應用灰色關聯分析區試大豆性狀的研究

吳建萍，馮銀栓，郝燕芳，鄭 煜

（1.太原市小店區國家級農作物品種區域試驗站，山西 太原 030032；2.太原市小店區現代農業開發園區管理中心，山西 太原 030032；3.山西省氣象干部培訓中心，山西 太原 030006）

應用灰色關聯分析區試大豆性狀的研究

吳建萍1，馮銀栓1，郝燕芳2，鄭 煜3

（1.太原市小店區國家級農作物品種區域試驗站，山西 太原 030032；2.太原市小店區現代農業開發園區管理中心，山西 太原 030032；3.山西省氣象干部培訓中心，山西 太原 030006）

應用灰色關聯法對2015年山西省大豆區試中小店區14個大豆新品種（系）的9個主要性狀進行了綜合分析，結果表明：單莢粒數、百粒重、生育期與產量關聯度高，關聯系數依次排在前3位。

灰色關聯度；分析；產量；大豆區試

應用灰色關聯度綜合評價農作物新品種 （系），在大豆育種領域中具有良好效果[1～5]。傳統方法是根據方差分析、產量差異顯著性測驗等評判品種的優劣，具有很大的局限性。為此，應用灰色關聯度綜合評價山西大豆區試新品種（系），對灰色關聯度進行客觀優劣評價，探討影響大豆產量相關因素的關聯度大小，同時篩選出適宜當地種植的高產優質新品種，為種植大豆提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2004年在小店區試驗地進行，供試材料見表1，共14個參試品系材料。試驗地土質為黏土，肥力中等。田間試驗采取隨機區組設計，小區面積12 m2（小區寬2 m、長6 m），每小區5行，等行距種植，3次重復。5月16日播種，田間管理同常規高產田，整個生育期進行統一記載，選擇測定性狀9個，各個性狀數據均取平均值分析，結果見表1。

表1 各品種性狀數據平均值

1.2 分析方法

將所調查性狀的原始數據作為一個灰色系統，產量為母序列，每個參試品種為系統的一個因素（i），計算系統中各個因素的關聯度，以其各性狀構成一個參考數列X0，以參試品種的各性狀指標構成被比較數列Xi(i=1、2、3……)，求關聯系數εij。可使用DPS軟件進行分析。

2 結果與分析

2.1 數據標準化處理

由于各個指標間具有不同的量綱和數量級，不能直接對比，因而要對原始數據進行無量綱化處理，采用數值標準化變換法。結果見表2。

2.2 計算關聯系數和加權關聯度

計算出第i個品種第j項指標與理想品種第j項指標的關聯系數為εij（i=1，2…；j=1、2、…），其中△ij=|X`0j-X`ij|，絕對差值見表3。

從中找出整個系統的兩級最小差MIN△ij=0.006 1和兩級最大差值MAX△ij=4.656 1，根據公式計算關聯系數εij：

其中ρ為分辨系數，取值在（0，1）之間，取ρ=0.1，代入公式計算出灰色關聯系數。關聯系數及排序計算結果，見表4。

表2 各品種性狀數據標準化

表3 產量與其他因子的絕對差值

表4 產量和其他因子的關聯系數及順序

3 結論與討論

（1）灰色系統理論認為，關聯度越大的品種與理想品種越接近，其綜合性狀表現就越好。從表4可以看出，單莢粒數（個）、百粒重（g）、生育期（d）與產量關聯度高，關聯系數依次排在前3位。因而，以產量為育種目標進行選擇時，需要重視這3個性狀。

（2）將該方法應用于大豆新品種（系）區試分析，拓寬了灰色系統理論應用范圍，且具有科學、客觀、綜合性強的特點，可克服其他方法單一、片面性的缺點，是綜合評價大豆品種（系）的較好方法，其結果也可以作為新品種在生產上推廣應用的依據。

（3）本灰色關聯度分析中構造了一個母序列即產量。以產量為母序列，分析各個性狀與產量的關聯系數，對產量和其他8個性狀的關系作出評判，與相關分析、相關系數相比，是一種不同的評判方法。關聯系數與相關系數優劣需要進行進一步探討研究。

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2016-04-25）