灰色多維綜合隸屬度評估法在巴州冬小麥品種引種試驗中的應用

巴州種子管理站，新疆巴州 841000

通常人們在進行品種篩選試驗時，評價參試品種多采用對比法、方差分析法，而且多數是對產量或者個別性狀進行分析，但試驗中常受自然環境、土壤類型、氣候及土壤肥力等諸多因素影響，使得參試品種各個性狀的表現，帶有明顯的隨機性、波動性、模糊性和不確定性[1]。近年來，考察多個性狀進行綜合評價品種的方法越來越多，灰色多維綜合隸屬度評估就是其中的一種。該方法與傳統的分析方法相比，具有更加公正、科學、客觀的特點。目前，該方法已在玉米、小麥、大豆、谷子等作物的品種區域試驗、品比試驗中廣泛應用[2-5]。但在新疆巴州范圍利用該方法篩選春（冬）小麥品種尚未見文獻報道。本文利用該方法對6個冬小麥品種在巴州輪臺縣試驗點的表現進行綜合分析評價，旨在為快速篩選出適宜巴州大面積推廣種植兼顧產量和品質的冬小麥品種提供科學依據和方法。

1 材料和方法

1.1 試驗材料

引進6個冬小麥品種：新冬22號（對照）、新冬33號、新冬36號、新冬41號、新冬46號、新冬54號，分別由A、B、C、D、E、F代稱。

1.2 試驗設計

試驗于巴州輪臺縣群巴克鎮克西力克阿熱勒村進行，前茬為冬小麥，土壤肥力中上等。試驗采用隨機區組排列，不設重復，每個品種3 335～4 669 m2，統一播種密度45萬株/666.7m2。全生育期管理方式同一般大田，生育期間治蟲、不防病。

1.3 方法

本試驗采用灰色多維綜合隸屬度評估方法進行品種綜合評價。

1.3.1 數據整理

對6個品種的產量、容重、全生育期、有效穗數、株高、穗長、結實小穗數、穗粒數、千粒重、濕面筋含量、面團穩定時間11個性狀的結果值進行整理。由于評估集合的等級類別界限值的確定僅適用于數值越大越好的性狀[1]，對于數值越小越好的性狀株高需作倒數轉換。（表1）

表1 6個參試品種11個性狀的結果值

為便于分析，對株高進行倒數轉換。生育期以最晚熟品種記為1，比其早熟1 d記為2，早熟2 d記為3，依次類推。

1.3.2 確定各性狀評語等級的類別界限值

以產量為例，介紹產量性狀評語等級的類別界限值劃分方法。在6個品種中，規定最高產量8 028 kg/hm2為上限，最低產量7 065 kg/hm2為下限，據此將產量分為優良、較好、一般、較差4個等級；在上限與下限之間（8 028-7 065）劃分為3等份，每等份為（8 028-7 065）/3=321 kg/hm2，這樣便求得產量優良、較好、一般、較差4個評語等級類別界限值，如表2第1列所示，其余性狀等級類別界限值的確定與此相同。

表2 11個性狀各評語等級的類別界限值

1.3.3 構建各等級隸屬函數值子矩陣

以F表示某品種、某性狀、某等級的隸屬函數值，x表示其相應的觀察值，a表示其對應的界限值，等級為優良時，F=x/a；當等級為較好、一般時，x≤a時，F=x/a，當a＜x≤2a時，F=（2a-x）/a，當2a＜x≤3a時，F=（3a-x）/a，當x＞3a時，F=（4a-x）/a；當等級為較差時，F=（M-x）/（M-a），M為各性狀的上限值。根據上述公式可以計算出各參試品種、各性狀、各等級的隸屬函數值。并構成以下子矩陣：

1.3.4 賦予各性狀因素的權重

根據巴州小麥生產各要素的重要程度、小麥收購標準及面粉加工廠對小麥品質的要求，參考專家意見及相關文獻，賦予產量、容重、生育期、有效穗數、株高、穗長、結實小穗數、穗粒數、千粒重、濕面筋、面團穩定時間11個性狀的權重W分別為0.3、0.3、0.04、0.04、0.04、0.04、0.04、0.04、0.04、0.06、0.06。

1.3.5 求綜合隸屬度值，構成綜合隸屬度矩陣

以R表示綜合隸屬度，則R=∑F×W。6個品種的綜合隸屬度見以下矩陣：

2 結果與分析

上述矩陣中行表示等級、列表示品種。每行中數值最大值所對應的等級表示該品種的優劣結果。可以看出，A為優良品種，C為較好品種，其余為一般品種。品種優劣排序為新冬22號、新冬36號、新冬46號。

從表3中可以看出，單考慮產量因素考察品種，其品種優劣結果與灰色多維綜合評估分析結果總體趨勢一致。但由于多維隸屬度分析是多因素綜合分析的結果，因此排序稍有變化。如D和F雖然均為一般品種，單從產量性狀來看F排名第5位，但綜合容重、生育期、有效穗數等10個性狀，結果排名第4位。其他品種綜合評價結果與產量分析結果一致。

表3 參試品種灰色多維綜合隸屬度評價結果

3 討論

權重的確定對品種綜合評價至關重要，它直接影響了評價結果。考察性狀的數量和篩選品種的目標，均會影響到權重的變化。本文根據巴州小麥生產各要素的重要程度、小麥收購標準及面粉加工廠對小麥品質的要求，參考專家意見及相關文獻等來確定權重。這些專家均有多年豐富的育種、生產實踐經驗，因此各性狀權重的確定具有很高的可靠性。

參試品種在不同生態區的適應性不同，性狀表現也不同，同時性狀表現年際間也有變化[6]。品種引種試驗應安排多個試驗點以打破篩選出的品種具有的局限性和區域性。本文僅利用輪臺縣一個試驗點的數據介紹灰色多維隸屬度評估法在巴州冬小麥品種引種試驗中的應用，為冬小麥品種篩選提供理論依據。