灰色關(guān)聯(lián)度分析和DTOPSIS法在云南粳稻品種綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

蔣 聰，劉慰華，楊旭昆，吳志剛，鄒 茜*

(1.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院生物技術(shù)與種質(zhì)資源研究所，云南 昆明 650205； 2.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院糧食作物研究所，云南 昆明 650205；3.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測(cè)技術(shù)研究所，云南 昆明 650205)

【研究意義】云南地貌、氣候復(fù)雜，水稻是栽培歷史久、地域廣、耕作水平較高的一種作物。每年由云南省種子管理站認(rèn)定公布的品種不占少數(shù)，要合理運(yùn)用這些品種，不僅要了解各水稻品種的特性，同時(shí)又要具體分析每個(gè)地方的自然條件。水稻豐產(chǎn)是環(huán)境條件、生物特性和人為努力相互協(xié)調(diào)的結(jié)果，條件好，若品種選用不當(dāng)，也不能增產(chǎn)。水稻品種的產(chǎn)量與品質(zhì)涉及到多個(gè)數(shù)量性狀，受遺傳基因和栽培環(huán)境互作影響，目前傳統(tǒng)種質(zhì)綜合評(píng)價(jià)方法，多是運(yùn)用方差、多元回歸、相關(guān)等分析方法對(duì)產(chǎn)量或多個(gè)相關(guān)性狀進(jìn)行評(píng)價(jià)，由于性狀多，評(píng)價(jià)信息分散，不便于比較[1-5]。如區(qū)域試驗(yàn)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果有效，對(duì)推廣潛力的新品種具有重要意義[6-9]。【前人研究進(jìn)展】綜合評(píng)價(jià)常用的方法主要有模糊數(shù)學(xué)法、隸屬函數(shù)法、灰色關(guān)聯(lián)度法、層次分析法、逼近理想解的排序方法(簡(jiǎn)稱 DTOPSIS)。20世紀(jì)80年代，鄧聚龍教授基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)理論提出并創(chuàng)立了灰色系統(tǒng)這門學(xué)科，灰色關(guān)聯(lián)度屬于灰色系統(tǒng)中的一種方法，它是衡量各因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法，能較全面且客觀的對(duì)各性狀間進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。DTOPSIS 法則是近年來(lái)被廣泛應(yīng)用的一種新的綜合評(píng)價(jià)方法，該方法廣泛應(yīng)用在多目標(biāo)決策分析中，其根據(jù)理想化目標(biāo)的接近程度與評(píng)價(jià)對(duì)象的有限個(gè)數(shù)進(jìn)行排序，與現(xiàn)有對(duì)象進(jìn)行相對(duì)好壞評(píng)價(jià)[13]。【本研究切入點(diǎn)】實(shí)際的育種工作綜合評(píng)價(jià)中，僅通過(guò)某一個(gè)性狀的表現(xiàn)，比如產(chǎn)量性狀，對(duì)品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)往往會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成誤差，以致失去某些具有改良推廣運(yùn)用潛力的品種(系)，在農(nóng)作物品種綜合評(píng)價(jià)中，灰色關(guān)聯(lián)度分析和DTOPSIS 法被廣泛應(yīng)用，但應(yīng)用于水稻品種的綜合評(píng)價(jià)上目前尚未報(bào)道。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】為此將灰色關(guān)聯(lián)度分析融入DTOPSIS 法應(yīng)用于高原粳稻品種綜合性狀評(píng)價(jià)中，對(duì)13個(gè)具有代表性的粳稻品種進(jìn)行對(duì)比，以篩選出綜合性狀優(yōu)良且適合在云南高海拔地區(qū)種植的粳稻種質(zhì)。

1 材料與方法

1.1 供試材料

13個(gè)水稻品種為2016-2017年度參加云南省高海拔常規(guī)粳稻區(qū)域試驗(yàn)，云粳46、昆粳10號(hào)、云粳16K-5、云粳37號(hào)、靖稻6號(hào)、靖稻8號(hào)、鳳12-17、昭粳13號(hào)、麗粳22號(hào)、麗粳23號(hào)、云資粳47號(hào)、師粳8號(hào)和鳳稻23號(hào)(CK)(表1)。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與方法

試驗(yàn)種植于2016-2017年種植于云南省尋甸縣(1874 m)、昭陽(yáng)區(qū)(1900 m)、馬龍區(qū)(2032 m)、會(huì)澤縣(1940 m)、大理市(1984 m)、祥云縣(1940 m)、劍川縣(2200 m)和永勝縣(2240 m)試驗(yàn)田選擇肥力均勻一致，中等偏上的田塊。采用隨機(jī)區(qū)組排列，重復(fù)3次，安排在同一田上，小區(qū)面積統(tǒng)一為13.3 m2，播種、移栽時(shí)節(jié)及栽植密度、施肥量及田間管理要求以當(dāng)?shù)刈罴压?jié)令和方式進(jìn)行。試驗(yàn)期間防蟲、不防病，各試點(diǎn)按照云南省水稻品種區(qū)域試驗(yàn)項(xiàng)目與標(biāo)準(zhǔn)方法及標(biāo)準(zhǔn)的要求進(jìn)行觀察記載。試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用8個(gè)試點(diǎn)的各個(gè)性狀的平均值考察13個(gè)品種的全生育期、基本苗、最高苗、有效穗、成穗率、株高、穗長(zhǎng)、總粒數(shù)、實(shí)粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒重和產(chǎn)量(表1)。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析方法

首先采用SPSS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(17.0版)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后利用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(V7.05版)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，按照郭瑞林[12]介紹的灰色系統(tǒng)理論獲取各粳稻品種與理想品種(X0)關(guān)聯(lián)度，按各品種的關(guān)聯(lián)度大小對(duì)各品種的綜合性狀進(jìn)行排名。運(yùn)用灰色系統(tǒng)分析法計(jì)算各品種的12個(gè)性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)，并依據(jù)12個(gè)性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)利用加權(quán)平均法確立各性狀的權(quán)重，然后利用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(V7.05版)進(jìn)行DTOPSIS法分析，獲得各粳稻品種對(duì)理想值的接近度(Ci值)，按各品種的Ci值大小對(duì)各品種的綜合性狀進(jìn)行排名。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于灰色關(guān)聯(lián)度法對(duì)云南高原粳稻品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性評(píng)價(jià)

2.1.1 云南高原粳稻品種在高海拔地區(qū)的田間表現(xiàn)及各性狀權(quán)重的確立 從表1可見(jiàn)，產(chǎn)量表現(xiàn)為麗粳23號(hào)>云粳46> 麗粳22號(hào)>師粳8號(hào)>昭粳13號(hào)>云粳16K-5>靖稻8號(hào)>昆粳10號(hào)>鳳稻23號(hào)(CK)>鳳12-17>云資粳47號(hào)>云粳37號(hào)>靖稻6號(hào)，超過(guò)鳳稻23號(hào)(CK)共有8個(gè)，說(shuō)明這8個(gè)品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性較好，具有較高的產(chǎn)量表現(xiàn)。

高海拔地區(qū)各粳稻品種12個(gè)性狀權(quán)重的排序?yàn)榍ЯＶ?成穗率>株高>全生育期>有效穗>最高苗>基本苗>產(chǎn)量>結(jié)實(shí)率>實(shí)粒數(shù)>穗長(zhǎng)>總粒數(shù)。結(jié)果顯示，評(píng)價(jià)云南高海拔地區(qū)推廣種植的高原粳稻常規(guī)品種時(shí)，其千粒重、成穗率、株高、全生育期所占權(quán)重較大，有效穗、最高苗、基本苗和產(chǎn)量所占權(quán)重中等，而穗部性狀總粒數(shù)、穗長(zhǎng)、實(shí)粒數(shù)和結(jié)實(shí)率所占權(quán)重較小，表明在綜合評(píng)價(jià)云南高海拔地區(qū)推廣種植的高原粳稻常規(guī)品種時(shí)，除了產(chǎn)量本身，產(chǎn)量構(gòu)成性狀關(guān)鍵是考察千粒重，其次是有效穗和實(shí)粒數(shù)，而其它性狀關(guān)鍵是考察成穗率、株高、全生育期，其次是最高苗、基本苗、總粒數(shù)、穗長(zhǎng)和結(jié)實(shí)率等。同時(shí)產(chǎn)量及構(gòu)成產(chǎn)量的千粒重、有效穗和實(shí)粒數(shù)等4個(gè)性狀所占權(quán)重為33.92 %，高原粳稻產(chǎn)量和產(chǎn)量構(gòu)成要素及其它農(nóng)藝性狀兼顧的同時(shí)，產(chǎn)量及與產(chǎn)量相關(guān)要素權(quán)重均顯略高，符合水稻生產(chǎn)中高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)的實(shí)際要求，表明對(duì)各性狀權(quán)重設(shè)置合理，對(duì)品種做出的綜合評(píng)價(jià)是科學(xué)合理的。

表1 13個(gè)粳稻品種在云南高海拔地區(qū)的12個(gè)農(nóng)藝性狀評(píng)價(jià)

2.1.2 云南高原粳稻品種的灰色關(guān)聯(lián)度值 從表2可見(jiàn)，粳稻品種按灰色關(guān)聯(lián)度值排序?yàn)樵凭?6號(hào)>麗粳22號(hào)>昆粳10號(hào)>麗粳23號(hào)>昭粳13號(hào)>鳳稻23號(hào)(CK)>云粳16K-5>師粳8號(hào)>靖稻8號(hào)>鳳12-17>云粳37號(hào)>云資粳47號(hào)>靖稻6號(hào)，表明評(píng)價(jià)高原粳稻常規(guī)品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性按灰色關(guān)聯(lián)度法進(jìn)行的排序與按品種產(chǎn)量進(jìn)行的排序既存在重合又存在差異，但整體上排序差異不大，如昭粳13號(hào)、鳳12-17和靖稻6號(hào)2種評(píng)價(jià)結(jié)果相同；云粳46、麗粳22號(hào)、昆粳10號(hào)和麗粳23號(hào)按灰色關(guān)聯(lián)度法的排序分別為第1、2、3和4位，而按產(chǎn)量排序分別為第2、3、8和第1位。按灰色關(guān)聯(lián)度法排序超過(guò)鳳稻23號(hào)(CK)的品種有云粳46、麗粳22號(hào)、昆粳10號(hào)、麗粳23號(hào)和昭粳13號(hào)5個(gè)品種，且產(chǎn)量均優(yōu)于鳳稻23號(hào)(CK)。說(shuō)明這5個(gè)品種在云南高海拔地區(qū)的適應(yīng)性較好。

表2 各參試品種灰色關(guān)聯(lián)度值、DTOPSIS 值和產(chǎn)量位次

續(xù)表2 Continued table 2

品種Varieties灰色關(guān)聯(lián)度法Grey correlative degree analysisDTOPSIS法DTOPSIS田間產(chǎn)量表現(xiàn)Field yield trait關(guān)聯(lián)度Correlation位次Ranking關(guān)聯(lián)度差異(%)Difference of relevanceCi值Ci value位次RankingCi值差異(%)Difference of Ci產(chǎn)量(kg/hm2)Yield位次Ranking差量差異(%)Difference of yield麗粳22號(hào)(X9)0.6449 22.640.6406 10.0011 385.00 33.39麗粳23號(hào)(X10)0.6144 47.250.5439 415.1011 784.38 10.00云資粳47號(hào)(X11)0.4554 1231.250.4360 1131.949814.69 1116.71師粳8號(hào)(X12)0.5368 818.960.4990 822.1010 924.69 47.30鳳稻23號(hào)(CK, X13)0.5619 615.170.4998 621.9810 531.88 910.63

2.2 基于DTOPSIS 法對(duì)云南高原粳稻品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性評(píng)價(jià)

從表3可見(jiàn)，根據(jù)決策矩陣對(duì)應(yīng)數(shù)列值，可得正理想解與負(fù)理想解，結(jié)果為X+i=0.0103、0.0116、0.0096、0.0128、0.0149、0.0089、0.0104、0.0077、0.0066、0.0094、0.0105、0.0091和0.0119；X-i=0.0128、0.0109、0.0095、0.0068、0.0054、0.0102、0.0094、0.012、0.0118、0.0112、0.0081、0.0091和0.0119。最終獲得理想解與13個(gè)粳稻品種相對(duì)接近度Ci值大小排序見(jiàn)表2，Ci值越大，表明該粳稻品種越接近于理想品種，即在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性越好。高海拔地區(qū)各粳稻品種與理想品種的Ci值排序?yàn)辂惥?2號(hào)>昭粳13號(hào)>云粳46>麗粳23號(hào)>靖稻8號(hào)>鳳稻23號(hào)(CK)>云粳16K-5>師粳8號(hào)>昆粳10號(hào)>鳳12-17>云資粳47號(hào)>云粳37號(hào)>靖稻6號(hào)。評(píng)價(jià)高原粳稻常規(guī)品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性按DTOPSIS 法進(jìn)行的排序與按品種產(chǎn)量排序既重合又有差異，但整體上排序差異不大，如鳳12-17、云資粳47號(hào)、云粳37號(hào)和靖稻6號(hào)2種評(píng)價(jià)結(jié)果相同，均排在第10、11、12和13位；麗粳22號(hào)、昭粳13號(hào)、云粳46和麗粳23號(hào)按DTOPSIS 法排序在第1、2、3和4位，而按產(chǎn)量排序在第3、5、2和1位；按DTOPSIS 法排序超過(guò)鳳稻23號(hào)(CK)的 有麗粳22號(hào)、昭粳13號(hào)、云粳46、麗粳23號(hào)和靖稻8號(hào)5個(gè)品種，且產(chǎn)量均優(yōu)于鳳稻23號(hào)(CK)。顯示這5個(gè)品種在云南高海拔地區(qū)的適應(yīng)性較好。

表3 DTOPSIS 法決策矩陣R

圖1 云南高原粳稻13個(gè)品種按不同方法排名分布情況Fig.1 Distribution of 13 varieties of japonica rice in Yunnan plateau by different methods

2.3 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析與DTOPSIS 法評(píng)價(jià)結(jié)果比較

從圖1可見(jiàn)，對(duì)云南高原粳稻進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)DTOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)度法都需通過(guò)計(jì)算和種與理想品種的接近度，2種方法結(jié)果差異只因因計(jì)算方法不同導(dǎo)致。

從表2可見(jiàn)，不同粳稻品種在高海拔地區(qū)的產(chǎn)量差異較小，其變異系數(shù)為7.26 %，最大值與最小值的差為21.04 %，說(shuō)明不同粳稻品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性差異較小；灰色關(guān)聯(lián)度法粳稻品種間的關(guān)聯(lián)度值差異較大，其變異系數(shù)為14.06 %，最大值與最小值差為40.14 %，說(shuō)明不同粳稻品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性差異較大；而DTOPSIS法粳稻品種間的Ci值差異最大，其變異系數(shù)為20.34 %，最大值與最小值的差為58.45 %，說(shuō)明不同粳稻品種在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性差異最大。從產(chǎn)量數(shù)據(jù)可以看出，麗粳23號(hào)和云粳46號(hào)產(chǎn)量分別排名第1和2位是，其小區(qū)產(chǎn)量分別為11 784.3和11 648.44 kg/hm2，即差異不大，但灰色關(guān)聯(lián)度法和DTOPSIS 法的排名云粳46號(hào)均優(yōu)于麗粳23號(hào)，表明僅以產(chǎn)量表現(xiàn)來(lái)評(píng)價(jià)麗粳23號(hào)和云粳46號(hào)在高海拔地區(qū)的適應(yīng)性不夠科學(xué)，由此可以看出針對(duì)不同粳稻品種的綜合評(píng)價(jià)，使用DTOPSIS 法結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度法評(píng)價(jià)比直接依據(jù)產(chǎn)量表現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)效果較好，尤其是DTOPSIS 法綜合評(píng)價(jià)效果最好，相比僅以產(chǎn)量進(jìn)行品種適應(yīng)性評(píng)價(jià)可靠性更強(qiáng)。

3 討 論

陳越等[13]認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)報(bào)道關(guān)于稻種資源的評(píng)價(jià)，多是通過(guò)表型多樣性指數(shù)對(duì)農(nóng)藝性狀進(jìn)行的水平分析，而基于農(nóng)藝性狀表型數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的研究報(bào)道少見(jiàn)。而魏興華等[14]認(rèn)為，在稻種栽培、推廣的過(guò)程中，對(duì)稻種進(jìn)行科學(xué)合理的綜合評(píng)價(jià)是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。可是進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)涉及過(guò)參數(shù)過(guò)多，如果采用方差、新復(fù)極差等分析方法對(duì)一個(gè)或多個(gè)經(jīng)濟(jì)性狀進(jìn)行評(píng)判，那么在分析結(jié)果不顯著的情況下，很難獲得有效結(jié)果，導(dǎo)致良種得不到高效利用。稻種種質(zhì)綜合評(píng)價(jià)包括全生育期、基本苗、最高苗、有效穗、成穗率、株高、穗長(zhǎng)、總粒數(shù)、實(shí)粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒重和產(chǎn)量，共計(jì)12個(gè)性狀。利用這12個(gè)性狀的關(guān)聯(lián)系數(shù)采用加權(quán)平均法確立各性狀的權(quán)重。顯示在評(píng)價(jià)在云南高海拔地區(qū)推廣種植的高原粳稻常規(guī)品種時(shí)，其千粒重、成穗率、株高、全生育期所占權(quán)重較大，而穗部性狀總粒數(shù)、穗長(zhǎng)、實(shí)粒數(shù)和結(jié)實(shí)率的所占權(quán)重較小，表明綜合評(píng)價(jià)云南高海拔地區(qū)推廣種植的高原粳稻常規(guī)品種，除了產(chǎn)量本身，產(chǎn)量構(gòu)成性狀關(guān)鍵要考察千粒重，其次是有效穗和實(shí)粒數(shù)，而其它性狀關(guān)鍵要考察成穗率、株高、全生育期，其次是最高苗、基本苗、總粒數(shù)、穗長(zhǎng)和結(jié)實(shí)率等。產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成因素如千粒重、有效穗和實(shí)粒數(shù)等4個(gè)性狀的所占權(quán)重為33.92 %，故而高原粳稻產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成相關(guān)要素權(quán)重較高，這些均符合水稻生產(chǎn)實(shí)際要求。

用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行種質(zhì)綜合評(píng)價(jià)，首先按照稻種的各性狀權(quán)重系數(shù)得出不同品種的關(guān)聯(lián)系數(shù)，進(jìn)而獲得與參考品種接近的加權(quán)關(guān)聯(lián)度，最終從中選出最佳品種的，此法操作簡(jiǎn)單易行，去除了只用一種或幾種相關(guān)性狀高低進(jìn)行評(píng)價(jià)的不科學(xué)性，將定性描述轉(zhuǎn)為定量分析，結(jié)果表明依據(jù)更強(qiáng)，對(duì)種質(zhì)資源進(jìn)行綜合、全面的評(píng)價(jià)，最終確定品種優(yōu)劣，準(zhǔn)確地給品種(系)一個(gè)合適的定位, 加快了新品種選育的步伐，與丁明亮等[15]、孫憲印等[16]研究結(jié)果一致。

采用灰色關(guān)聯(lián)法聯(lián)合DTOPSIS法，對(duì)高原粳稻種質(zhì)綜合性狀進(jìn)行分析，是將各性狀的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，進(jìn)一步構(gòu)建理想品種、設(shè)置各性狀的權(quán)重，采用不同的計(jì)算方法累加各性狀與理想解(理想品種) 的差距，將品種按照該值大小進(jìn)行排序。用于排序的這個(gè)值是將多個(gè)信息指標(biāo)集中為一個(gè)，與以往評(píng)價(jià)方法相比減少了人為的設(shè)定因素，使新品種的評(píng)價(jià)、選育更加客觀和科學(xué)，也符合實(shí)際生產(chǎn)需要。

4 結(jié) 論

根據(jù)上述灰色關(guān)聯(lián)度權(quán)重計(jì)算結(jié)果，利用DTOPSIS 法分析和灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行稻種農(nóng)藝性狀的綜合評(píng)價(jià)，在參評(píng)的 13 份種質(zhì)中排序前3 位的種質(zhì)是麗粳23號(hào)、云粳46和麗粳22號(hào)，在各性狀上均表現(xiàn)較好，為優(yōu)良品種選育提供了材料，同時(shí)為水稻育種工作者提供更直觀的數(shù)據(jù)參考。對(duì)不同粳稻品種在高海拔地區(qū)的綜合評(píng)價(jià)，使用DTOPSIS 法結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度法評(píng)價(jià)比直接依據(jù)產(chǎn)量表現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)效果較好，尤其是DTOPSIS 法綜合評(píng)價(jià)效果最好，也為品種選育評(píng)價(jià)方法提供了新的途徑。