張春艷，吳榮華，莊克章，徐 杰，李新新，李 靜，王 恒，齊孝峰

（1臨沂市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，山東臨沂 276012；2山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所，濟(jì)南 250100；3日照市農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)中心，山東日照 276826）

0 引言

玉米不僅是世界上重要的糧食作物、工業(yè)原料，也是重要的飼料及經(jīng)濟(jì)作物，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中具有戰(zhàn)略性地位[1-2]。作為中國(guó)第一大秋糧作物，其產(chǎn)量高低影響到國(guó)家糧食安全和畜牧業(yè)的健康發(fā)展[3]。魯南地區(qū)位于山東省南部，降水豐沛，熱量資源豐富，夏季高溫多雨[4-5]，是山東省主要玉米種植區(qū)之一，常年玉米種面積約133萬(wàn)hm2，面積大、總產(chǎn)高。由于自然環(huán)境和人為因素，玉米品種都有明顯地域性，因此必須對(duì)引進(jìn)品種進(jìn)行鑒定和綜合評(píng)價(jià)[6]。品種適應(yīng)性對(duì)玉米產(chǎn)量具有重要作用，除特殊年份受非自然因素影響外，氣候條件對(duì)玉米產(chǎn)量影響較大，甚至起著決定性作用[7-8]，因此應(yīng)根據(jù)魯南地區(qū)氣候條件，選擇綜合評(píng)價(jià)好的玉米品種。傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法主要是針對(duì)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[9]，而忽視了其他性狀的重要性。對(duì)于多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，指標(biāo)之間無(wú)法統(tǒng)一比較，且可能相互矛盾，這為作物品種的綜合評(píng)價(jià)帶來(lái)困難，如何找到一種對(duì)于作物高效的綜合評(píng)價(jià)方法就顯得尤為重要[10]。

運(yùn)用逼近理想解的排序方法(dynamic technique for order preference by similarity to ideal solution,DTOPSIS)是近年來(lái)被廣泛應(yīng)用的一種新的綜合評(píng)價(jià)方法，應(yīng)用于農(nóng)作物等品種的綜合評(píng)價(jià)中[11]。DTOPSIS法可以解決玉米多性狀間的不同評(píng)價(jià)度和目標(biāo)間的矛盾性問(wèn)題，對(duì)各個(gè)性狀指標(biāo)統(tǒng)一度量，克服了綜合評(píng)價(jià)的片面性，更能全面客觀地評(píng)價(jià)玉米品種優(yōu)劣[12]。DTOPSIS法評(píng)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(píng)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(píng)價(jià)產(chǎn)生差異的主要原因。因此在運(yùn)用該方法時(shí)，評(píng)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[13]。熵權(quán)法可對(duì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)各指標(biāo)賦予權(quán)重，可剔除指標(biāo)體系中對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果貢獻(xiàn)不大的指標(biāo)，規(guī)避主觀因素對(duì)結(jié)果的影響[14]。本研究以在魯南地區(qū)種植的23個(gè)玉米品種為試驗(yàn)材料進(jìn)行田間試驗(yàn)，運(yùn)用DTOPSIS法，并采用熵值法對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，綜合評(píng)價(jià)試驗(yàn)材料的生長(zhǎng)性狀、產(chǎn)量性狀以及產(chǎn)量等方面，探討一種新玉米的綜合評(píng)價(jià)方法，對(duì)篩選出適宜當(dāng)?shù)赝茝V種植的玉米品種提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)在山東省臨沂市農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)田進(jìn)行(118°26′92″N,35°10′83″E)，屬暖溫帶季風(fēng)氣候，常年降水量840 mm左右，無(wú)霜期200天以上。0～20 cm耕層土壤基礎(chǔ)地力：土壤為潮土，前茬小麥，全氮含量127.6 mg/kg，速效磷含量14.25 mg/kg，速效鉀含量135 mg/kg，有機(jī)質(zhì)含量119 mg/kg。

1.2 供試材料

試驗(yàn)材料為魯南地區(qū)主要種植的‘鄭單985’，‘登海606’，‘農(nóng)大372’等23個(gè)品種（表1）。

表1 供試的23個(gè)玉米品種

1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)在2018年6月10日播種，采用隨機(jī)區(qū)組排列，3次重復(fù)，每小區(qū)5行，行長(zhǎng)6.67 m，行距0.6 m，密度67500株/hm2，成熟后取中間3行測(cè)產(chǎn)。玉米3葉展開(kāi)時(shí)噴施玉米苗后除草劑，播種前結(jié)合整地施用艷陽(yáng)天復(fù)合肥(15-15-15)750 kg/hm2，大喇叭口期施用尿素（N含量46%）150 kg/hm2，病蟲害防控按照當(dāng)?shù)馗弋a(chǎn)大田進(jìn)行。

1.4 項(xiàng)目測(cè)定

性狀測(cè)定：收獲時(shí)隨機(jī)取10株拷種，測(cè)定其株高、穗位高、穗長(zhǎng)、穗粗、禿尖長(zhǎng)、穗行數(shù)、行粒數(shù)、百粒重，于收獲后脫粒測(cè)產(chǎn)；拷種后籽粒風(fēng)干，稱其干重并測(cè)定水分，按照按標(biāo)準(zhǔn)水分(14%)折算[15]并計(jì)算玉米出籽率。

1.5 數(shù)據(jù)處理

采用Excel 2013進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)的整理和統(tǒng)計(jì)分析。

1.5.1 DTPOSIS法 對(duì)23個(gè)玉米品種及其性狀指標(biāo)進(jìn)行平均值（3次小區(qū)重復(fù)）處理，構(gòu)建比較矩陣，設(shè)有m個(gè)品種，n個(gè)性狀指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)矩陣P，見(jiàn)公式(1)。

原始數(shù)據(jù)歸一化處理。將評(píng)價(jià)矩陣P進(jìn)行無(wú)量綱化處理，按照篩選目標(biāo)，將指標(biāo)分為正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)。正向指標(biāo)計(jì)算見(jiàn)公式(2)。

其中，Pjmax=max(Pij)，max為最大值；

負(fù)向指標(biāo)計(jì)算見(jiàn)公式(3)。

其中，Pjmin=min(Pij)，min為最小值。

建立決策矩陣，確定的各指標(biāo)的權(quán)重aj，各指標(biāo)權(quán)重乘矩陣Z中的第j列得到?jīng)Q策矩陣R。各指標(biāo)的理想解和負(fù)理想解的計(jì)算見(jiàn)公式(4)～(5)。

關(guān)聯(lián)度的計(jì)算，采用歐幾里得范數(shù)公式計(jì)算各品種各性狀與最佳性狀的距離S+及與最差性狀間的距離S-，并計(jì)算相對(duì)接近度Ci，見(jiàn)公式(6)～(8)。

1.5.2 熵權(quán)法 采用熵權(quán)法求取各性狀的權(quán)重。計(jì)算各供試品種的指標(biāo)值占全部品種指標(biāo)值之和的比重，各項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)，各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，見(jiàn)公式(9)～(11)。

式中，P為各品種各指標(biāo)的比重，N為品種總數(shù)。

式中，e為各項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)，N為品種總數(shù)：ej即為第個(gè)j指標(biāo)的熵值，其中ej不能大于1，lnm必須大于0。

式中，a為各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，N為指標(biāo)總數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 構(gòu)建比較矩陣

根據(jù)參試的23個(gè)玉米品種及8個(gè)性狀指標(biāo)，構(gòu)成比較矩陣R（表2），其中，評(píng)價(jià)性狀共8個(gè)，分別為穗長(zhǎng)、穗粗、禿尖長(zhǎng)、穗行數(shù)、行粒數(shù)、出籽率、百粒重和產(chǎn)量。

表2 23個(gè)品種性狀及產(chǎn)量的比較

2.2 無(wú)量綱化處理

呂桂華等[16]發(fā)現(xiàn)禿尖和與玉米產(chǎn)量有顯著的負(fù)相關(guān)性，因此在玉米生產(chǎn)上將穗長(zhǎng)、穗粗、穗行數(shù)、行粒數(shù)、出籽率、百粒重和產(chǎn)量作為正向指標(biāo)，將禿尖長(zhǎng)作為負(fù)向指標(biāo)。分別采用正向指標(biāo)公式及負(fù)向指標(biāo)公式(2)、(3)計(jì)算，得到無(wú)量綱化矩陣Z（表3）。

表3 不同品種玉米無(wú)量綱化矩陣

2.3 熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重

指標(biāo)的熵值越大，表示差異性系數(shù)越?。粰?quán)重越大，在綜合評(píng)價(jià)中所承載的信息越多。根據(jù)表2中的數(shù)據(jù)和公式(9)～(11)，利用Excel計(jì)算出各性狀的熵值及權(quán)重（表4）。

表4 不同指標(biāo)的熵權(quán)及權(quán)重

2.4 建立決策矩陣

各性狀指標(biāo)權(quán)重(ai)乘以矩陣Z的第j列得到?jīng)Q策矩陣R（表5）。

表5 不同品種玉米決策矩陣

2.5 各指標(biāo)的理想解和負(fù)理想解

根據(jù)公式(4)～(5)和表6，得到理想解和負(fù)理想解序列。

2.6 關(guān)聯(lián)度的計(jì)算

根據(jù)公式(6)～(8)計(jì)算出Ci，并分別按照Ci大小及產(chǎn)量高低排序（表6）。

表6 DTOPSIS法計(jì)算結(jié)果

由表6可知，浚單20的Ci值最大為0.99746，但是其產(chǎn)量排名是4，說(shuō)明其在產(chǎn)量的基礎(chǔ)上，其他8個(gè)性狀表現(xiàn)優(yōu)秀，其禿尖長(zhǎng)最小，僅為0.1 cm。Ci排名前5的其它品種依次為‘中科 11’(Ci=0.99561)、‘良玉 99’(Ci=0.47061)、對(duì)照品種‘鄭單958’(Ci=0.47059)、‘金博士509’(Ci=0.47059)。‘先玉047’(Ci=0.29413)產(chǎn)量排名第一，其Ci排名第 7。‘偉科 702’產(chǎn)量排名第 10，但Ci(Ci=0.00329)排名第23，‘裕豐303’(Ci=0.00762)產(chǎn)量排名第12，Ci排名22，這兩個(gè)品種產(chǎn)量分別為10876 kg/hm2和9918kg/hm2，在產(chǎn)量排名中等偏上，但其禿尖長(zhǎng)等綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)落后，不適宜在當(dāng)?shù)乩^續(xù)種植。‘浚單20’、‘良玉99’、‘鄭單958’、‘金博士509’、‘先玉047’在產(chǎn)量中上的基礎(chǔ)上綜合性狀穩(wěn)定，可以在魯南地區(qū)種植。

3 討論

3.1 熵權(quán)法結(jié)合DTOPSIS法的應(yīng)用及與其它方法的比較

用DTOPSIS法對(duì)作物品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，前人已多有研究，宋潔等[17]用DTOPSIS法對(duì)研究從國(guó)際馬鈴薯中心引進(jìn)了44份新品系，認(rèn)為DTOPSIS法可以克服方差分析回歸分析等統(tǒng)計(jì)方法考慮性狀少、綜合評(píng)價(jià)功能低的缺點(diǎn)，定量地全面客觀地考慮多個(gè)性狀對(duì)品種優(yōu)劣的影響；李文硯等[18]用DTOPSIS法從13個(gè)草莓品種中篩選出優(yōu)秀品種‘艷麗’和‘本妮西亞’均具有植株株高、冠幅適中，單株結(jié)果數(shù)、平均單果重、單株產(chǎn)量、可溶性糖含量、果實(shí)硬度高，以及抗病性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可進(jìn)行推廣種植；邢曉寧[19]用此方法對(duì)河南省花生區(qū)域試驗(yàn)品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)；茍文龍等[20]采用DTOPSIS分析法對(duì)13個(gè)禾豆混播組合的3個(gè)具有代表性狀指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，篩選出適宜川西平原乃至于四川農(nóng)區(qū)種植的一年生牧草禾豆混播組合。秦昌鮮等[21]用此方法篩選出適合在崇左特別是龍州蔗區(qū)進(jìn)行示范推廣的甘蔗品種。DTOPSIS法評(píng)價(jià)玉米[22-26]也已經(jīng)被許多前人應(yīng)用。周長(zhǎng)軍[27]采用方差分析法、灰色關(guān)聯(lián)度法、DTOPSIS法和同異分析法對(duì)黑龍江省玉米聯(lián)合體試驗(yàn)的15個(gè)品種（系）進(jìn)行綜合分析評(píng)價(jià)、優(yōu)劣排序，認(rèn)為DTOPSIS法更適合用來(lái)評(píng)價(jià)玉米新品種。姜永平等[28]通過(guò)將DTOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)度法應(yīng)用評(píng)價(jià)番茄品種綜合性狀的試驗(yàn)，認(rèn)為DTOPSIS法所得的結(jié)果更加準(zhǔn)確適用性更廣。李彥平等[29]認(rèn)為參試品種較多或需對(duì)參試品種歸類或淘汰時(shí)，DTOPSIS法比灰色關(guān)聯(lián)度法更加適用；楊昆[30]認(rèn)為DTOPSIS法比灰色關(guān)聯(lián)度法在客觀評(píng)價(jià)品種方面更加準(zhǔn)確。宋秀麗[31]的研究表明DTOPSIS法相較灰色關(guān)聯(lián)度法對(duì)品種優(yōu)劣的分辨能力更強(qiáng)，結(jié)果更準(zhǔn)確。DTOPSIS法解決了對(duì)品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)各個(gè)性狀指標(biāo)無(wú)統(tǒng)一度量的難題，借助于多目標(biāo)決策的正理想解距離和負(fù)理想解距離排序，比較各項(xiàng)指標(biāo)的間的差異，使品種的綜合性狀這一模糊指標(biāo)轉(zhuǎn)化為該品種對(duì)理想解的相近度[32]。DTOPSIS法評(píng)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，運(yùn)用DTOPSIS法評(píng)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，確定指標(biāo)權(quán)重的方法有多種，如主成分分析法、類間標(biāo)準(zhǔn)差法、層次分析法、最大離差法、Delphi法等[33-34]，有時(shí)單一的方法處理數(shù)據(jù)時(shí)不太標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合不同方法處理數(shù)據(jù)更為標(biāo)準(zhǔn)，以致結(jié)果更有說(shuō)服力[35]。本研究利用熵權(quán)法解決各性狀指標(biāo)的權(quán)重問(wèn)題，有效解決了人為決定權(quán)重對(duì)結(jié)果的影響。

3.2 基于熵值賦權(quán)的DTOPSIS法在本研究中的結(jié)果討論

本研究對(duì)魯南地區(qū)23個(gè)夏玉米品種的株高、穗位高、穗長(zhǎng)、穗粗、禿尖長(zhǎng)、穗行數(shù)、行粒數(shù)、百粒重及產(chǎn)量進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)指標(biāo)權(quán)重的大小直接決定了品種的綜合評(píng)判結(jié)果，這與前人研究結(jié)果一致[29-30,32,36]，熵權(quán)最大的是禿尖長(zhǎng)為0.9489，其次是穗粗(0.0131)這與吳玥[24]的研究基本一致，但有不同，其在黑龍江地區(qū)對(duì)36個(gè)玉米品種進(jìn)行熵權(quán)法賦權(quán)研究中，禿尖長(zhǎng)的權(quán)重最大(0.9201)，其次是穗行數(shù)(0.0204)，這可能與研究品種，樣品容量和生態(tài)環(huán)境不同有關(guān)，而且DTOPSIS法側(cè)重于品種綜合性狀[37]，本研究指標(biāo)中沒(méi)加入每個(gè)品種的病蟲害以及抗逆情況，有待于進(jìn)一步研究。

4 結(jié)論

本研究采用熵值法對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)結(jié)合DTOPSIS法對(duì)魯南地區(qū)23個(gè)夏玉米品種的生長(zhǎng)性狀和產(chǎn)量進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，在本研究中，‘浚單20’(Ci=0.9946)、‘良玉99’(Ci=0.47061)、‘鄭單958’(Ci=0.47059)、‘金博士 509’(Ci=0.47059)、‘先玉 047’(Ci=0.29413)綜合性狀表現(xiàn)優(yōu)秀，且每公頃產(chǎn)量在10 t以上，可以在魯南地區(qū)種植?！畟タ?702’、‘迪卡 517’和‘裕豐303’這3個(gè)品種雖然產(chǎn)量排名中等偏上，但其禿尖長(zhǎng)等綜合性狀評(píng)價(jià)落后，不適宜在當(dāng)?shù)乩^續(xù)種植。