基于熵值賦權的DTOPSIS 法篩選優良玉米品種

張中偉 楊海龍 付 俊 謝文錦 李方明 高旭東

（丹東農業科學院 遼寧 鳳城 118109）

玉米作為國家糧食安全增收的“主力軍”，一直是我國重要的糧食作物， 遼寧省是東華北春玉米區主要生產省之一，地處玉米黃金生產帶，對推動我國糧食增產具有重要作用[1-2]。 在遼寧地區選育高產、穩產、優質、廣適型的玉米品種對提高我國糧食單產、增加糧食總產具有重要意義[3]。 玉米品種有明顯的地域性，丹東地區地處遼寧東南部，降水充沛，資源豐富，針對當地生態環境特點，準確、科學、全面地評價玉米品種， 對于玉米新品種的選育和應用具有指導意義。 DTOPSIS 法近年來被廣泛應用于各種作物品種的綜合評價[4-9]中，但是傳統的DTOPSIS 法對于權重的確定，常常根據經驗進行賦值，具有主觀性和片面性，熵權法作為一種客觀賦權方法，根據比較矩陣求出能代表權重分配的熵權，有效地排除了人為設置權重的干擾因素[10]。 本試驗以2022 年東華北春玉米中晚熟組的17 個品種（含對照）為試材，選擇14 個性狀指標， 利用基于熵值賦權的DTOPSIS 法對參試品種進行綜合評價， 以期篩選出適合當地種植的品種，為當地的玉米品種推廣種植提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料與試驗設計

試驗材料為2022 年東華北春玉米中晚熟組區域試驗資料， 試驗品種有17 個， 其中鄭單958 為對照品種， 各品種編號和品種名稱見表1。 試驗于2022 年在丹東農業科學院試驗基地進行。 試驗采取隨機區組排列，3 次重復，5 行區，小區面積20 m2，種植密度為67 500 株/hm2， 四周設置不少于4 行的保護行，田間管理同當地大田。

表1 參試品種名稱及編號

1.2 調查記錄項目

調查產量（X1）、穗長（X2）、穗行數（X3）、行粒數（X4）、出籽率（X5）、百粒重（X6）、穗粗（X7）、軸粗（X8）、生育期（X9）、株高（X10）、穗位高（X11）、大斑病（X12）、小斑病（X13）和禿尖長（X14）14 個性狀。 每次重復實收中間3 行風干脫粒，按14%含水量計算產量，其他農藝性狀均按國家區試標準觀察、考種和記載。

1.3 數據處理與分析方法

應用Excel 進行數據處理，分析方法采用基于熵值賦權的DTOPSIS 法。

2 結果與分析

2.1 構建比較矩陣

將2022 年參試的17 個品種及14 個性狀指標性狀表現的平均值，構成比較矩陣A（表2）。

表2 參試品種各性狀指標的平均值（矩陣A）

2.2 無量綱化處理

根據育種目標和生產需要，將14 個指標分為正向指標、中性指標和逆向指標3 類。 其中，正向指標為產量、穗長、穗行數、行粒數和出籽率，指標值越大越好；中性指標為百粒重、穗粗、穗軸粗、生育期，株高和穗位高， 這類指標要求適中； 逆向指標為大斑病、灰斑病和禿尖長，指標值越小越好。 無量綱化處理公式如下： 正向指標Zij=Yij/Yjmax， 其中，Yjmax=max（Yij），max 為最大值；中性指標Yij）〕，其中為第j 個指標所有參試品種該指標的平均值；逆向指標Zij=Yjmax/Yij，其中，Yjmin=min（Yij），min為最小值。 得到無量綱化結果（矩陣Z）（表3）。

2.3 熵權法確定各指標的權重，建立決策矩陣R

各性狀指標權重的計算方法參照張春艷等[11]的評價模型，計算結果見表4。 各性狀指標權重aj乘以矩陣Z 的第j 列得到決策矩陣R（表5）。

表4 各評價指標的熵權 權重及變異系數

表5 參試品種各性

2.4 參試品種性狀的正理想解和負理想解

依據決策矩陣R（表5）得到14 個性狀指標的正負理想解序列。

正理想解序列：Xj+=［0.001 6，0.002 0，0.002 5，0.002 8，0.000 4，0.002 7，0.000 5，0.678 6，0.000 2，0.001 6，0.005 8，0.161 3，0.034 1，0.104 7］

負理想解序列：Xj-=［0.001 3，0.001 5，0.001 8，0.002 0，0.000 4，0.002 0，0.000 5，0.578 8，0.000 2，0.001 4，0.004 8，0.032 3，0.006 8，0.009 5］

2.5 參試品種理想解的相對接近度計算

表6 DTOPSIS 法計算結果

3 討論與結論

3.1 討論

玉米區域試驗中常用的傳統評價分析方法如方差分析、回歸分析等方法，僅從產量單一性狀入手，導致對品種評價的片面性。 基于熵權的DTOPSIS 法的優點是將各個品種多個指標無量綱化后， 對各指標計算權重進行分析， 從理論上可以對品種進行更加客觀全面的評價， 進而篩選出符合育種者目標的品種[12]。

根據目前玉米生產實際需要， 玉米單產仍然是十分重要的育種目標， 本研究采用熵值賦權法計算出的產量指標權重僅為0.001 6，權重值偏小，可能與品種數量、選擇的性狀指標、氣候等因素有關。 也有研究表明， 用熵權法計算出的指標權重大小與該指標的變異系數有關系。吳玥等[13]利用基于熵值賦權的DTOPSIS 法對36 個玉米品種進行綜合分析及評價，禿尖長變異系數較大，其權重高達0.902 1，而產量指標權重僅有0.008 0。 在本試驗中， 產量變異系數為6.59%，權重為0.001 6，而穗軸粗變異系數為6.96%，與產量變異系數相差不大，其權重為0.678 3，本試驗認為熵權法確定權重的大小是否與變異系數有關，還需要進一步開展多點試驗。

3.2 結論

應用基于熵值賦權的DTOPSIS 法對2022 年東華北春玉米中晚熟組的17 個品種（含對照）進行綜合評價， 初步篩選出4 個優良玉米品種， 即L2128、p112、五谷826 和偉科812，這4 個品種不僅產量和綜合性狀優異，而且品種的環境穩定性較好，適宜在丹東地區及其相近生態區種植推廣。