摘要：本文应用灰色关联度分析法，对普洱市农业科学研究所实施的2018年玉米联合区域试验的12个品种的10个性状进行了综合评估分析。结果表明，地沃7号与参考品种关联度最大，其次是云黄3号、云黄4号、云黄6号、秋硕玉10号，综合性状优良，建议进入生产试验。
关键词：灰色关联度分析；玉米区域试验；综合评价
在玉米区域试验中对玉米新品种的评价通常仅对产量一个性状进行方差分析和稳产性分析，而对穗部性状、生育期等因素却不能进行有效分析。灰色关联度分析方法，可对参加区域试验的玉米新品种多个性状进行综合评判，按照各性状的相对重要性进行合理评定，为审定和推广玉米新品种提供科学依据。本文采用灰色关联度分析法对2018年普洱市农业科学研究所实施的玉米联合体区域试验的12个新品种进行较全面、客观的综合评价，为云南省玉米品种审定提供了科学依据。
1 材料与方法
1.1 试验材料
供试品种12个，分别为云黄3号（X1）、卓玉6009（X2）、云良1号（X3）、益单518（X4）、地沃7号（X5）、云黄6号（X6）、云黄4号（X7）、奥星玉637（X8）、珍白玉8号（X9）、胜白玉2号（X10）、秋硕玉10号（X11）、海禾2号（X12）。
1.2 试验方法
以海禾2号（X12）为对照，试验采用随机区组设计，3次重复，小区长5m，宽4m，面积20m2，5行区，等行距种植，行距80cm，株距20cm，每亩种植密度4168株，试验周边设置不少于4行的保护行。实收中间3行（面积12m2）计产，分别调查各参试品种的穗长、穗粗、穗行数等性状。选取亩产量（k1）、生育期（k2）、株高（k3）、穗位高（k4）、穗长（k5）、穗粗（k6）、穗行数（k7）、行粒数（k8）、千粒重（k9）、单穗粒重（K10）这10个主要性状进行综合评价，计算供试品种与参考品种之间的关联系数。
1.3 分析方法
按照灰色系统理论，把参加区域试验的12个品种视为一个灰色系统，把每个品种视为该系统中的一个因素，计算系统中各因素的关联度，关联度越大，则因素的相似程度就越高，反之则低。根据玉米品种筛选目标的要求和试验结果，先设一个“理想品种”，以其各项性状指标构成一个参考数列Xo。参试品种各性状值比较数列，记作Xi（i=1，2…，m），其中m为参试品种数，各性状用k表示（k=1，2…，n），其中n为性状数。各性状的原始数据列于表1。
表1 各参试品种主要性状表Table 1 Main economic traits of maize varieties
2 结果与分析
2.1 数据无量纲化处理
由于各性状量纲不同，须对各性状原始数据进行无量纲化处理。采用初值化方法，即x0数值分别去除xi，计算结果列于表2。
表2 供试玉米品种主要农艺性状均值化变换值Table 2 Main agronomic traits equalization data of maize varieties
2.2 求绝对差值
按
求得参考数列与比较数列的绝对差值并入表3。
表3 理想品种与参试品种的绝对差值Table 3 The absolute difference table of ideal and testing cultivated varieties
2.3 求关联度系数
由下列公式计算参试品种与参考品种之间的关联系数。
式中
为Xi对X0在K点的关联系数ρ为分辨系数，取值范围在（（0一1）之间分辨系数，一般取0.5。
，
，分别为第一层次最小差和第一层次最大差，由表3可知，
，代入上式即得X0对Xi各性状的关联系数，结果见表4。
表4 各参试品种与参考品种的关联系数
Table4 Grey correlation coefficient and correlation degree of yield and correlative traits of maize
2.4 计算加权关联度
根据育种目标、以往研究结果、经验以及目前生产中对品种的要求给出不同的权重系数列于表4，用wk表示，当赋于各关联系数不同的权重后，可由式为
，
表示加权关联度。现将加权关联度计算结果及其排序列于表5。
表5参试品种与参考品种关联度及排序表
Table 5 Correlation of testing varieties and reference varieties and sorting
根据表5可知，X5（地沃7号）的加权关联度最大（r=0.8335），综合表现最好，X1（云黄3号）综合表现列第2位（r=0.7234），X7（云黄4号）位列第三位（r=0.6282），X6（云黄6号）位列第四位（r=0.6267），加权关联度最小的是X9（珍白玉8号）（r= 0.4741），综合表现最差。
3 讨论
采用灰色关联度分析法综合评价玉米新品种的关键是构建参考品种性状的选取及各性状权重的确定。本文结合生产实际和农民需求，从玉米各个性状中选择具有代表性的10个目标性状来综合评价分析较好的品种，所选的目标性状有主次之分，在灰色关联分析法中通过赋予各性状不同的权重来体现其重要性。等权关联分析有一定的片面性，而加权关联分析更贴近实际、更有效，通过灰色关联度系数可较清楚地反映出各参试品种的性状特点及存在的问题。
本文应用灰色关联度分析方法，综合分析12个新品种的亩产量（k1）、生育期（k2）、株高（k3）、穗位高（k4）、穗长（k5）、穗粗（k6）、穗行数（k7）、行粒数（k8）、千粒重（k9）、单穗粒重（K10）共10个性状指标。结果表明，地沃7号（X5）、云黄6号（X6）、云黄4号（X7）、云黄3号（X1）、秋硕玉10号（X11）这5个新品种综合性状优良，优于对照品种海禾2号，推荐进入生产试验。
参考文献：
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[3] 曹雯梅，刘松涛，路红卫.灰色系统理论在小麦新品种综合评判中的应用[J].中国种业，2005（11）：47-49.
[4] 张健.灰色关联度分析在玉米品种评价中的应用[J].玉米科学2006，14（5）
论文作者:王凌云
论文发表刊物:《基层建设》2019年第15期
论文发表时间:2019/8/5
标签：性状论文; 品种论文; 玉米论文; 灰色论文; 系数论文; 新品种论文; 普洱论文; 《基层建设》2019年第15期论文;