崔新菊，董世磊，任紅松，周大偉，候麗麗

(1.新疆伊犁州農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，新疆伊寧 835000；2.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院科研處，新疆烏魯木齊 830091)

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基于組合權(quán)重的DTOPSIS法在棉品種(系)綜合評價(jià)中的應(yīng)用

崔新菊1，董世磊1，任紅松2*，周大偉1，候麗麗1

(1.新疆伊犁州農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，新疆伊寧 835000；2.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院科研處，新疆烏魯木齊 830091)

DTOPSIS法為逼近理想解的排序法，是一種對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理的模型。介紹了其原理和計(jì)算方法，并采用組合權(quán)重法確定各指標(biāo)性狀權(quán)重值，建立了基于信息熵和特爾菲法確定權(quán)重的DTOPSIS法決策模型。該模型既考慮了主觀因素的影響，又考慮了樣本指標(biāo)體系中所固有的信息的重要性，并通過實(shí)例驗(yàn)證了該方法的合理性，為提高棉花品種綜合評價(jià)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性提供了新思路。

DTOPSIS法；棉花；綜合評價(jià)

對農(nóng)作物品種進(jìn)行綜合評價(jià)是育種和推廣工作的一個(gè)重要環(huán)節(jié)[1]。傳統(tǒng)的評價(jià)方法主要是針對單一的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，其余性狀僅供參考[2]。實(shí)際上，一個(gè)品種除產(chǎn)量性狀外，品質(zhì)、抗逆性等都是限制品種選育方向以及推廣應(yīng)用的重要影響因子。根據(jù)育種和生產(chǎn)實(shí)踐，只有綜合性狀表現(xiàn)較好的品種才有推廣價(jià)值[3]。因此，采用科學(xué)合理的方法對作物品種進(jìn)行綜合評價(jià)尤為重要。陳蜓[4]于1987年在《決策分析》中提出了DTOPSIS法，1990年姚興濤將其改進(jìn)后應(yīng)用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多目標(biāo)決策，主要是解決多目標(biāo)間的不可公度性和目標(biāo)間的矛盾性[5-6]，由于農(nóng)作物品種綜合評價(jià)中各參考性狀間的關(guān)系與此類似，目前一些農(nóng)業(yè)科技工作者將該法應(yīng)用于品種綜合評價(jià)[7]。筆者探討了其在棉花品種(系)綜合評價(jià)中的應(yīng)用，旨在為棉花品種的選育和推廣提供理論依據(jù)。

1　材料與方法

1.1材料供試品種包括豫早516、中389、新8704、中3051、中植85005、中92103和中17。

1.2方法

1.2.1指標(biāo)權(quán)重的確定。采取調(diào)查的方法，向有關(guān)專家征求意見，就評價(jià)因子的重要程度進(jìn)行排序，然后綜合整理專家意見。在進(jìn)行重要程度排序時(shí)，序號(hào)越小的因子越重要。為降低專家意見的分散度，第1次排序后，計(jì)算出各評價(jià)因子的均值，把結(jié)果反饋給專家，供專家第2次排序時(shí)參考，如此反復(fù)(一般4次)，便可得出比較滿意的結(jié)果[8-10]。計(jì)算各評價(jià)因子的權(quán)重值。

1.2.2各指標(biāo)組合權(quán)重的確定。 在評價(jià)過程中，由于評價(jià)指標(biāo)較多，指標(biāo)權(quán)重相差不大，為了放大指標(biāo)之間的重要度差異，采用乘法合成法對各指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán)[11-12]，即首先將主、客觀賦權(quán)法確定的權(quán)重系數(shù)對應(yīng)相乘，最后將乘積進(jìn)行歸一化處理。具體賦權(quán)公式為：

式中，ωj和wj分別為利用AHP和熵值法確定的第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重;λj為第j個(gè)指標(biāo)的組合權(quán)重[13]。

1.2.3DTOPSIS法評價(jià)原理和步驟。DTOPSIS法借助于多目標(biāo)決策問題“理想解”和“負(fù)理想解”去排序，其特點(diǎn)是把每一個(gè)性狀指標(biāo)都量化為可比較的規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)，且對每一指標(biāo)都找出其理想解和負(fù)理想解[14-16]，通過各指標(biāo)間的差異比較，使品種的綜合性狀這一模糊指標(biāo)量化為該品種對理想解的相對接近度，為育種者提供客觀量化標(biāo)準(zhǔn)，從而客觀全面地反映品種的優(yōu)劣[17]。另外，DTOPSIS法采用了正向和逆向指標(biāo)[18]，使各性狀的量化指標(biāo)更為合理、客觀[19]。其具體步驟為：

(1)設(shè)有m個(gè)品種，n個(gè)性狀指標(biāo)，建立評價(jià)矩陣[20-24]：

(2)無量綱化處理，將A化為可比較的基點(diǎn)相同的規(guī)范化矩陣Z，其中

①為正向指標(biāo)，②為逆向指標(biāo)。

(3)建立加權(quán)的規(guī)范化決策矩陣R，其中元素Rij=WjZij，Wj是第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)。

(4)求關(guān)于品種性狀的理想解和負(fù)理想解：

(5)采用歐幾里德范數(shù)作為距離的測定，得到各品種與理想解的距離：

(1)

各品種與負(fù)理想解的距離：

(2)

(6)求各品種對理想解的相對接近度：

(3)

Ci∈[0,1]，按照Ci大小排序，最大者即最優(yōu)良的品系，同時(shí)參照理想解與負(fù)理想解比較各性狀優(yōu)劣。

2　結(jié)果與分析

2.1評價(jià)矩陣的建立引用文獻(xiàn)[8]的數(shù)據(jù)建立評價(jià)矩陣A。7個(gè)品種12個(gè)性狀指標(biāo)列于表1。

表1　各品種主要性狀

2.2無量綱化處理12個(gè)性狀分2類：①正向指標(biāo)(皮棉產(chǎn)量、霜前皮棉產(chǎn)量、霜前花率、2.5%跨長、整齊度、比強(qiáng)度)，以7個(gè)品種中最大值為分母，分別去除各品種該指標(biāo)數(shù)值。②逆向指標(biāo)(生育期、枯萎病指、黃萎病指、紅葉莖枯病指、鈴病率、麥克隆值)，以7個(gè)品種中相應(yīng)性狀指標(biāo)的最小值為分子，各品種該性狀指標(biāo)數(shù)值為分母，即可得到矩陣Z(表2)。

表2　無量綱化處理結(jié)果

2.3決策矩陣的建立將各個(gè)性狀指標(biāo)分別賦予不同權(quán)重Wj(Wj∈[0,1])，采用文獻(xiàn)[8]賦予各性狀的權(quán)重值，按表1中順序分別為0.30、0.10、 0.05、0.05、0.10、0.10、0.03、0.02、0.10、0.05、0.05和0.05。用各指標(biāo)權(quán)重Wj去乘Z的第j列，得到?jīng)Q策矩陣R(表3)。

2.4DTOPSIS法綜合評判結(jié)果根據(jù)R得到理想解與負(fù)理想解數(shù)列：

X+={0.300 0,0.100 0，0.050 0,0.050 0,0.100 0,0.100 0,0.030 0,0.020 0,0.100 0,0.050 0,0.050 0,0.050 0}

X-={0.270 3,0.086 0,0.048 4,0.046 4,0.063 6,0.050 7,0.015 3,0.006 7,0.092 7,0.044 8,0.045 2,0.046 6}

表3　DTOPSIS法決策矩陣R

表4　DTOPSIS法計(jì)算結(jié)果

3　討論

農(nóng)作物新品種綜合評價(jià)是育種工作的一個(gè)重要環(huán)節(jié)[25-27]。而一個(gè)品種往往包括多個(gè)性狀指標(biāo)，各個(gè)性狀指標(biāo)無統(tǒng)一度量[28]，并且許多性狀指標(biāo)之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，因而難以找到一個(gè)各性狀都達(dá)到理想目標(biāo)的品種[29]。DTOPSIS法主要是解決多目標(biāo)間的不可公度性和目標(biāo)間的矛盾性。它為全面分析農(nóng)作物品種區(qū)域試驗(yàn)資料提供了新的方法，尤其是在各品種產(chǎn)量用新復(fù)極差測驗(yàn)差異不顯著的情況下，用該方法更能全面地評價(jià)各參試品種[30]。DTOPSIS法與灰色關(guān)聯(lián)度法相比，無需構(gòu)建參考品種，和其他模糊綜合評價(jià)方法相比，其原理易懂、計(jì)算簡便[31]，易于通過微機(jī)應(yīng)用Excel軟件操作[32]，所以該法應(yīng)用前景廣闊。

運(yùn)用DTOPSIS法評價(jià)作物品種的關(guān)鍵在于參考性狀的選擇和權(quán)重大小的確定。由于各地生態(tài)條件和生產(chǎn)限制因素的不同，在人為確定綜合評價(jià)性狀指標(biāo)和權(quán)重時(shí)，各地差異較大，這也是造成評價(jià)產(chǎn)生差異的主要原因。因此，在運(yùn)用該方法時(shí)，評價(jià)指標(biāo)和權(quán)重的確定要結(jié)合當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)條件和生產(chǎn)實(shí)際情況選取。

DTOPSIS法主要側(cè)重于品種的綜合性狀，對某些具有高產(chǎn)潛力的特殊適應(yīng)性品種，無法找出其特別適應(yīng)區(qū)域。因此，在分析品種區(qū)域試驗(yàn)資料時(shí)，若將該法和方差分析法以及高穩(wěn)系數(shù)法(HSC)相結(jié)合，更能全面客觀地評價(jià)參試品種。

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Application of DTOPSIS Method Based on Combined Weight in the Comprehensive Evaluation of Cotton Varieties (Lines)

CUI Xin-ju1, DONG Shi-lei1, REN Hong-song2*et al

(1. Yili Institute of Agricultural Sciences, Yining, Xinjiang 835000; 2. Scientific Research Department, Xinjiang Academy of Agriculture Sciences, Urumqi, Xinjiang 830091)

The method of DTOPSIS is a technique for order preference by similarity to ideal solution, which is a model to comprehensively process the data. The principle and calculation method were introduced. Combined weight method was used to determine the weighted value of each index. DTOPSIS decision model was established based on information entropy and Delphi method, which considered the influence of subjective factor, but also the importance of inherent information in sample index system. Rationality of this method was verified by the living example, which provided a new thought for enhancing the accuracy and scientificity of the comprehensive evaluation of cotton.

DTOPSIS method; Cotton; Comprehensive evaluation

崔新菊(1970- )，女，湖南開封人，高級農(nóng)藝師，碩士，從事農(nóng)業(yè)科研管理及育種研究。*通訊作者，副研究員，碩士，從事管理科學(xué)與工程研究。

2016-06-30

S 562

A

0517-6611(2016)27-0010-03