王樂(lè)政,曹鵬鵬,朱元?jiǎng)?,高鳳菊,王士嶺
(山東省德州市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院,山東 德州 253015)
高產(chǎn)廣適大豆新品種的選育是提高我國(guó)大豆總產(chǎn)量的有效途徑,更是大豆科技工作者的重要任務(wù)。如何選育綜合性狀優(yōu)良、高產(chǎn)廣適的大豆新品種,分析評(píng)價(jià)方法至關(guān)重要。近年來(lái),隨著科技的進(jìn)步和發(fā)展,人們從多個(gè)性狀綜合評(píng)價(jià)品種出發(fā),研究了許多更為科學(xué)的評(píng)價(jià)方法[5-9],品種灰色多維綜合隸屬度評(píng)估法就是其中之一。與常用的方差分析法相比,該方法可以綜合考慮諸多因素,對(duì)品種的評(píng)價(jià)更加客觀、科學(xué)、合理。在小麥、馬鈴薯、花生、綠豆、谷子、甘蔗等作物品種區(qū)域試驗(yàn)及品種評(píng)價(jià)分析中已有較多應(yīng)用[10-14],但在大豆品種評(píng)價(jià)分析中尚少見報(bào)導(dǎo)。本文運(yùn)用該方法,對(duì)2011年參加國(guó)家黃淮海夏大豆區(qū)域試驗(yàn)德州試驗(yàn)點(diǎn)的15個(gè)大豆新品種(系)進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析,以期為選育和評(píng)價(jià)高產(chǎn)廣適大豆新品種提供依據(jù)和方法。
供試材料來(lái)源于2011年參加國(guó)家黃淮海夏大豆區(qū)域試驗(yàn)德州點(diǎn)試驗(yàn)結(jié)果。參試品種(系)為中黃45(品系)、中黃46(品系)、冀09B2(品系)、中作06-875(品系)、冀09B5(品系)、魯97013-1(品系)、中作J8023(品系)、晉遺55(品系)、中作05-6171(品系)、K06-47(品系)、中作07-22(品系)、冀豆12(CK)、邯6192(品系)、晉豆40(品系)、晉大78(品系)共15個(gè)大豆新品種(系),以下分 別 簡(jiǎn) 稱 為 GQ1、 GQ2、 GQ3、 GQ4、 GQ5、 GQ6、GQ7、GQ8、GQ9、GQ10、GQ11、GQ12、GQ13、GQ14、GQ15。
參試品種(系)于2011年6月25日種植于山東省德州市農(nóng)科院試驗(yàn)農(nóng)場(chǎng)。該試驗(yàn)場(chǎng)地勢(shì)平坦,地力均勻,肥力中等,前茬作物小麥。采用完全隨機(jī)區(qū)組排列,3次重復(fù),6行區(qū),行長(zhǎng)6.0m,行距0.5m,小區(qū)面積18m2,留苗密度22.5萬(wàn)株/hm2。每個(gè)小區(qū)收中間4行計(jì)算產(chǎn)量,并選取代表性植株10株,分別測(cè)定株高、主莖節(jié)數(shù)、有效分枝、有效莢數(shù)、單株粒數(shù)、單株粒重、百粒重,同時(shí)觀察記載生育日數(shù)、倒伏性。
1.3.1 整理試驗(yàn)數(shù)據(jù) 對(duì)參試的15個(gè)品種(系)的生育日數(shù)、株高、倒伏性、株型、主莖節(jié)數(shù)、有效分枝、有效莢數(shù)、單株粒數(shù)、單株粒重、百粒重、產(chǎn)量等11個(gè)性狀,采用灰色多維綜合隸屬度評(píng)估法進(jìn)行評(píng)價(jià)。由于評(píng)估集合的等級(jí)類別界限值的確定僅適用于數(shù)值越大越好的性狀。對(duì)于數(shù)值越小越好的性狀如株高、生育期作倒數(shù)轉(zhuǎn)換。將定性描述的性狀賦予一定的量化值,倒伏性按倒伏級(jí)別賦值即0級(jí)記作4、1級(jí)記作3、2級(jí)記作2、3級(jí)記作1,株型以收斂記作3、半收斂記作2、半展記作1進(jìn)行賦值,轉(zhuǎn)換為數(shù)值越大越好的性狀(表1)。
1.3.2 確定各性狀評(píng)語(yǔ)等級(jí)類別的界限值 以產(chǎn)量為例,在15個(gè)品種(系)中,規(guī)定最高產(chǎn)量2868.2kg/hm2為上限,最低產(chǎn)量1609.2kg/hm2為下限,據(jù)此將產(chǎn)量分為優(yōu)良、較好、一般、較差4個(gè)等級(jí)。則在上限與下限之間劃分為3等份,每等份為419.7kg/hm2。這樣便可求得產(chǎn)量4個(gè)評(píng)語(yǔ)等級(jí)類別界限值,其余性狀等級(jí)界限值的確定與此相同(見表2)。
1.3.3 構(gòu)建各等級(jí)隸屬函數(shù)值子矩陣 以F表示某品種、某性狀、某等級(jí)的隸屬函數(shù)值,x表示其相應(yīng)的觀察值,a表示其對(duì)應(yīng)的界限值,則當(dāng)?shù)燃?jí)為優(yōu)良時(shí),F(xiàn)=x/a;當(dāng)?shù)燃?jí)為較好、一般、較差時(shí),x≤a,F(xiàn)=x/a,當(dāng) a 根據(jù)以上公式可求得各品種、各性狀4個(gè)級(jí)別的隸屬函數(shù)值。以參試品種GQ1為例,說(shuō)明具體計(jì)算過(guò)程。其產(chǎn)量屬于“優(yōu)良”的隸屬函數(shù)值=2868.2/2868.2=1;屬于“較好”的隸屬函數(shù)值=(2×2448.5-2868.2)/2448.5=0.8286;屬于“一般”的隸屬函數(shù)值=(2×2028.9-2868.2)/2028.9=0.5863;屬于“較差”的隸屬函數(shù)值=(2×1609.2-2868.2)/1609.2=0.2177。同理可得其他各個(gè)性狀各個(gè)等級(jí)的隸屬函數(shù)值,其他參試品種(系)各性狀的隸屬函數(shù)值計(jì)算與此類同,并構(gòu)成以下矩陣。 表1 參試品種(系)各性狀的結(jié)果值 表2 各性狀各評(píng)語(yǔ)等級(jí)的類別界限值 1.3.4 確定各性狀因素的權(quán)重 各性狀因素權(quán)重的確定,可采用專家評(píng)估法或灰色關(guān)聯(lián)度歸一法[1]、離差最大化法[7]、信息熵法[15]求得。因區(qū)域試驗(yàn)?zāi)康脑谟诤Y選高產(chǎn)品種,所以產(chǎn)量性狀的權(quán)重應(yīng)較大。根據(jù)大豆生產(chǎn)實(shí)際情況和育種目標(biāo),參考專家意見及相關(guān)的文獻(xiàn)資料,確定各性狀因素的權(quán)重,認(rèn)為生育日數(shù)、株高、倒伏性、株型、主莖節(jié)數(shù)、有效分枝、有效莢數(shù)、單株粒數(shù)、單株粒重、百粒重、產(chǎn)量11個(gè)性狀的權(quán)重W分別為0.03、 0.03、 0.04、 0.04、 0.03、 0.02、 0.03、0.05、0.10、0.03、0.60為宜。 1.3.5 求綜合隸屬度值,構(gòu)成綜合隸屬度矩陣 以R表示綜合隸屬度,則R=∑F×W,以品種GQ1為例,則R優(yōu)良=0.9709×0.03+0.8608×0.03+1.00×0.04+0.3333×0.04+0.7672×0.03+0.3243×0.02+0.7287×0.03+0.8331×0.05+0.8731×0.10+0.7045×0.03+1.0000×0.60=0.9097;R較好=0.9955×0.03+0.9930×0.03+0.6667×0.04+0.4286×0.04+0.8988×0.03+0.4235×0.02+0.8735×0.03+0.9914×0.05+0.9993×0.10+0.8047×0.03+0.8286×0.60=0.8359;R一般=0.9787×0.03+0.7871×0.03+0.0×0.04+0.6000×0.04+0.9152×0.03+0.6102×0.02+0.9098×0.03+0.7761×0.05+0.8317×0.10+0.9381×0.03+0.5863×0.60=0.6458;R較差=0.9515×0.03+0.4753×0.03+0.0×0.04+1.0×0.04+0.6321×0.03+0.9091×0.02+0.5502×0.03+0.4009×0.05+0.5940×0.10+0.8755×0.03+0.2177×0.60=0.3728。其余品種綜合隸屬度計(jì)算與此相同,計(jì)算結(jié)果見以下矩陣。 矩陣R中,行代表各品種,列代表優(yōu)良、較好、一般、較差4個(gè)等級(jí)。從R中可以看出,第1行代表品系GQ1即中黃45,該行最大值為0.9097,恰好在第1列即“優(yōu)良”等級(jí)列。據(jù)σki=max{σki},可知該品系屬于“優(yōu)良”品系。同理,第2行代表品系GQ2即中黃46,該行最大值為0.9133,也在第1列即“優(yōu)良”等級(jí)列,該品系屬于“優(yōu)良”品系。第4行代表品系GQ4即中作06-875,該行最大值為0.8916,在第2列即“較好”等級(jí)列,該品系屬于“較好”品系。依次類推,可得到15個(gè)參試品種(系)的灰色綜合隸屬度評(píng)價(jià)結(jié)果如表3所示。15個(gè)品種(系)灰色多維綜合隸屬度評(píng)價(jià)分析表明,中黃46(品系)、中黃45(品系)、冀09B2(品系)3個(gè)品系分別列1、2、3位,獲得優(yōu)良評(píng)價(jià)。晉遺55(品系)、冀09B5(品系)、冀豆12(CK)、魯97013-1(品系)、中作06-875(品系)、中作J8023(品系)、中作05-6171(品系)7個(gè)品種(系)分別列4~10位,獲較好評(píng)價(jià)。晉豆40(品系)、K06-47(品系)、邯6192(品系)、中作07-22(品系)4個(gè)品系表現(xiàn)一般,晉大78(品系)表現(xiàn)較差。 產(chǎn)量一個(gè)性狀的方差分析結(jié)果與灰色多維綜合評(píng)估分析結(jié)果基本相同,總體趨勢(shì)一致。之所以有差異,原因在于方差分析僅考慮產(chǎn)量一個(gè)因素,因此排序有稍許變化。中黃46(品系)、中黃45(品系)是綜合性狀優(yōu)良的品系,單從產(chǎn)量一個(gè)因素考慮,中黃45(品系)優(yōu)于中黃46(品系),但由于中黃46(品系)的單株粒重、百粒重比中黃45(品系)高,因而綜合評(píng)估中黃46(品系)優(yōu)于中黃45(品系)。對(duì)照品種冀豆12產(chǎn)量評(píng)比列12位,但由于其單株粒重、百粒重、有效莢數(shù)、單株粒數(shù)、倒伏性、株型等性狀綜合表現(xiàn)較好,綜合評(píng)估獲第6位較好評(píng)價(jià)。從田間觀察情況來(lái)看,各品種(系)表現(xiàn)與灰色多維綜合評(píng)估分析結(jié)果十分吻合。由此可見,運(yùn)用灰色多維綜合評(píng)估方法對(duì)大豆品種區(qū)域試驗(yàn)進(jìn)行分析得到的結(jié)果比較客觀、可靠,不失為一種理想的綜合評(píng)估方法。 區(qū)域試驗(yàn)以及其他品種比較試驗(yàn)品種的評(píng)價(jià)方法代表著品種評(píng)價(jià)的育種目標(biāo)取向,在品種評(píng)價(jià)過(guò)程中具有決定性作用。因此,多年來(lái)區(qū)域試驗(yàn)和育種工作者對(duì)評(píng)價(jià)方法格外關(guān)注。隨著社會(huì)對(duì)品種需求的日益多元化,人們從多個(gè)性狀綜合評(píng)價(jià)品種出發(fā),研究了許多更為科學(xué)、客觀、合理的評(píng)價(jià)方法[3-7]。本研究采用灰色多維綜合隸屬度評(píng)估方法對(duì)2011年國(guó)家黃淮海夏大豆區(qū)域試驗(yàn)德州試驗(yàn)點(diǎn)的15個(gè)大豆新品種(系)進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析,結(jié)果與該方法在小麥、水稻、花生、綠豆、谷子區(qū)域試驗(yàn)分析中的應(yīng)用所得到的結(jié)果基本一致。 表3 參試品種(系)灰色多維綜合隸屬度評(píng)估結(jié)果 灰色多維綜合隸屬度評(píng)估方法能夠全面客觀地分析大豆各品種(系)的綜合表現(xiàn),直接求出品種的評(píng)語(yǔ)集合,將品種界定在相應(yīng)的評(píng)語(yǔ)等級(jí),品種優(yōu)劣可一目了然。而且運(yùn)算簡(jiǎn)單,便于掌握,也不容易丟失信息??朔艘酝豢紤]產(chǎn)量因素?cái)?shù)理評(píng)判方法的局限性,在試驗(yàn)中可以有效避免埋沒優(yōu)良品種。 各性狀權(quán)重的確定對(duì)綜合評(píng)價(jià)至關(guān)重要,它直接影響了評(píng)估的結(jié)果,考查性狀的數(shù)量變化,權(quán)重向量會(huì)隨之變化,育種目標(biāo)不同,權(quán)重向量也會(huì)不同,因此,在應(yīng)用中,權(quán)重的確定要依據(jù)當(dāng)時(shí)的育種目標(biāo)、生產(chǎn)需要和所考慮的性狀來(lái)確定。本文采用參考專家意見及相關(guān)的文獻(xiàn)資料來(lái)確定權(quán)重[2-4],有一定的局限性。用灰色關(guān)聯(lián)度歸一法[1]、離差最大化法[7]、信息熵法[15]等確定權(quán)重效果會(huì)更好。 各品種(系)在各點(diǎn)的適應(yīng)性不同,性狀表現(xiàn)也不同,同時(shí)性狀表現(xiàn)年際間也有變化。本文只是對(duì)參試大豆品種(系)在1個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)1a的試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,參試品種的優(yōu)劣只是在1個(gè)地區(qū)的表現(xiàn),有一定的區(qū)域性。 [1]郭瑞林.作物灰色育種學(xué)[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)科技出版社,1995:220-234. [2]王秋玲,谷傳彥,郭凌云,等.黃淮夏大豆主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量關(guān)系分析[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué),1999(3):25-27. [3]李景春,徐鳳珠,雷星寧,等.淺析大豆主要農(nóng)藝性狀與品種選擇的關(guān)系[J].現(xiàn)代化農(nóng)業(yè),1997(1):8-10. [4]王秋玲,谷傳彥,劉艷,等.夏大豆新品種選育及工作體會(huì)[J].大豆通報(bào),2003(3):3. [5]郭瑞林.同異分析的聯(lián)系勢(shì)測(cè)驗(yàn)及其在小麥品種區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].麥類作物學(xué)報(bào),2004,24(1):63-65. [6]郭瑞林,張進(jìn)忠,張愛芹.作物品種多維物元分析法[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2006,36(1):115-121. [7]成蘭,郭瑞林.基于離差最大化原理的灰色綜合評(píng)判方法及其應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2007,37(20):94-100. [8]郭瑞林,楊春玲,關(guān)立,等.小麥品種區(qū)域試驗(yàn)的同異分析方法研究[J].麥類作物學(xué)報(bào),2001,21(3):60-63. [9]金文林,白瓊巖.作物區(qū)試中品種產(chǎn)量性狀評(píng)價(jià)的秩次分析法[J].作物學(xué)報(bào),1999,25(5):632-638. [10]張紹榮,龍國(guó),梅艷.馬鈴薯品種(系)的灰色多維綜合隸屬度評(píng)估[J].雜糧作物,2004,24(1):12-15. [11]周青,范陽(yáng),華福平.灰色多維綜合隸屬度在評(píng)價(jià)花生品種中的應(yīng)用[J].陜西農(nóng)業(yè)科學(xué),2008(3):30-31,36. [12]關(guān)立,齊光榮,賈秀勇,等.灰色多維綜合隸屬度評(píng)估在綠豆品種區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].安陽(yáng)工學(xué)院學(xué)報(bào),2008(2):92-94. [13]陳國(guó)秋.灰色多維綜合隸屬度評(píng)估方法在谷子區(qū)試中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2010(7):62-64. [14]趙俊,范源洪,吳才文,等.國(guó)外引進(jìn)甘蔗品種綜合分析[J].中國(guó)糖料,2007(3):20-22,25. [15]郭瑞林,趙虹,王西成,等.信息熵綜合評(píng)價(jià)方法在小麥品種區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007,41(6):614-618.2 結(jié)果與分析
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