利用雷達圖分析大豆品種的豐產性和穩產性

常世豪 耿臻 楊青春 舒文濤 李瓊 李金花

摘? 要：本研究利用2018年國家黃淮海夏大豆南片A組15個參試品種（含對照）在10個試驗點的產量平均值數據，初次用雷達圖分析大豆品種的豐產性和穩產性。分析結果顯示，15個參試品種在1號、2號、3號、6號、7號試驗點的產量較低，在4號、5號、8號、9號、10號試驗點的產量較高。豐產性前三名為鄭1307、鄭1311、周豆28號，穩產性前三名為周豆28號、科豆11號、鄭1307，綜合排名前三名為鄭1307、鄭1311、周豆28號。利用雷達圖分析大豆品種豐產性和穩產性具有較好的可行性。

關鍵詞：雷達圖;大豆;區域試驗;豐產性;穩產性

中圖分類號：S565.1

基金項目：國家重點研發計劃（2017YFD0101406）;河南省現代農業產業技術體系專項資金。

作者簡介：常世豪，男，碩士，研究實習員，研究方向為大豆新品種選育及高產栽培技術研究。

通信作者：李金花，女，碩士，助理研究員，研究方向為大豆新品種選育及高產栽培技術研究。

大豆是我國重要的飼料和油料作物，是植物蛋白的主要來源[1-2]。目前，我國大豆的單產水平遠低于世界平均水平[3]，通過有效的方法及途徑篩選高產穩產大豆新品種對提高我國大豆產業國際競爭力具有重大意義[4]。近年來，國內育種單位和企業通過選擇優良親本進行雜交，從后代中不斷篩選優良品系參加國家級和省級的品種區域試驗，從中篩選既豐產穩產又多抗的優良新品種。通過分析可知，近年來我國大豆新品種產量水平不斷提高[5]。黃淮海是我國大豆生產的第二大主產區，依據緯度和生態環境不同，黃淮海大豆種植區域被分為黃淮海南片、中片和南片，南片主要包括山東南部的棗莊、臨沂以及濟寧與菏澤南部，河南省的黃河以南平原區及南陽盆地，安徽省、江蘇省的淮河兩岸及以北地區，無霜期200～260d[6]。利用有效、直觀、快捷的分析法能夠有效地從大豆新品系中篩選豐產、穩產的大豆新品種。

目前，分析農作物品種穩定性和適應性的方法有聯合方差分析法、AMMI模型分析法及GGE雙坐標圖法[7-12]等。雷達圖分析法常用于教育、醫療、電力、金融等非農業領域的綜合分析評價[13-16]，近年來也用于煙草外觀品質的綜合評價分析[17-20]。本文利用2018年國家黃淮海夏大豆區域試驗南片A組的15個參試品種（含對照）為材料，對大豆新品種（系）的豐產性和穩產性進行評價與分析。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

2018年在黃淮海夏大豆區域試驗南片A組設置12個試驗點，共15個參試品種（含對照），按照國家區域試驗標準，設置3個重復。其中2個試驗點數據僅供參考，僅匯總剩余10個地點的產量數據。10個試驗點分別為安徽阜陽、安徽龍亢、安徽宿州，河南駐馬店，江蘇灌云、江蘇淮安、江蘇徐州，山東菏澤、山東濟寧、山東臨沂，用1、2、3、4、5、6、7、8、9、10表示。以15個品種作為評價對象，以10個地點作為評價指標，詳細產量數據見表1。

1.2 試驗方法

利用Microsoft Excel 2010根據公式（1）對試驗數據進行最大值法的無量綱化處理，后進行雷達圖的繪制，因10個試驗點不分主次，各試驗點的平均產量投影到雷達圖中的數軸是均等分雷達圖的圓心角，相鄰兩個試驗點之間的夾角均為36°。采用多邊形面積和周長計算公式進行計算，公式如下。用多邊形面代表品種的豐產性，即面積越大，豐產性越好;在面積一定的情況下，周長越大越穩定。引入函數Vx=S÷[（L÷2π）2×π]，用Vx代表品種的穩定性;引入綜合評價函數，對品種進行綜合評價分析。

公式（1）中，rij為產量的原始數據，Rij為最大值法無量綱化處理后的數據;公式（2）和（4）中Ri和Rj分別代表雷達圖中相鄰兩個試驗點投影到雷達圖數軸上的數值（無量綱化處理后的數值），是夾角度數，為36°，Si和Li分別為相鄰兩個數軸上的投影圍成的三角形的面積和圓心角所對的邊長;公式（3）和（5）中雷達圖多邊形的面積S和周長L分別為各三角形的面積之和與圓心角所對的邊長之和。

2 結果與分析

2.1無量綱化處理結果

根據最大值法對15個品種在10個地點的產量進行無量綱化處理，鄭1307在9號試驗點（山東濟寧）的產量是279.3，為最高產量，將產量數據按照公式（1）進行處理，將全部數值轉換為小于1的數值，見表2。

2.2 雷達圖的繪制

根據無量綱化處理的結果，用Microsoft Excel 2010繪制雷達圖（見圖1），投影在雷達圖數軸上越長證明產量越高，相反越短證明產量越低。由圖1可知，15個品種整體表現為在1號試驗點（安徽阜陽）、2號試驗點（安徽龍亢）、3號試驗點（安徽宿州）、6試驗點（江蘇淮安）、7試驗點（江蘇徐州）共5個試驗點的產量較低，在4號試驗點（河南駐馬店）、5號試驗點（江蘇灌云）、8試驗點（山東菏澤）、9號試驗點（山東濟寧）、10號試驗點（山東臨沂）共5個試驗點的較高。從雷達圖中也可以直觀地看出鄭1307、鄭1311和周豆28號面積最大，中黃13和皖豆38號面積最小。

2.3品種的豐產性和穩產性分析結果

根據上述雷達圖中多邊形的面積和周長的計算方法，得到15個品種的面積和周長值（見表3），面積越大豐產性越好，在面積一定的情況下，周長越小穩產性越好，引入綜合評價函數Vx=S÷[（L÷2π）2×π]，用多邊形面積與其周長相同的圓的面積的比值Vx代表品種的穩產性評價值，Vx越大證明品種的穩產性越好。引入綜合評價函數。表3為15個參試品種在雷達圖中面積、周長、穩定性評價和綜合評價結果，從中可以看出，豐產性前三名分別為鄭1307、鄭1311、周豆28號，面積值為1.691 7、1.654 8、1.556 8，穩產性評價前三名為周豆28號、科豆11號、鄭1307，穩產性評價值為0.906 3、0.882 0、0.878 2，綜合評價值前三名為鄭1307、鄭1311、周豆28號，綜合評價值為1.218 9、1.199 4、1.187 8。

3 分析與討論

本研究初次利用雷達圖分析法對大豆品種進行豐產性和穩產性的綜合評價，各品種在各地點的表現能夠直觀地反映在雷達圖中，在評價對象較少的情況下可以直接根據雷達圖進行豐產性和穩產性排名，但在綜合評價對象較多的情況下需借助函數公式，計算多邊形面積、周長及引入評價函數對其進行綜合排名。

雷達圖中多邊形的面積越大證明豐產性越好，在面積一定的情況下，周長越短穩定性越好，一般情況下面積越大、周長越長，為解決評價穩產性這一問題，本研究引入穩定性評價函數Vx，Vx表示在多邊形面積與其周長相同的圓的面積的比值代表品種的穩產性，利用Vy函數對豐產性和穩產性進行綜合評價，為篩選既豐產又穩產的優良品種提供量化評價參考。

由表3結果可知，豐產性的結果與綜合評價的結果基本一致，但是穩產性的結果與綜合評價結果相差較大，主要是因為豐產性的指標是多邊形面積，面積的數值比穩產性的數值大，且在綜合平評價過程中豐產性和穩產性所占權重一樣，使得綜合排名結果偏向于豐產性排名結果。

4 結論

本研究初次利用雷達圖分析了2018年15個參試品種（含對照）的豐產性和穩產性，雷達圖顯示15個參試品種在1號、2號、3號、6號試驗點的產量較低，在4號、5號、8號、9號、10號試驗點的產量較高。豐產性表現前三名的為鄭1307、鄭1311、周豆28號，穩產性表現前三名的為周豆28號、科豆11號、鄭1307，綜合表現前三名的為鄭1307、鄭1311、周豆28號。

參考文獻：

[1]Song W W， Yang R P， Wu T T， et al. Analyzing the effects of climate factors on soybean protein， oil contents， and composition by extensive and high-density sampling in China[J].Journal of Agricultural and Food Chemistry，2016，64：4121-4130.

[2]Wu T， Yao Y， Sun S， et al. Temporospatial Characterization of Nutritional and Bioactive Components of Soybean Cultivars in China[J].Journal of the American Oil Chemists Socity，2016，93：1-18.

[3]尹小剛，陳阜.1961—2017年全球大豆生產時空變化[J].世界農業，2019（11）：65-71.

[4]張立富，劉天慧.中國大豆產業國際競爭力研究[J].農業經濟，2015（3）：116-118.

[5]何鑫，馬文婭，付汝洪，等.2006—2017年國家黃淮海夏大豆品種區域試驗參試品種（系）分析[J].中國油料作物學報，2019，41（4）：537-549.

[6]李衛東，張孟臣.黃淮海夏大豆及品種參數[M].北京：中國農業科學技術出版社，2006：15-17.

[7]陳麗明，周燕芝，譚義青，等.雙季機械直播早秈稻品種的豐產性和穩產性[J].中國農業科學，2020，53（2）：261-272.

[8]劉博，衛玲，樊云茜，等.基于AMMI模型的黃淮海夏大豆國家區試產量分析[J].中國農學通報，2015，31（27）：69-74.

[9]張澤，魯成，向仲懷.基于AMMI模型的品種穩定性分析[J].作物學報，1998（3）：304-309.

[10]葉夕苗，程鑫，安聰聰，等.馬鈴薯產量組分的基因型與環境互作及穩定性[J].作物學報，2020，46（3）：354-364.

[11]嚴威凱.雙標圖分析在農作物品種多點試驗中的應用[J].作物學報，2010，36（11）：1805-1819.

[12]常磊，柴守璽.GGE雙標圖在我國旱地春小麥穩產性分析中的應用[J].中國生態農業學報，2010，18（5）：988-994.

[13]蘇順寶.基于多維評價模型的長春市某中學教學評價系統的研究[D].大連：大連海事大學，2017.

[14]喬鵬程，吳正國，李輝.基于改進雷達圖法的電能質量綜合評估方法[J].電力自動化設備，2011，31（6）：88-92.

[15]王梓琪，肖思曲，程雨，等.貴州省醫療保障能力綜合評價：基于TOPSIS?聚類?雷達圖實證研究[J].中國醫院，2019，23（12）：17-20.

[16]張平.地方融資平臺融資渠道的比較研究：基于雷達圖分析法的視角[J].現代經濟探討，2014（8）：64-68.

[17]封俊.基于VBA雷達圖的攀枝花烤煙質量綜合分析[D].雅安：四川農業大學，2017.

[18]杜薇，昌全，李冰，等.優化雷達圖法在烤煙上部葉外觀質量綜合評價中的應用[J].中國煙草科學，2015，36（1）：24-29.

[19]程君奇，曹景林，李亞培，等.基于雷達圖的湖北烤煙主要化學成分協調性綜合評價[J].湖北農業科學，2016，55（13）：3387-3389.

[20]魏春陽，王信民，蔡憲杰，等.基于雷達圖的烤煙外觀質量綜合評價[J].煙草科技，2008（12）：57-60.