基于灰色關聯度分析法綜合評價小麥區域試驗品種

薛偉 張瑋 畢經偉 田軍 趙禹凱 譚麗萍

摘 要：對2021年度內蒙古水地小麥區域試驗13個供試品種的10個主要農藝性狀進行了灰色關聯度分析，通過加權關聯度位次并結合產量位次，綜合評價各品種是否適宜本地區種植。結果表明，加權關聯度排序中，赤18鑒3、兆豐10號、赤麥10號位列前3位，產量位次為3、4、6位，綜合評價較高，適合在赤峰地區種植;兆豐16號產量最高，但千粒重和穗粒數較低，且生育期最長，并不適合本地區種植。

關鍵詞：小麥品種;綜合評價;灰色關聯度

中圖分類號 S512.1 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2022）10-0088-03

Applying the Grey Correlation Anlysis Method to the Comprehensive Evaluation of Wheat Varieties

XUE Wei? ?ZHANG Wei? ?BI Jingwei? ?TIAN Jun? ?ZHAO Yukai? ?TAN Liping

（Chifeng Academy of Agricultural and Animal Husbandry Sciences， Chifeng 024031， China）

Abstract： In the present study， through grey correlation degree analysis， ten important agronomic traits of thirteen theat varieties， which were chosen from wheat vultivars regional trial of irrigable land group in Inner mongolia in 2021， were comprehensive evaluated. The result show that Chi 18-3， Zhaofeng 10， Chi 10 were suitable planted in Chifeng. Zhaofeng 16 had high yields， but grey correlation degree， 1，000 kernel weight and ear grains were in low level， the variety was not suitable planted in the area.

Key words： Wheat variety; Comprehensive evaluation; Grey correlation degree

小麥區域試驗是對小麥新品種在同一生態類型區的多個不同自然區域，接近大田管理條件下鑒定品種的豐產性、適應性、抗逆性及其他重要特征特性，從而確定品種的利用價值和適宜種植區域的試驗。目前，區域試驗結果是以產量為依據進行方差分析和穩定性分析，品種簡評也是主要以產量排名及主要農藝性狀數據為主，沒有對主要農藝性狀進行定量分析的綜合評價。通常，個別品種極為適合在某些自然區域種植，但由于多點綜合產量水平不夠高未能通過審定而不能進行推廣，而通過審定的品種在這些自然區域種植并不理想，導致該自然區域生產上種植面積和品種的更迭受到嚴重限制。為此，本研究應用灰色關聯度分析法對內蒙古自治區2021年度水地小麥區域試驗赤峰試點的數據進行分析，對參試品種在該地區的表現進行綜合評價，以期為新品種的審定提供參考。

1 材料與方法

1.1 數據來源 采用2021年度內蒙古自治區水地小麥區域試驗赤峰試點田間調查及室內考種數據，共13個品種，農麥125、巴麥20、兆豐10號、赤18鑒3、農麥1886、農麥845、農麥A592、蒙紫麥1號、巴麥21號、赤麥10號、赤麥11號、兆豐16號、永良4號。選取參試品種性狀指標平均值，分別為產量、千粒重、穗粒數、容重、白粉病、葉銹病、生育期、株高、穗長、穗下莖10個性狀（具體數據見表1）。

1.2 灰色關聯度分析法 按照灰色系統理論，將參試品種整體看作一個灰色系統，把單個品種看作一個因素。考察參試品種綜合表現，先設想“理想品種”，把各性狀的最優值設為參考品種X0，品種的各項性狀指標構成設為比較數列X'ij。運用灰色系統分析法計算各品種的灰色綜合評判值Gi，并根據Gi 值大小對各品種綜合性狀進行排名，按以下程序和公式計算分析，數據處理使用Excel 2016進行。

（1）無量綱化處理：將表1數據按照指標屬性進行無量綱化處理，使每一個觀察值都位于0～1。在考察的所有指標中，產量、千粒重、穗粒數、容重為正向指標，生育期、株高、穗長、穗下莖為中性指標。白粉病、葉銹病、生育期轉為正向指標后計算，病害以免疫處理記（免疫記5，高抗、中抗、中感、高感依次記4、3、2、1），以最早熟記（最晚熟品種記1，每早熟1d加1）公式如下，處理結果見表2。

正向指標：Xij（k）=X'ij（k）/X0（k）

中性指標：Xij（k）=X0（k）/（X0（k）+|X0（k）-X'ij（k）|）

（2）求最大差值和最小差值：計算無量綱化后的參數與參考品種數列差數的絕對值，公式為Δi（k）=|X0（k）-Xij（k）|，并求出各性狀的最大差值maxΔi（k）與最小差值minΔi（k）。

（3）計算參試品種各性狀與標準品種各性狀的關聯系數[εi（k）=minΔi（k）+ρmaxΔi（k）Δi（k）+ρmaxΔi（k）]。式中，ρ為分辨系數，常取0.5。

（4）計算關聯度[γ i=1nk=1nει（k）]和權重[Wi=γi（k）k=1nγi（k）]。式中，n為品種數。

（5）求灰色評判值[Gι=k=1n（ει×Wι）]，根據[Gι]值評價各參試品種順序。

2 結果與分析

采用灰色關聯度分析，根據各性狀關聯系數求出的權重（見表3）計算加權關聯度，綜合評價各品種在本地區種植的優劣程度（見表4）。由表3、4可知，各主要農藝性狀權重的排序為容重>株高>產量>千粒重>穗粒數>穗長>穗下莖>葉銹病>白粉病>生育期。參試品種中大部分的加權關聯度位次與產量位次基本相符，差距不超過3位，只有X5和X12差別較大。

3 結論與討論

3.1 結論

3.1.1 各農藝性狀關聯系數及權重 計算供試品種各農藝性狀的關聯系數和權重后發現，容重、千粒重、穗粒數都是影響小麥產量和品質的重要農藝性狀，占權重較大合理;13個品種生育期相差不大，所以占權重較小;2021年度白粉病和葉銹病發生較晚且不重，所占權重較小也合理;株高屬于中性指標，但所占權重較大，是因為赤峰地區不適于種植株高過矮的小麥，容易早衰，而株高過高則容易倒伏。

3.1.2 供試品種綜合評價結果 加權關聯度排序中，赤18鑒3（X4）、兆豐10號（X3）、赤麥10號（X10）位列前三，產量位次分別為3、4、6位，可以看出在產量表現和農藝性狀綜合評價后，這3個品種在所有供試品種中最適合在赤峰地區種植。農麥1886（X5）和兆豐16號（X12）產量位次與加權關聯度位次相差較大。其中兆豐16號（X12）雖然產量最高，但千粒重和穗粒數較低，且生育期最長，在生產上并不適合本地區種植。農麥1886（X5）雖然產量較低，但穗粒數、株高、穗長都較為突出，可以作為中間材料在保持優良性狀的同時提高產量。

3.2 討論 目前，在區域試驗總結中仍最為關注產量的高低，品種簡述中也只簡略地羅列調查和考種結果。產量結果結合主要農藝性狀進行的綜合評價可以更全面地了解區域試驗中各品種適宜種植的地區，可以作為品種審定的依據之一。在日常育種工作中，可將核心種質資源及歷年區域試驗參試品種進行灰色關聯度分析，建立更多的“理想品種”作為育種目標。同時，可將種質資源進行農藝性狀的相關性分析和聚類分析，全面了解各類型種質資源的遺傳變異水平，為雜交親本選配和新品種選育奠定基礎。

參考文獻

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（責編：徐世紅）