模糊多维综合评判在两系杂交粳稻新品种选育中的应用

2012-04-29余新春夏明聪郭桂英申观望王军威张顺严德远

天津农业科学 2012年1期

关键词：选育

余新春夏明聪郭桂英申观望王军威张顺严德远

摘要：应用模糊多维综合评判方法，对2010年自育两系杂交粳稻新组合进行多因素综合评价分析，结果表明，9优418（D11）评价指标是0.732 9，综合表现最优，其次是1586S/爪哇稻(D14)，其评价指标为0.716 6，1592S/新选1号（D15）评价指标是0.215 2，综合表现最差，此结果与试验地实际表现吻合。

关键词：模糊多维综合评判；两系杂交粳稻；选育

中图分类号：S511.2+2 文献标识码：ADOI编码：10.3969/j.issn.1006－6500.2011.01.028

Application of Fuzzy Multidimensional Comprehensive Evaluation on New Variety Breeding of Two-line Japonica Hybrid Rice

YU Xin-chun1, XIA Ming-cong2, GUO Gui-ying1, SHEN Guan-wang1, WANG Jun-wei1, ZHANG Shun1, YAN De-yuan1

( 1. Xinyang Agricultural Science Institute of Henan Province, Xinyang, Henan, 464000,China; 2. Institute of plant protection, Henan Academy of Agricultural Sciences Zhengzhou, Henan 450002, China)

Ａｂｓｔｒａｃｔ: By the application of fuzzy comprehensive evaluation method on 2010, two-line Japonica hybrid rice new combination , multiple factors comprehensive evaluation analysis were done, the results showed that 9 and 418 ( D11 ) evaluation index was 0.732 9, the best overall performance, followed by 1586S / Java rice ( D14 ), the evaluation index of 0.716 6,1592S / 1 ( D15 ) evaluation index of 0.215 2, comprehensive performance was the worst, this result was accordance with actual performance in the test.

Key words: fuzzy multidimensional comprehensive evaluation;two-line Japonica hybrid rice;breeding

选育高产、优质、抗病、综合性状表现优良的两系杂交粳稻新品种，是当前粳稻育种工作的方向之一。目前，对两系杂交粳稻新品种一般只采用产量性状的方差分析，易失去与产量性状、生产需求相关的其它性状的信息，造成对品种评价的片面性。笔者运用模糊多维综合评判对两系杂交粳稻新品种进行多因素综合评价分析，既弥补了方差分析的不足，又能对品种的各项指标进行综合分析，对品种作出全面、客观、合理的评价，为杂交粳稻新品种的审定与利用提供可靠依据。

1试验设计

试验材料与数据来源于2010年信阳市农科所以自育3个两系不育系为母本和14个粳稻品种（系）为父本配制成15个两系杂交粳稻新组合和9优418（CK）的品比试验结果。以1298S/ln4、1592S/ln4、1298S/花辐9号、1299S/新粳7号、1299S/03295、1299S/武粳15-5-3、1299S/ln40、1299S/秋丰、1299S/武香99-15-6-3、1586S/ln7、9优418（CK）、1586S/武粳15-10-1、1586S/（花辐9号/94205）、1586S/爪哇稻、1592S/新选1号、1592S/ln6为材料，分别用D1、D2、D3……D16来表示。随机区组排列，3次重复，小区面积13.34 m2，10行×40穴，行、穴距为20.0 cm×16.7 cm,重复间走道33.3 cm,小区间走道20.0 cm,四周有保护行。测定8个性状：每穴穗数、株高、穗长、每穗总粒数、每穗实粒数、结实率、千粒质量及产量。成熟时每区取5株进行室内考种，取各个性状的平均值作为原始数据。

2多维综合评价数学模型

多维综合评价数学模型计算公式为: B= A×R=( b1, b2,……bn) , 其中B 为综合评价集, R 为模糊转换矩阵, 即所选评价指标的隶属度数值,A 为权重系数, b1, b2,……bn 分别为各品种优劣的排序。评价因素集为U。根据育种目标, 用灰色关联度法对各性状的权重系数科学赋值。由各品种的评价因素的平均值得出评价要素的最好水平和最差水平。其中隶属度函数计算公式为:

u(x) = ■

其中，u(x) 为隶属度数值；X 为每个特征数值；Xmax 为最大特征数值( 最好水平)；Xmin 为最小特征数值( 最差水平)。

3权重系数的确定

3.1评价因素

评价要素要按照系统的原则进行选择。产量与品种好坏直接相关, 丰产性因素决定了产量, 因此,选择产量、丰产性因素（穗·穴-1、株高、穗长、穗总、穗实、结实率、千粒质量）等性状, 组成评价因素集U ( UA1, UA2, ……U6) 。由于对品种的评定目前仍以产量为重要依据,因此, 以小区产量为参考序列, 其余7 个性状为比较序列, 各品种评价因素的平均值见表1。

3.2数据无量纲化

由于各性状的单位不同, 需对各性状原始数据进行无量纲化处理。确定8 个性状的最优序列值为1, 进行无量纲化, 见表2。

3.3产量与各性状的差序列

各性状无量纲数值与产量的差序列公式为:§i( k) =Ir- ri( k) I，其中§i ( k) 表示差序列, r 为产量无量纲数值,ri( k) 为其它7个性状无量纲数值, 各性状差序列见表3。

3.4产量与各性状的关联系数、关联度

最小极差m= 0, 最大极差M= 0. 369 1。灰色关联系数公式:

Coi( k)= ■

=■

关联度公式:roi=■∑coi

roi=■■∑Coi( k)

产量与各性状的关联度如表4示。

3.5确定各性状的权重系数

对各性状与产量的灰色关联度进行规一化处理, 就得到各性状的权重系数。产量∶每穴穗数∶株高∶穗长∶每穗总粒数∶每穗实粒数∶结实率∶千粒质量=0.179 8∶0.102 8∶0.118 0∶0.129 7∶0.101 9∶0.115 6∶0.1344∶0.117 9。

4模糊矩阵的确定

根据各性状隶属度函数公式, 分别将表1 各指标值代入隶属度函数计算公式, 即得出其模糊转换矩阵R（表5）。

5结果与分析

由权重系数A=（0.179 8∶0.102 8∶0.118 0∶0.129 7∶0.101 9∶0.115 6∶0.134 4∶0.117 9），综合评价集B=A× R，计算得出:B=(0.592 1、0.563 2、0.395 5、0.314 5、0.366 5、0.439 1、0.683 7、0.563 7、

0.321 9、0.437 5、0.732 9、0.426 2、0.680 3、0.716 6、

0.215 2、0.315 6)

由综合评价集B可以看出：9优418（D11）评价指标是0.732 9，综合表现最优，其次是1586S/爪哇稻(D14)，其评价指标为0.716 6，1592S/新选1号（D15）评价指标是0.215 2，综合表现最差，此结果与试验地实际表现吻合。

6讨论

(1) 多维综合评判与方差分析比较。在以产量性状进行方差分析，产量差异显著，其品种优劣为：D11＞D14＞D2＞D13＞D1＞D7＞D4＞D12＞D6＞D8＞D9＞D3＞D15＞D16＞D10＞D5;多维综合评判分析品种优劣为：D11＞D14＞D7＞D13＞D1＞D8＞D2＞D6＞D10＞D12＞D3＞D5＞D9＞D16＞D4＞D15。

（2）由结果分析可知，D11综合评价最优，D15综合评价最差，由于D16、D10、D5三个品种的杂株率较高，致使实际产量表现偏低。由此说明运用模糊多维综合评判在两系杂交粳稻育种中对其新品种评价分析切实可行。

（3）利用模糊多维综合评判分析，克服了靠单产性状评价品种优劣的弊端，评价客观全面，更能真实地表达品种的实际表现，为育种及示范推广提供可靠依据。

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