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西双版纳割手密血缘DTOPSIS综合评价与分析

2014-12-24桃联安经艳芬孙有芳杨李和安汝东董立华周清明朱建荣

中国糖料 2014年3期
关键词:血缘含糖量关联度

桃联安,经艳芬,孙有芳,杨李和,安汝东,董立华,周清明,朱建荣

(云南省农业科学院甘蔗研究所瑞丽育种站,瑞丽 678600)

DTOPSIS法(Dynamic Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,逼近理想解排序法),源于陈延[1]提出的近似理想解的最优排序技术法,后经姚兴涛[2]改进用于区域经济发展的多目标决策。DTOPSIS法综合评价借助于多目标决策的理想解和负理想解去排序,还能比较各指标间的差异,综合了多个指标,比用单一指标进行分析更为合理,因此,该方法在小麦、水稻、玉米、棉花、亚麻等作物[3-8]上得到广泛应用,在作物区试品种评价、性状分析等方面取得了较好的效果。在甘蔗遗传育种中对区试品种、自育品系、创新种质的评价和筛选也有不少报道[9-12]。本文试对保存在亲本圃中的云南西双版纳割手密血缘F1、F2、F3进行DTOPSIS分析,为进一步杂交利用提供依据。

1 材料与方法

1.1 材料

供试材料是利用云南西双版纳割手密分别与白眉蔗 (热带种)、云南蛮耗割手密血缘F1杂交,获得F1代,从中利用F197-105、F199-67回交云南蛮耗割手密血缘F499-248获得F2代,又利用F202-3、F203-71等回交ROC10、F499-248、F503-11获得F3代,最后用F304-1051回交云南蛮耗割手密血缘F303-315获得F404-458等F4代,共44份F1代、F2代、F3代、F4代材料。以栽培品种ROC10为对照,历经2007年、2008年、2010年、2012年共4年的对比观察,性状调查结果整理见表1。

1.2 方法

DTOPSIS法(逼近理想解排序法),参见赵培芳的方法[13]。

1.2.1 原始数据无量纲化 各材料的性状指标可分为正向指标、负向指标和中性指标,各类指标无量纲化处理公式:正向指标 Pgk=Xgk/Xkmax,〔Xkmax=Max(Xgk)〕;中性指标 Pgk=Xkmez/〔Xkmez+abs(Xkmez-Xgk)〕,Xkmez为性状目标值;负向指标 Pgk=Xkmin/Xgk,〔Xkmin=Min(Xgk)〕。 代表材料编号的 g=1,2,3,…,n;代表性状指标的 k=1,2,3,…,m;Xgk代表第g个品种第k个性状值,Xkmez代表第k个性状的目标值;abs代表绝对值。本试验除株高外的6个指标均为正向指标(株高太高容易倒伏,目标值取平均值)。

1.2.2 建立决策矩阵 R 首先要确定各性状的权重集 Wk=(W1,W2,W3,…Wm),k=1,2,3,…m,权重系数的确定有灰色关联度法、德尔菲法、判断矩阵法、专家经验法等,本文采用的是灰色关联度法确定权重,参见赵俊等[14](2007)的方法,即:各性状先进行均值化处理,再计算含糖量(参考数列)与其余性状(比较数列)的灰色关联度rk,并进行归一化处理得到各性状的权重系数W(k),根据公式Rgk=Pgk×WT计算出决策矩阵R,Rgk表示R中第g个品种第k个性状的相应值。

1.2.4 计算出各材料与正理想解和负理想解的距离 采用欧几里德范数作为距离的测度。

表1 原始数据及理想值

1.2.6 参试材料性状表现特点 把各参试材料的性状值与所有参试材料性状的平均值进行比较,可分为4种情况,即:优良级:性状值>平均值+(最大值-平均值)/2,用“A”表示,其中最大值用“A*”表示;较好级:平均值<性状值<平均值+(最大值-平均值)/2,用“B”表示;较差级:性状值<平均值,用“C”表示。其中,株高对蔗产量和含糖量呈正相关,在此作上限性分析。各性状的比较结果见表2。

2 结果与分析

2.1 性状间灰色关联度分析结果

计算结果表明,蔗茎产量与含糖量的灰色关联度最大(r5=0.9522),说明蔗茎产量对含糖量影响最大,其次为株高(r1=0.8792)、茎径(r2=0.8582)、单茎重(r3=0.8558)、锤度(r6=0.8505),有效茎与含糖量的灰色关联度(r5=0.8262)最小。蔗茎产量与含糖量的灰色关联度比锤度与含糖量的灰色关联度要大,说明提高甘蔗产量比提高糖分,对提高含糖量更为有效,这与利用野生资源的抗逆性、适应性、宿根性改良生产品种,以提高蔗产量、增加含糖量的主要育种目标是一致的。

表2 各材料的决策矩阵Rgk及相对近似程度值Cg

2.2 DTOPSIS法分析结果

从表2中可看出,通过对44份云南西双版纳割手密血缘材料进行DTOPSIS法分析,相对接近程度值最大的是 F202-3(C=0.6358),其次是 F304-87、F304-41、F203-76、F203-73、F304-47、F203-13、F304-84 F201-394、F203-6等,有22份材料超过对照ROC10(C=0.3891),相对接近程度值最小的是F199-67(C=0.2472)、F304-27(C=0.1754)。

2.3 参试材料的试验表现

从表2中可看出,接近程度值Cg排名越靠前的材料,一般表现出超过平均值的性状就越多这种趋势。如排名第一的F202-3除茎径、锤度没有超过平均值外,株高、单茎重、有效茎、蔗产量、含糖量5个性状均超过平均值,其中蔗产量、含糖量为最大值;排名第二的F304-87除株高没有超过平均值外,茎径、单茎重、有效茎、蔗产量、锤度、含糖量6个性状均超过平均值,其中锤度、含糖量表现为优良级;排名第三的F304-41除有效茎没有超过平均值外,株高、茎径、单茎重、蔗产量、锤度、含糖量6个性状均超过平均值,其中株高、单茎重为最大值;排名最后的F304-27则没有性状超过平均值。

所以,DTOPSIS法相对接近度排名靠前的材料通常是某些性状综合表现较好的材料,DTOPSIS法评价与材料表现比较一致。

3 讨论

通过采用DTOPSIS法的相对接近度对44份云南西双版纳割手密血缘F1、F2、F3、F4代进行分析(其中,F1有6份材料,F2有20份材料,F3有13份材料,F4有3份材料,亲本2份材料),可找出其中综合性状表现较好的材料,甚至超过生产种ROC10,说明组合利用是有效的。但是,还有一些重要的、对品种要求甚为严格的农艺性状,如早开花、空蒲心、脱叶性、感病等没有进行分析,以及糖厂加工要求的工艺性状如纤维分、重力纯度、压榨比、化验糖分等没有进行分析,因此结果只能对亲本材料的筛选和利用提供参考,不能指导品种的筛选和推广利用。在相对接近度排序中,F1代最高排位是第11位(F197-105),F2代最高排位是第1位(F202-3),F3代最高排位是第 2位(F304-87),F4最高排位是第 18位(F405-462);前 10位的材料中,F2代有 6份材料,F3代有4份材料,没有F1代和F4代材料。说明F2、F3代的组合利用效果较好,F1代材料野生割手密血缘成分较重,细茎、低糖、高纤维,相对接近度排名靠后,与实际情况相符,而3份F4代材料是云南西双版纳割手密血缘F304-1051与云南蛮耗割手密血缘F303-315的杂交后代,野生血缘成分较重,蔗产量低,糖分不高,组合利用效果有待改进。

[1]陈延.决策分析[M].北京:科学出版社,1987.

[2]姚兴涛,朱永达,张平善,等.农村经济多指标评判方法及应用研究[J].农业系统科学与综合研究,1994,10(1):23-26.

[3]曹彦龙,孙占波,唐健,等.运用DTOPSIS法评价春小麦新品系综合性状的统计研究[J].种子科技,2010(7):24-25.

[4]吴孝波,杨成明,刘勇强,等.用DTOPSIS法对辐射育成的水稻新品种进行综合评价[A].中国核科学技术进展报告——中国核学会2009年学术年会论文集(第一卷·第8册)[C],2009.

[5]杨利斌,杨永生,王顺霞.DTOPSIS法在玉米新品种多因素综合评价中的应用[J].黑龙江畜牧兽医,2008(10):53-54.

[6]孙焕,李雪君,马浩波,等.用DTOPSIS法综合评价烤烟区试品种[J].西南农业学报,2012,25(4):1197-1200.

[7]王国城,李吉琴.应用DTOPSIS法对棉花新品种的综合评价[J].石河子科技,2010(8):4-6.

[8]杜刚,刘其宁,吴学英.DTOPSIS法和灰色关联度法在亚麻新品种综合评价中的应用比较[J].西南农业学报,2009,22(6):1526-1531.

[9]陆鑫,毛钧,苏火生,等.DTOPSIS法综合评价甘蔗创新种质[J].中国糖料,2012(1):33-35.

[10]周清明,桃联安,杨李和,等.国家第六轮甘蔗品种区试云南瑞丽点DTOPSIS法综合评价[J].中国糖料,2012(2):18-22.

[11]昝逢刚,赵培方,杨昆,等.云南省第十套甘蔗品种区试开远点DTOPSIS法综合评价[J].中国糖料,2011(1):8-10.

[12]段惠芬,董立华,安汝东,等.云瑞06型甘蔗新品系DTOPSIS法综合评价[J].中国糖料,2011(2):4-6.

[13]赵培方,吴才文,刘家勇,等.7个果蔗品种DTOPSIS法综合评价[J].甘蔗糖业,2007(1):10-12.

[14]赵俊,范源洪,吴才文,等.19个国外引进甘蔗品种的灰色关联度分析[J].中国糖料,2007(2):27-29.

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