加權灰色局勢決策理論在迪慶州附子產業發展中的應用

蘇澤春,和建英,楊麗云,和桂花,李兆光*,和桂青

(1.云南省農業科學院 高山經濟植物研究所,云南 麗江 674100;2.云南省玉龍縣農技推廣中心,云南 玉龍 674100)

加權灰色局勢決策理論在迪慶州附子產業發展中的應用

蘇澤春1,和建英1,楊麗云1,和桂花2,李兆光1*,和桂青1

(1.云南省農業科學院 高山經濟植物研究所,云南 麗江 674100;2.云南省玉龍縣農技推廣中心,云南 玉龍 674100)

采集14個農戶種植的附子的14個性狀,應用加權灰色局勢決策理論分析了附子母根與子根性狀間的關系，綜合評價了各附子材料的優劣。結果表明：子根的大根數是決定平均大根重的關鍵;母根須根數是培養大根重的前提;子根的粗根數與大根重之間存在著必然的聯系；玉龍縣魯甸鄉甸心一社、維西縣保和鎮以美上社、德欽縣托別老莊、維西縣保和鎮臘魯組種植的附子具有較強的生產優勢；加權灰色局勢決策理論可以克服概率論分析方法的不足。

加權灰色局勢決策；迪慶州；附子；產業發展；應用

附子是毛茛科植物烏頭(Aconitumcarmichaeliiv)的子根[1]。我國烏頭屬植物資源極為豐富,有近170種,占全世界350種的近一半,主要分布于云南西北部和四川西南部[2]。近年來,隨著附子化學組分的不斷分離,烏頭堿、次烏頭堿、尼奧寧、查斯曼寧等多種生物堿類不斷見諸于相關文獻,其顯著的毒性及生理活性也被廣泛應用于中醫配伍和制藥原料,在制藥工業中涉及的中成藥已有10余種[3-9]。附子作為傳統的中藥材,具有抗炎、鎮痛、強心、抗心律失常、降血糖、降毒性等藥理作用,有回陽救逆、補火助陽、散寒除濕的功效；其提取液還具有抗癌、抗衰老和增強免疫機能等作用[10-12]。據《中華人民共和國藥典》記載,我國入藥的烏頭品種有川烏、附子、制川烏、草烏、草烏葉、制草烏6個品種[1]。附子鮮藥有毒,經不同方式炮制后,其毒性會減弱。炮制后的附子一直受到東南亞和日本等國的青睞,市場需求和潛力非常巨大[13],因此,栽培附子具有良好的市場發展前景。由于附子最適于種植在海拔3200～3500 m范圍內,因此在“十二五”期間,云南省迪慶州結合自身的區位優勢,積極在適宜區進行附子的推廣種植。筆者于2016年對迪慶州范圍內的附子種植情況進行了摸底調查,以從不同產地采集到的附子數據為依據,采用加權灰色局勢決策理論進行了分析，以期摸清迪慶州附子的種植現狀和挖掘其中存在的問題,為該州附子產業的良性健康發展提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 材料

以2016年進村入戶調查的14份附子為供試材料,每份材料調查10株,以農戶最關心的種多大的種球會高產為切入點,對附子的母根性狀和子根的大小及子根重進行評價。采樣地點及原始數據見表1。母根性狀為實測數據的平均值。子根按以下標準進行統計：(1)粗根和細根的數量和根粗：以同一單株全部子根粗的平均值為節點,大于平均根粗的視為粗根,小于或等于平均根粗的視為細根，分別統計粗根和細根數量和根粗的平均值。(2)大根和小根數量和重量：以同一單株全部子根重的平均值為節點,大于平均根重的視為大根,小于或等于平均根重的視為小根，分別統計大根和小根數量和重量的平均值。

表1 采樣地點及調查的附子原始數據

1.2 方法

分析方法采用加權灰色局勢決策理論,加權灰色局勢決策理論是自1982年中國學者鄧聚龍教授創立灰色系統理論之后產生的一系列灰色決策方法中的一種,灰色決策系統是指一個既有條件屬性又有決策屬性(目標屬性)的目標信息系統。該理論可以克服概率論分析方法的不足,并運用綜合測度的大小更全面、更合理地對對策進行排序,確定最優、其次、再次等各等次；灰色決策系統理論具有在樣本容量較少的情況下滿足分析要求和從整體上對某一個指標進行客觀評價等優點[14]。本研究將14份附子材料的各指標值看作1個灰色系統,將每份材料視為該系統的1個因素。數據分析采用Excel軟件進行。在分析前,按農戶判定種球優劣的標準對母根各性狀進行定性描述,即母根須根長和母根須根數越大越好,母根主根直徑、母根主根長、母根重、母根須根直徑適中就好。子根各性狀按以下標準進行定性描述:粗根粗、粗根數越大越好；細根粗、細根數越小越好；大根重、大根數越大越好；小根重、小根數越小越好。以定性描述中的“大、中、小”為依據,對應地將原始數據各指標的最大值、平均值、最小值找出來,確定理想材料的各指標值(見表1)。

1.2.1 加權灰色局勢決策原理 灰色決策指包含灰色元素的決策,包括事件、對策、效果和目標4個要素[14]。一般把事件記為a(本文中的14份附子材料),對策記為b(本文中附子母根和子根的14個指標),而對策與事件的二元組合稱為局勢,記為S；如果a指n個事件的全體,即a=(a1,a2,…,ai,…,an),且每一事件有m個具體對策,即b=(b1,b2,...,bj,...,bm),則共有n×m個局勢,Sij=(ai,bj)。Sij在k個目標的效果測度有以下3種情況。

(1)若希望局勢Sij的效果越大越好,則利用上限效果測度:

(1)

(2)若希望局勢Sij的效果越小越好,則利用下限效果測度:

(2)

(3)若希望局勢Sij的效果適中最好,則利用適中效果測度:

(3)

上式中：uij為局勢Sij的實際結果；umax為所有局勢實際結果的最大值；umin為所有局勢實際結果的最小值;u0為樣本中的參考點,即理想值。

1.2.2 用灰色關聯度確定權重系數的原理 每個性狀在評估中的地位和比重不盡相同,本研究采用灰色關聯度的方法來確定各性狀的權重值。方法是：先以大根重為參考數列,其余性狀為比較數列,得到各性狀與大根重的灰色關聯度(R0j),若關聯度越大,則其權重系數越大；再將灰色關聯度進行歸一化處理,便可得到相應的權重系數(wj)。灰色關聯度的計算公式如下:

(4)

式(4)中ξij(tk)為關聯系數,其計算公式如下:

(5)

式(5)中ρ為分辨系數,一般取值0.5。

權重系數的計算公式如下:

(6)

2 結果與分析

2.1 效果測度結果

由于各性狀的量綱不同,生物學意義和物理學意義也不一樣,而且各性狀值的數量級相差懸殊,相互之間的比較往往無法進行，因此,本研究用表1中各性狀的理想值(X0數列)分別去除各性狀的實際值(Xi數列)進行無量綱化處理。經無量綱化處理后,以定性描述為依據,按公式(1)、(2)、(3)分別計算各指標的理想測度的矩陣D，結果如下:

2.2 各性狀的權重系數wj的確定

以大根重為參考序列(即母序列),其它指標為比較序列(即子序列),對矩陣D按以下步驟計算權重系數:

第1步,求母序列與各子序列的絕對值差Δi(tk),計算結果見表2。表2中,minΔi(k)=0,maxΔi(k)=0.8907175。

第2步,將minΔi(k)=0、maxΔi(k)=0.8907175代入公式(5)，計算出大根重與各指標間的關聯系數ξij(tk),計算結果見表3。

第3步,利用公式(4)對表3中的灰色關聯系數進行處理,然后用公式(6)計算出權重系數,其結果見表4。

表2 母序列與各子序列的絕對值差

2.3 各材料的綜合測度(加權法)結果

各附子材料的效果測度與其對應性狀的權重系數的乘積和Ri即為綜合效果測度,Ri的計算公式如下：

(7)

計算結果(見表5)顯示：玉龍縣魯甸鄉甸心一社、維西縣保和鎮以美上社、德欽縣托別老莊、維西縣保和鎮臘魯組種植的附子,其綜合測度值分別為0.2454、0.2258、0.2223、0.2210，居前4名，且其綜合測度值的排序與大根重的排序保持一致;而德欽縣拖頂鄉巴東組、香格里拉縣開發區魯禮型一組種植的附子,其綜合測度值分別為0.1971、0.1880，居最后2名；其他8個地點種植的附子的綜合測度值居中。以上計算結果表明：玉龍縣魯甸鄉甸心一社、維西縣保和鎮以美上社、德欽縣托別老莊、維西縣保和鎮臘魯組的附子具有較強的生產優勢；加權灰色局勢決策理論可以克服概率論分析方法的不足。

表3 附子大根重與各指標間的灰色關聯系數

表4 附子各指標與大根重間的灰色關聯度及其權重系數

表5 14份附子的綜合效果測度值Ri

3 結論與討論

附子用作種球的子根就是翌年的母根,前人的研究主要集中在附子地上部分農藝性狀與子根各性狀之間的相互作用等方面[15-18],忽視了對母根各性狀功能等的實質性考察。本研究結合附子母根與子根的各個性狀組成了灰色關聯矩陣,從14份材料各性狀與大根重間的灰色關聯度可以看出,大根數>母根須根數>粗根數>小根數>細根數>母根須根長>粗根粗>細根粗>小根重>母根須根直徑>母根重>母根主根直徑>母根主根長。從灰色關聯度排序不難發現:子根的大根數排第一,說明子根的大根數是決定平均大根重的關鍵;母根須根數排第二,說明母根須根數量多是培養大根重的前提;子根的粗根數排在第三,說明子根粗根數與大根重之間存在著必然的聯系;小根數和細根數分別排第四、第五,說明要獲得盡可能多的大根重,選擇結球習性多的材料尤為必要;母根須根直徑、母根重、母根主根直徑和母根主根長排在最后4位,這4個性狀對大根重的影響不明顯。

在定性描述中,母根須根數和母根須根長被認為越大越好,母根須根直徑、母根重、母根主根直徑和母根主根長被認為適中為好。在本研究中，母根須根數和母根須根長的灰色關聯度分別為0.9391、0.8960,母根須根直徑、母根重、母根主根直徑和母根主根長的灰色關聯度分別為0.4338、0.4049、0.3680和0.3638,說明種植戶憑經驗選擇種球時,保護須根的做法是合理的,而選擇大小適中或較小種球的做法還需進一步探討。

加權灰色局勢決策理論在品種綜合評價、煙草感官質量評價、環境質量評價等領域的應用已有很多成功的案例[19-21],而該方法在判斷附子母根與子根之間存在怎樣的聯系方面尚未有相關報道。由于附子用作種球的子根就是翌年的母根,為了合理制定出適合迪慶州附子產業發展的栽培技術方案,選擇好種球是關鍵的第一步。本研究選擇的14個種植戶,其附子種植的標準是不一致的,收集的數據因為離散無法用概率論的隨機模型進行分析，因此,本研究嘗試采用加權灰色局勢決策方法來彌補傳統方差和回歸分析僅考慮單一指標的片面性,通過綜合多個目標性狀,將每個農戶種植的附子的“綜合性狀”這一模糊概念轉化為可以比較的量化值,從而客觀、全面地反映附子的種植現狀。從以上的分析結果不難看出,當前亟待開展的研究工作主要包括:種球的大小對附子產量和質量的影響;結球較多附子材料的選擇及如何對附子進行修根;種球各性狀的選擇對子根的影響等。

14個附子種植戶的種植標準是不統一的,但通過對14戶的附子的綜合效果測度值進行計算后發現,如果按子根的平均數來區分子根各性狀優劣的話,玉龍縣魯甸鄉甸心一社、維西縣保和鎮以美上社、德欽縣托別老莊、維西縣保和鎮臘魯組種植的附子較優;維西縣塔城鎮今宗組、玉龍縣魯甸鄉甸心二組、德欽縣閣加鄉尼拉組、香格里拉縣虎跳峽牛場組、維西縣永春鄉馬場社1、維西縣塔城鎮柯那村、維西縣永春鄉龍寶廠上社、維西縣永春鄉馬場社2種植的附子次之;其他種植戶種植的附子較差。如果在后期完善附子的栽培技術,按標準化的模式進行附子的產業化種植,并制定統一的附子等級標準,則將有助于評估出迪慶州附子種植的優勢產區和劣勢產區,從而助推該州整個附子產業的健康發展。

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(責任編輯:黃榮華)

Application of Weighted Grey Situation Decision-making Theory in Analysis of Industrial Development ofAconitumcarmichaeliivin Diqing

SU Ze-chun1, HE Jian-ying1, YANG Li-yun1, HE Gui-hua2, LI Zhao-guang1*, HE Gui-qing1

(1. Alpine Economic Plant Research Institute, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Lijiang 674100, China; 2. Agricultural Technology Promotion Center of Yulong County in Yunnan Province, Yulong 674100, China)

The 14 characters ofAconitumcarmichaeliivplanted by 14 farmers in different districts were collected. The relationships between the characters of mother roots and those of offspring roots ofA.carmichaeliivwere analyzed by using the weighted grey situation decision-making theory, and the advantages and disadvantages of 14 aconite materials were evaluated comprehensively. The results indicated that: the number of big offspring roots was the key to decide the average weight of big root; more fibrous roots on the mother roots were the premise of cultivating big root weight; there existed a consequent connection between the number of thick offspring roots and the big root weight; theA.carmichaeliivplanted in Ludian of Yulong, Baohe of Weixi, and Tuobielaozhuang of Deqin possessed stronger production advantages; the weighted grey situation decision-making theory could overcome the shortcomings of probability analysis method.

Weighted grey situation decision-making; Diqing;Aconitumcarmichaeliiv; Industrial development; Application

2017-04-07

蘇澤春(1977─)，男，云南鶴慶人，助理研究員，從事高山經濟植物研究。*通訊作者：李兆光。

S567.1

A

1001-8581(2017)08-0042-05