基于灰色關聯度對山東小麥新品種(系) 綜合表現評價分析

董玉良

【摘? ?要】 本文將基于灰色關聯度分析方法，量化評價、綜合描述近兩年山東省參加區域試驗的13個小麥新品種（系）相應7個重點性狀，從試驗分析結果中找出綜合表現最為優異的新品種（系）。相比于傳統的等權關聯度排序方法，本文所涉及的加權關聯度排序方法最終的評價結果，可以將新品種（系）包含產量在內的眾多性狀具體表現反映出來，從而借助不同權重對不同的性狀加以賦予以及構建參考品種，而這便屬于灰色關聯度分析方法最為核心的一部分。

【關鍵詞】 灰色關聯度;小麥新品種（系）;綜合表現;評價;關聯系數

中圖分類號：S512.1? ? ? ? ? ? ?文獻識別碼：A? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：2096-1073（2020）09-0077-78

Evaluation of the Comprehensive Performance of New Wheat varieties （Lines） in Shandong Province Based on Grey Correlation Degree

DONG Yuliang

（Shandong Agricultural Management Cadre Institute? ?Jinan， Shandong? ?256600）

[Abstract] In this paper， 13 new wheat varieties （lines） participating in regional trials in Shandong province in recent two years were quantitatively evaluated and comprehensively described based on the grey relational degree analysis method， and the corresponding 7 key traits were described， and the new varieties （lines） with the best comprehensive performance were found out from the experimental analysis results. Compared to the traditional equal-weighted incidence degree sequence method， in this paper， the weighted correlation degree sorting method involved the final evaluation results， new varieties （or lines） can be reflected the manifestation of many traits including production， and with the aid of to give different weights to different traits and build the reference varieties， which belong to the most core part of the grey correlation analysis method.

[Key words] grey relational degree; new wheat varieties （lines）; comprehensive performance; evaluation; correlation coefficient

若想確保能夠順利利用農作物的新品種（系），通常應該經由本省多點多年展開區域試驗，來對其適應性、豐產性以及穩產型等綜合表現進行對比考察。伴隨社會需求以及生產發展持續進步，民眾對現今的小麥品種提出更多標準要求。在綜合性狀共同作用下能夠獲得小麥的產量，而在此階段，不同性狀會對小麥的產量產生主次不同的作用。所以，對不同性狀影響小麥產量的主次關聯性加以明確，能夠在小麥新品種（系）的高產、選育以及栽培等環節中發揮出關鍵作用。

1? 材料和方法

本文基于的灰色系統相關理論主要是按照各因素間發展方向相異或者相似的程度（也就是本文所用的灰色關聯度，其能夠對各因素之間的關聯程度進行衡量），將事物本質較為充分地反映出來，從而克服模糊綜合評判法以及單項比較分析法的各自缺點，進而準確、全面地綜合評價小麥新品種（系）主要的產量以及性狀。各地在近些年選育、評價玉米、小麥、大豆和水稻等農作物新品種（系）的過程中，廣泛應用了灰色關聯度的分析方法。文章借助此分析方法分析近幾年山東省小麥新品種（系）關鍵性狀，從而對小麥關鍵性狀及其產量間關聯程度，使小麥新品種（系）的育種、栽培擁有更多科學憑證。

1.1? 選用材料

選用的試驗新品種（系）主要包括：鑫麥807、齊民11號、泰農108、菏麥24、景陽670、紅地87、清照17、青農6號、菏麥25、圣麥127、山農38、青農177號以及青農7號等[1]。

1.2? 評價分析方法

在灰色系統相關理論當中，可以把參加試驗相應品種（系）視為灰色系統，同時將所有的品種（系）視為灰色系統當中各個因素。在對參加試驗新品種（系）的綜合表現的優劣順序加以研究時，應該優先對“理想品種”進行設想，此類品種關鍵性狀的指標應該為參加試驗新品種（系）對應的性狀最大值，然而需要注意的是，分析株高時應該取適中值。將“理想品種”設作參考數列，用X0表示，而將其余的品種（系）當做比較用的數列，用X表示，因此比較數列以及參考數列可以表示成：Xi（k）= [Xi（1）、Xi（2）、…Xi（N）]，X0（k）=[X0（1），X0（2）、…X0（n）]，其中品種（系）數表示為N，評估性狀表示為n，并且得出以下公式（1）、（2）以及（3），進而將各個品種（系）加權關聯度、關聯系數以及等權關聯度等求出來。

在上述公式當中， ρ取值為0.5，而Wi屬于加權系數，其確定因素主要為專家評定系統以及性狀灰色關聯度等[2]。

2? 試驗結果和相關分析

2.1? 無量綱化處理原始數據，構建參考品種

所謂參考品種，主要指按照育種的主要目標加以制定的全部性狀對應理想值整體集合，屬于多年以來育種實踐以及育種目標的有效結合。優先無量綱化處理原始數據，而在被考察各性狀當中，只有株高應用了適中的性狀測度，剩下的性狀無量綱化處理均應用上限的性狀測度，總體而言便是把全部對應xi（k）與x0（k）的各點數值相除，從而獲得沒有單位的全新數據。詳細來看：

成穗率、產量穗粒數、適用度、千粒重以及容重等性狀如果越大，其評價相對越高，主要采用了上限性狀測度;而在育種過程中，株高的生育期等性狀應當采用較為適中的性狀測度;除此之外，如果需要考慮熟相，一般對其有越小的要求能夠得到越好的評價，如果參考此性狀，則要應用下限性狀測度。成穗率、產量穗粒數、容重以及千粒重等都應該取比參加試驗品種的最大值略大的數值;用0表示成熟階段的最晚品種，用1表示與其相比早熟1d的品種，從而進行類推;取株高的合適值為80cm，取穗數的合適值為600萬/hm2。

2.2? 求取關聯度與關聯系數

運用上述公式對相關數據展開計算。需要明確的是，當各性狀具備等同的重要程度時，方能借助等權關聯度對新品種（系）優劣情況展開相應評價。然而實際情況卻是，小麥作物相互之間并不具備等同的重要性，應當根據不同性狀自身相對的重要性將加權關聯度計算出來，只有如此，才可以對小麥新品種（系）優劣情況展開全面而又正確評價。在對各個關聯系數賦予相應的權重之后，便可將各個品種的加權關聯度計算出來。

2.3? 綜合評價參加試驗的新品種（系）

通過計算對比可知，參加試驗的新品種（系）的產量位次、等權關聯度以及加權關聯度等并不具備一致的排序，但是可以明確產量位次以及加權關聯度的位次相比于產量的位次與等權關聯度之間更為接近，這就說明在對加權關聯度進行計算的時候，將適當權重賦予到各個性狀當中是科學的。結合灰色關聯度分析方法對應原則可知，如果關聯性比較大，說明理想品種和參加試驗的品種之間有著較高關聯程度，此時的性狀較為良好。如果關聯性比較小，說明理想品種和參加試驗的品種之間有著較小的關聯程度，此時的性狀較差。而在試驗中得知，品種景陽670有著最大的加權關聯度，所以其擁有最高的產量;隨后有著較好綜合性狀的品種，即泰農108、青農6號、山農38以及菏麥24，而在有關部門的審定過程中可知，灰色關聯分析方法擁有較高的精準度。

3? 試驗討論

第一，借助灰色關聯分析方法能夠科學排序參加試驗新品種（系）整體優劣情況，其可以對產量及其有關的眾多性狀所有的信息加以全面應用，經由對理想參考品種（系）的有效構造，可以將合理權重比例賦予給各類性狀，這不僅能夠將育種本質目標全方位地體現出來，同時也能夠確保分析結果和實際情況越來越接近。此方法除了擁有淺顯易懂的原理，明確的理論，同時也能夠借助計算機分析計算的結果。所以因此，可以認為此方法能夠成為未來山東小麥新品種（系）的審定基礎和憑證。

第二，事實證明，在研究小麥不同性狀間關聯性的過程中采用灰色系統的相關理論，除了理論根據較為科學，同時也具有較為良好的可行性。然而小麥有著諸多性狀，除了本文涉及的個別性狀之外，有關人員在未來研究中還應綜合考慮和評價籽粒品質、抗病性以及抗逆性等性狀，從而確保相關評價更為公正、全面且客觀。

第三，如果無量綱化原始數據時采用了不同的方法，便將使關聯度順序發生相應變化，所以對于原始數據表現情況而言，必須確保采用的無量綱化方法最為合理。借助灰色關聯度分析法來對小麥品種進行評價的時候，其最為重要的環節便在于構建理想品種、選擇合適性狀確定以及權重系數的選擇，其能夠對評估結果是否可靠產生重要影響。確定“理想品種”時，應當按照當地實際生產條件以及生態環境，同時考慮到育種的主要目標加以確定。確定權重系數時，應該讓專家與各地實際生產狀況相結合，繼而展開評價后再予以確定。

參考文獻：

[1] 付亮，范永勝，李洋，等.黃淮麥區小麥新品種（系）灰色關聯度分析[J].安徽農業科學，2019，47（02）：31-33+64.

[2] 陳慧，王冀川.基于灰色關聯度及DTOPSIS法的南疆冬小麥品種的綜合評判[J].江蘇農業科學，2019，47（10）：102-108.

[3] 丁明亮，趙紅，浦秋紅，等.應用灰色關聯度分析法對遠緣雜交選育的小麥新品系評價[J].西南農業學報，2018（9）：46.

（編輯：李曉琳）