變化的大小、方向與速度等的相對性[1]。該方法主要應用于常規玉米、糯玉米等玉米區域試驗的產量相關因數的研究[2-4]，鮮見應用于玉米生產試驗及相關研究。為此，筆者利用2個玉米新組合的產量等11個農藝性狀進行單獨灰色關聯度分析與聯合灰色關聯度分析，研究灰色關聯度分析針對不同的研究對象的研究結果變化，探討其在玉米生產試驗中的應用價值，為玉米育種及相關研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 供試材料 2個參試雜交種及其相關數據來源于2013年貴州省玉米新雜交種生產試驗（高山組）結果，試驗安排在納雍縣、威寧縣、赫章縣、大方縣、水城縣和盤縣等6個試點實施。2次重復，大區隨機排列，大區面積100m2，種植密度為52 500株/hm2，每小區525株，收獲時全區收獲計產，各個試點均按統一的試驗方案實施。

1.2 分析方法 本研究采用灰色關聯分析法分別對2個玉米組合的11個農藝性狀進行獨立及聯合分析，按照灰色系統理論要求[5-7]，將產量視為參考數列產量（X0），其余性狀視為一個灰色系統，分別標示為生育期（X1）、株高（X2）、穗位高（X3）、穗長（X4）、穗粗（X5）、禿尖（X6）、穗行數（X7）、行粒數（X8）、單穗重（X9）、百粒重（X10）。

由于各個性狀間存在單位不一致，要進行灰色關聯度分析，就必須對數據進行標準化，根據公式[Xik=Xi?k-XSi]對數據進行標準化[8]，其中[Xi?k]為各性狀原始數據，[X]為同一性狀平均值，[Si]為同一性狀標準差，[Xik]為標準化后的處理結果。采用Office2007以及DPS7.05分析軟件完成所有性狀處理及分析。

2 結果與分析

2.1 數據處理 分別測量2個組合每個重復相應性狀的觀測值，并利用Office2007計算其平均值，見表1。

表1 2個組合11個性狀平均值

[品種試點＼&生育期（d）＼&株高（cm）＼&穗位高（cm）＼&穗長（cm）＼&穗粗（cm）＼&禿尖（cm）＼&穗行數（行）＼&行粒數（粒）＼&單穗重（g）＼&百粒重（g）＼&產量（kg/hm2）＼&WWN＼&158＼&310＼&150＼&18.6＼&5.3＼&0.4＼&14＼&36.8＼&227.3＼&33.36＼&10895.05＼&WHZ＼&153＼&336＼&152＼&19.2＼&5.2＼&0.5＼&16＼&40.1＼&268＼&37＼&10931.48＼&WSC＼&150＼&290＼&135＼&17＼&5.6＼&0＼&16＼&37＼&213＼&44＼&7937.03＼&WDF＼&151＼&267＼&96＼&16.7＼&5.5＼&0.2＼&15＼&37＼&195＼&37＼&7977.51＼&WNY＼&143＼&261＼&123＼&15.1＼&5.05＼&0.94＼&15.4＼&31.3＼&191.7＼&36.7＼&9185.9＼&WPX＼&136＼&342＼&150＼&28.6＼&5.3＼&0.8＼&14＼&35＼&192.8＼&38＼&9616.19＼&BWN＼&156＼&300＼&150＼&17.6＼&5.25＼&0.4＼&18.4＼&36.5＼&205.3＼&26.83＼&10824.59＼&BHZ＼&151＼&312＼&148＼&18.9＼&5.1＼&1.3＼&17.8＼&39.2＼&227＼&33＼&10541.68＼&BSC＼&149＼&156＼&148＼&16＼&5.1＼&0＼&16＼&34＼&196＼&32＼&7472.26＼&BDF＼&153＼&265＼&110＼&16.9＼&5.2＼&2.2＼&16＼&33＼&170＼&32＼&7370.3＼&BNY＼&142＼&242＼&105＼&15.9＼&5.14＼&0.1＼&15＼&33.6＼&168＼&38.9＼&9067.46＼&BPX＼&132＼&301＼&124＼&22.3＼&5.2＼&1.4＼&17＼&39＼&200.4＼&29＼&7466.27＼&]

注：品種試點中，首字母W和B分別代表W4503和畢單17號；WN、HZ、SC、DF、NY和PX分別代表威寧、赫章、水城、納雍和盤縣。

2.2 W4503各性狀與產量的灰色關聯度分析 對W4503單獨進行灰色關聯度分析后發現（表2），與產量的關聯度最大的是穗位高（0.757 5），其次是株高（0.747 2），穗粗與其關聯度最小（0.550 5），其關聯度大小順序依次是穗位高、株高、單穗重、禿尖、生育期、百粒重、行粒數、穗長、穗行數和穗粗。

表2 W4503各性狀與產量的關聯度及位序

[關聯矩陣 ＼&生育期 ＼&株高 ＼&穗位高 ＼&穗長 ＼&穗粗 ＼&禿尖 ＼&穗行數 ＼&行粒數 ＼&單穗重 ＼&百粒重 ＼&產量 ＼&0.6708 ＼&0.7472 ＼&0.7575 ＼&0.6302 ＼&0.5505 ＼&0.6819 ＼&0.6171 ＼&0.6464 ＼&0.7011 ＼&0.6498 ＼&位序＼&5＼&2＼&1＼&8＼&10＼&4＼&9＼&7＼&3＼&6＼&]

2.3 畢單17號各性狀與產量的灰色關聯度分析 對畢單17號單獨進行灰色關聯度分析后發現（表3），與產量的關聯度最大的是穗行數（0.754 0），其次是行粒數（0.720 6），禿尖與其關聯度最小（0.566 8），其關聯度大小順序依次為穗行數、行粒數、穗位高、單穗重、株高、穗粗、穗長、生育期、百粒重和禿尖。

表3 畢單17號各性狀與產量的關聯度及位序

[關聯矩陣 ＼&生育期 ＼&株高 ＼&穗位高 ＼&穗長 ＼&穗粗 ＼&禿尖 ＼&穗行數 ＼&行粒數 ＼&單穗重 ＼&百粒重 ＼&產量 ＼&0.6353 ＼&0.6537 ＼&0.7108 ＼&0.6376 ＼&0.6441 ＼&0.5668 ＼&0.7540 ＼&0.7206 ＼&0.6638 ＼&0.6018 ＼&位序＼&8＼&5＼&3＼&7＼&6＼&10＼&1＼&2＼&4＼&9＼&]

2.4 2個參試組合各性狀與產量的灰色關聯度分析 對2個參試組合進行聯合灰色關聯度分析后發現（表4），與產量的關聯度最大的是穗位高（0.749 0），其次是單穗重（0.727 3），穗粗與其關聯度最小（0.635 6），其關聯度大小順序依次為穗位高、單穗重、禿尖、株高、行粒數、生育期、百粒重、穗長、穗行數和穗粗。

表4 2個參試組合各性狀與產量的聯合關聯度分析及位序

[關聯矩陣 ＼&生育期 ＼&株高 ＼&穗位高 ＼&穗長 ＼&穗粗 ＼&禿尖 ＼&穗行數 ＼&行粒數 ＼&單穗重 ＼&百粒重 ＼&產量 ＼&0.6922 ＼&0.7097 ＼&0.7490 ＼&0.6549 ＼&0.6356 ＼&0.7149 ＼&0.6540 ＼&0.7008 ＼&0.7273 ＼&0.6639 ＼&位序＼&6＼&4＼&1＼&8＼&10＼&3＼&9＼&5＼&2＼&7＼&]

3 結論與討論

由獨立灰色分析及聯合分析可知（表5），與產量關聯度較大的前4個性狀中，三者共有的性狀分別是穗位高和單穗重，而株高和禿尖為W4503及聯合分析共有，可見，對W4503的獨立分析及聯合分析前4位性狀一致，僅位序存在差異；而對畢單17號的獨立分析除了穗位高和單穗重外，還發現穗行數和行粒數與其關聯度較大。因此，三者間分析結果具有較大的一致性，灰色關聯度分析在玉米生產相關試驗中具有一定的應用價值。

表5 獨立與聯合關聯度分析及位序

[位序＼&1＼&2＼&3＼&4＼&5＼&6＼&7＼&8＼&9＼&10＼&W4503＼&穗位高 ＼&株高 ＼&單穗重 ＼&禿尖 ＼&生育期 ＼&百粒重 ＼&行粒數 ＼&穗長 ＼&穗行數 ＼&穗粗 ＼&畢單17＼&穗行數 ＼&行粒數 ＼&穗位高 ＼&單穗重 ＼&株高 ＼&穗粗 ＼&穗長 ＼&生育期 ＼&百粒重 ＼&禿尖 ＼&聯合＼&穗位高 ＼&單穗重 ＼&禿尖 ＼&株高 ＼&行粒數 ＼&生育期 ＼&百粒重 ＼&穗長 ＼&穗行數 ＼&穗粗 ＼&]

在獨立分析與聯合分析中，同時存在不同的研究結果，例如三者分析的關聯度位序不一致等，說明灰色關聯度分析在實際應用中會受到基因型、氣候、管理方式及栽培條件等多個外界因素的影響，因而在應用中需針對不同的因素對其進行分析研究，才能準確揭示特定條件下性狀間的相互關系。

參考文獻

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