應用灰色關聯度綜合評價26個青貯玉米的生產性能

楊秀芳，陳玲玲，烏艷紅，娜日蘇，呂 寧，梁慶偉

(赤峰市農牧科學研究院草原研究所，內蒙古 赤峰 024031)

青貯玉米(Zeamays)是發展牛羊養殖業不可或缺的基礎飼料之一，也是最經濟的飼料。隨著中國種植業結構調整，即改變過去種植糧食和經濟作物為主的二元結構，逐步轉變為糧食作物、飼用作物及經濟作物協調發展的三元結構，青貯玉米作為畜牧業主要的飼料來源，將發揮重要作用。赤峰市位于內蒙古農牧交錯帶東段，屬于東部區玉米優勢區域，畜牧業是赤峰市實現農區農民增收的重要途徑，通過發展青貯玉米，可有效解決秸稈過腹還田的問題和農牧交錯帶的糧飼爭地問題，還可解決實行牛羊圈養，減輕過度放牧，草地退化等生態問題[1-4]。灰色系統理論是近年來發展起來的一種分析理論，在農業、草業方面已有所應用[6-10]。在進行品種評價時，一般常用的定量分析方法都是數理統計或多元分析法，往往要求有大量樣本和典型的概率分布，且多限于品種間進行。灰色系統理論中關聯度分析法可以克服上述之不足[9]。

本研究應用灰色關聯理論，選取株高、穗位葉葉面積、生物產量等7項指標，對26個參試青貯玉米品種進行綜合評價，以期為赤峰地區乃至內蒙古農牧交錯帶青貯玉米引種及推廣提供科學依據。

1 材料與方法

1.1試驗地概況 試驗地位于內蒙古赤峰綜合試驗站牧草試驗示范基地，41°17′～45°24′ N，116°21′～120°58′ E，屬中溫帶半干旱大陸性季風氣候，四季分明，年日照時數2 800～3 100 h，年平均氣溫4～7 ℃，無霜期120～145 d，≥10 ℃積溫1 800～3 000 ℃·d，年平均降水量為350～400 mm，其中70%集中于6-9月。試驗地地勢平坦，光照、通風條件良好，有機質含量3.24%，堿解氮94.3 mg·kg-1，速效磷23.1 mg·kg-1，速效鉀139.3 mg·kg-1，土壤為栗鈣土。

1.2試驗材料與播種方法 試驗材料見表1。2010年5月12日播種，采用隨機區組設計，2次重復，6行區，行長8 m，行距50 cm，密度60 000株·hm-2，施基肥磷酸二銨450 kg·hm-2，下旬齊苗，田間管理同大田。

1.3測定指標 以參試青貯玉米品種的株高、穗位葉葉面積、單株鮮質量、單株干質量、果穗鮮質量、果穗鮮質量∶單株鮮質量、生物產量7項指標的測定結果為分析資料(表2)，對參試品種的優劣進行綜合評價。

表1 供試青貯玉米品種名錄

表2 供試品種的各性狀均值

1.4原理與方法 按照灰色系統理論，將所有參試青貯玉米品種視為一個灰色系統，而每個參試青貯玉米品種是該系統中的一個因素。根據育種目標和生產實際需要，把各參試青貯玉米品種主要性狀的最佳值結合起來，構成一個理想的“參考品種”。以“參考品種”各個性狀指標所構成的數列為參考數列，記作Xo，以參試品種各個性狀指標構所構成的數列為比較數列，記作Xi(i=1，2，3，…，n)，n為性狀指標數，且Xo={Xo(1)，Xo(2)，Xo(3)，…，Xo(n)}，Xi={Xi(1)，Xi(2)，Xi(3)，…，Xi(n)}，由下列公式計算參試品種與“參考品種”之間的關聯系數ξi(k)[5-9]。

(1)

式中，Δi(k)=|Xo(k)-Xi(k)|，表示Xo數列與Xi數列在第k點的絕對差值。min|Δi(k)|是一級最小差，即在絕對差|Δi(k)|中按不同k值挑選其中的最小者；min min|Δi(k)|是二級最小差，即在min|Δi(k)|中按不同i值(比較數列值)挑選其中最小者。同理，max|Δi(k)|是一級最大差，max max|Δi(k)|是二級最大差，其意義與最小差相似。ρ為分辨系數，用于提高關聯系數之間的差異顯著性，取值0～1，一般情況下取ρ=0.5[6-9]。

由于各性狀對青貯玉米品種的重要程度不同，在評價不同品種的優劣時還應根據其重要程度賦予不同的權重ωi，并以加權關聯度對各青貯玉米品種進行評價。

(2)

式中，n為樣本數。

(3)

(4)

2 關聯度的計算及其分析

2.1構建“參考品種” 在株高、穗位葉葉面積、單株鮮質量、單株干質量、果穗鮮質量、果穗鮮質量∶單株鮮質量、生物產量中，根據生產實際需要，7項指標均選擇分別高于“參考品種”中最大值的5%[6-9]。即株高368.2 cm，穗位葉葉面積1 005.1 cm2，單株鮮質量1 709.6 g，單株干質量493.6 g，果穗鮮質量449.5 g，果穗鮮質量：單株鮮質量33.8%，生物產量78 395.43 kg·hm-2，構成最優指標集{Xo(k)}={368.2，1 005.1，1 709.6，493.6，449.5，33.8，78 395.43}。

2.2數據的無量綱化處理 由于各性能指標量綱不同，需對各指標原始數據進行無量綱化處理。采用初值法，將表2中的數據壓縮在[0，1]的區間內，即所有指標數值被相應的Xo值除，將所得的數據列于表3。

2.3求出關聯系數 首先根據公式Δi(k)=|Xo(k)-Xi(k)|求出參考數列與比較數列的絕對差值(表4)。

不同青貯玉米品種的min min|Δi(k)|=0.047 3，max max|Δi(k)|=0.948 2(表4)。利用公式(1)計算各點上的關聯系數ξi(k)(ρ取0.5)(表5)。

2.4確定各性能指標的權重 根據模糊數學方法中的權重決策法，即由公式(2)、公式(3)計算各指標對應的權值，賦予各性狀不同權重：ω1=0.161 8，ω2=0.150 7，ω3=0.139 9，ω4=0.137 0，ω5=0.127 9，ω6=0.135 3，ω7=0.147 5。

根據權重值的大小，可判斷出每個指標在青貯玉米品種綜合評價中的作用大小。其權重排序為株高>穗位葉葉面積>生物產量>單株鮮質量>單株干質量>果穗鮮質量∶單株鮮質量>果穗鮮質量。

2.6關聯分析 根據灰色關聯度分析原則，關聯度大的數列與參考數列最為接近，值越大說明參試品種與“參考品種”越接近，綜合性能越理想。26個青貯玉米品種生產性能綜合評價序位排在前10位的為：中農大青貯67、金嶺18、雅玉青貯79491、金嶺17、金嶺21、青貯772、雅玉青貯29、東陵白、金嶺37、中北青貯410(表6)。

表3 無量綱化處理結果

3 討論與結論

研究應用灰色關聯度理論，對26個青貯玉米的生產性能進行綜合評價。灰色關聯度分析在牧草引種、苜蓿生產性能評定、干草調制方法的綜合評價、青貯玉米綜合評價等已有應用[6-9]。從方法的優劣上講，灰色關聯度理論已被公認為是全面而無人為因素限制，合理自然，并能利用當前的計算機技術處理的理論[7]。本研究表明，采用灰色系統理論對青貯玉米品種進行綜合評價是切實可行的，能夠較全面地反映一個品種綜合生產性能的優劣，且結果與試驗表現相吻合。

根據權重比較可知，在株高、穗位葉葉面積、單株鮮質量、單株干質量、果穗鮮質量、果穗鮮質量∶單株鮮質量、生物產量等評價青貯玉米的性狀中，穗位葉葉面積的權重要高于生物產量，其原因為穗位葉屬于棒三葉(玉米果穗葉及其上下葉)之一，玉米棒三葉對雌穗的生長發育及產量形成起著重要作用[10]。因此，穗位葉葉面積是間接反映青貯玉米的生產潛力的主要因子之一。

采用灰色關聯度分析綜合評價青貯玉米品種生產性能的關鍵是構建“參考品種”性狀的選取及各性狀權重的確定。因此，要選擇適應某個地區生態環境條件和生產實際狀況的代表性性狀作為綜合評價的因子，并結合生產實踐和社會需要，從而使賦予的各性狀的權重值更能充分反映出客觀實際。本研究沒能對各品種的穩定性、抗病性、品質及飼喂效果等因素進行分析，有待進一步完善。

表4 參試品種與“參考品種”的絕對差值[Δi(k)]

表5 參試品種與“參考品種”的關聯系數

表6 各參試品種的加權關聯度及其排序

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