灰色關聯度分析法在陜西省旱地小麥區域試驗中的應用初探

王彬龍, 魏艷麗,李瑞國,蔣會利,張 平,張安靜

(咸陽市農業科學研究院， 陜西 咸陽 712034)

陜西省旱地小麥區域試驗是對本生態環境條件下育成的品種在接近大田管理條件下的耐旱性、豐產性、穩產性、適應性、抗病性及利用價值的進一步鑒定，是為陜西省旱地小麥新品種的審定及合理利用提供科學依據的途徑。區域試驗的結果是品種審定的主要依據，到目前為止，陜西省旱地小麥區域試驗的結果主要是以產量為依據進行方差分析和穩定性分析，沒有對主要農藝性狀進行定量分析和綜合評價，從而存在個別品種因產量水平較高而通過審定，但由于其他農藝性狀表現較差而不能得到大面積推廣應用。因此，筆者通過應用灰色關聯度分析法對陜西省2018-2019年度旱地小麥區域試驗B組12個參試品種進行綜合分析、評價，以期為區域試驗中品種的綜合評價提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

以2018-2019年度陜西省旱地小麥區域試驗B組參試的12個品種為材料，分別為西農931(x1)、小偃33(x2)、晉麥47(x3)、西農279(x4)、渭麥12號(x5)、渭麥10號(x6)、洽選1號(x7)、中麥570(x8)、秦麥158(x9)、西農928(x10)、旱麥99(x11)和西農121(x12)，其中晉麥47為對照品種。

1.2 方法

試驗于2018-2019年度在陜西省渭北旱地6個試驗點安排種植。隨機區組排列，三次重復，小區面積16.7 m2，嚴格按照區域試驗要求進行管理。調查農藝性狀有產量(v1)、667 m2穗數(v2)、每穗粒數(v3)、千粒重(v4)、成穗率(v5)、容重(v6)、倒伏面積≤40%或倒伏程度≤3級的試驗點率(v7)、株高(v8)、生育期(v9)、條銹病(v10)、白粉病(v11)、黃矮病(v12)等12個農藝性狀。病害采用陜西省區域試驗抗病性鑒定結果，其他數據采用各點試驗統計值。

依據灰色關聯度分析方法，將所有參試品種視為一個灰色系統，每個品種作為一個元素。首先構建一個“理想品種”，以其各項性狀指標所構成的數列作為參考數列x0，其他參試品種各項性狀指標構成的數列作為比較數列xi(i=1,2,……12)，計算各參試品種與“理想品種”之間的關聯度，確定各參試品種的排列次序。

2 結果分析

2.1 構建“理想品種”

根據灰色關聯度分析法的的特點，經數據變換后越大越好，故在構建“理想品種”時，產量(v1)、667 m2穗數(v2)、穗粒數v3、千粒重(v4)、成穗率(v5)、容重(v6)和倒伏面積≤40%或倒伏程度≤3級的試驗點率(v7)均取最大值；株高(v8)取該組試驗中對照品種的數值；生育期(v9)以最早熟記(最晚熟品種記1，每早熟一天加1)；各個病害(v10-v12)以免疫處理記(免疫記5，高抗、中抗、中感、高感依次記4、3、2、1)。 以此構建一個“理想品種”x0。各參試品種的性狀指標見表1。

表1 參試品種和理想品種的性狀指標

2.2 原始數據的無量綱化處理

由于系統中各因素的量綱不同，在進行灰色關聯度分析之前先對數據進行初值化處理，即用“理想品種”各性狀數值除其他各參試品種對應性狀值，得到一個量綱統一的新數列(表2)。

表2 無量綱化處理結果

2.3 參試品種與“理想品種”灰色關聯系數的計算

經數據變換的“理想品種”數列記為{X0(v)}，參試品種數列記為{Xi(v)}，當v=k時 ，“理想品種”序列{X0(k)}與參試品種序列的關聯系數L0i(k)可由以下公式計算。

其中Δ0i(k)表示k時刻兩個比較序列的絕對差，即，Δ0i(k)=|x0(k)-xi(k)|,Δmax和Δmin分別表示所有比較序列各個時刻絕對差中的最大值和最小值。ρ為分辨系數，其意義是削弱最大絕對差數值太大引起的失真，筆者研究中ρ取值0.5(表3)。

2.4 參試品種與理想品種的灰色關聯度計算

由于在品種選育上，各個農藝性狀的的重要程度不同，因此，對品種應用加權關聯度進行評價更加科學。根據育種目標、育種經驗和陜西省小麥審定標準，對參試品種的農藝性狀分別賦予了加權系數(Wk)，見表3。代入下列公式計算參試品種與理想品種的加權關聯度。(見表4)

表3 理想品種與參試品種的關聯系數

表4 參試品種與理想品種的加權關聯度

3 討論

(1)參試品種與理想品種的關聯度越大，說明該品種綜合表現更接近于理想品種。根據分析結果，X12、X9、X6和X5等4個品種綜合表現相對較好，這與田間表現基本一致，可再結合其他性狀指標確定品種處理意見。X3由于抗倒性差，加之高感條銹病，綜合表現較差，沒有充分發揮對照的作用。

(2)由表4可見，加權關聯度排序與產量大致相同，但個別品種如X9差異較大，這主要是由于該品種除產量性狀外其他農藝性狀表現較好，特別是V2、V5、V6等性狀與理想品種的關聯系數接近或等于1。

(3)隨著產業結構的不斷調整，生產上對小麥新品種的要求已不只是停留在產量上?？共⌒?、抗倒伏、廣適性、品質等性狀在品種評價中的重要程度不斷提高，因此，采用灰色關聯度分析法可以相對較為全面的對參試品種進行評價。

筆者采用灰色關聯度分析法對陜西省2018-2019年度旱地小麥區域試驗B組參試品種12個性狀指標進行了灰色關聯度分析，相對較為全面的對參試品種表現進行了綜合評價，為區域試驗的品種處理提供了參考依據。但是，本文對品質、增產點率、抗旱性等重要指標還未考慮，對參試品種各性狀的加權系數的確定還待進一步探索，后續我們將進一步研究，不斷探索灰色關聯度分析法在育種和區域試驗中的應用價值。