用层次分析法和DTOPSIS 法综合评价团枣品种
2019-12-19李春燕卢桂宾郭晓东刘英翠
李春燕，卢桂宾，刘 和，郭晓东，刘英翠
（1.山西省农业科学院果树研究所，果树种质创制和利用山西省重点实验室，山西太原030031；2.山西省林业职业技术学院，山西太原030009；3.山西省林业科学研究院，山西太原030012）
团枣是陕北的主栽品种之一，团枣1 号、团枣2 号、团枣3 号、团枣4 号、团枣5 号是山西省林业科学研究院选育出的5 个优良枣品种，对其进行多性状综合评价是枣树育种的一个重要环节。综合评价方法的选择直接决定评价结果的准确性。目前，常用的综合评价方法有主成分分析法、灰色关联度分析法、隶属函数法、模糊评价法、层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、DTOPSIS 法（Dynamic Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）等[1-3]，多是2 种方法结合起来进行运用。主成分分析法[4-5]、层次分析法[6]、灰色关联度分析法[7-9]、模糊评价法[10]、隶属函数法[11-12]等在果树上已被广泛应用，DTOPSIS 法在大豆、玉米、小麦等农作物[13-21]上应用较多，在果树上应用较少[1]。DTOPSIS法是近年来被广泛应用的一种新的综合评价方法，来源于陈延提出的TOPSIS 法，姚兴涛[22]将其改进后用于区域经济发展的多目标决策。
本研究结合层次分析法和DTOPSIS 法，对5 个团枣新品种的11 个主要经济指标进行综合评价，探讨此法在综合评价枣树新品种上的应用，以期为枣树及其他果树品种选育提供一种科学简便的评价方法。
1 材料和方法
1.1 材料
供试团枣品种为团枣1 号、团枣2 号、团枣3 号、团枣4 号、团枣5 号，样本树为栽培条件相同、正常生长发育的成年结果树。
1.2 方法
试验地位于山西省石楼县郝家山村，试验园按照田间常规管理，栽培管理条件一致。每个品种100 棵树，调查其单株产量、1 年生枝坐果率、多年生枝坐果率、整齐度、裂果率，并取平均值。每个品种随机抽取5 株树挂牌标记，于枣果脆熟期（半红），采集树冠不同方位大小一致的30 个果实，采集的样品用发泡网包装运回实验室冷藏待测；采用斐林试剂滴定法测定可溶性糖含量，NaOH 中和滴定法测定可滴定酸含量，2，6-二氯靛酚滴定法测定维生素C 含量，重复3 次；用小刀尽量把果肉部分全部削下，计算果肉质量与果实质量的百分比，即为可食率。在裂果发生期间，每个品种随机抽取10 株树，每株选代表性的枝条10 个，挂牌统计总果数和裂果数，每次统计完毕即摘除裂果。
运用层次分析法和DTOPSIS 法对5 个团枣品种进行综合评价。用层次分析法确定各指标权重，用DTOPSIS 法计算各指标与理想解的相对接近度，从而对各待估品种进行排序，以确定品种优劣。
1.3 数据处理
数据采用Excel 软件进行处理和分析。
2 结果与分析
2.1 权重的确定
2.1.1 建立层次结构模型 根据层次分析法构造团枣主要性状层次结构，形成目标层A、指标层B、子指标层C、D 和方案层E（图1）。
2.1.2 构造成对比较阵 从层次结构模型的第2层开始，对从属于（或影响）上一层每个指标的同一层诸指标，用成对比较法和根据SATTY 提出的1～9 比较尺度[23]（表1）构造成对比较阵，直到最下层。以指标层B 级为例，产量、质量、抗性性状成对比较阵列于表2。
表1 1～9 尺度的含义
表2 团枣产量、质量、抗性成对比较阵
2.1.3 计算权向量并作一致性检验 以B 级性状指标为例，计算权向量并作一致性检验。1.379/0.458＋0.379/0.126）＝3.009，CI（2）＝（λ-n）/（n-1）＝0.005，CR（2）＝CI/RI＝0.005/0.58＝0.008＜0.1，一致性检验通过，上述W 可作为权向量，所以，B 级性状指标权向量W（2）＝（0.416，0.458，0.126）。用2.1.2和2.1.3 所述方法计算子指标C 对B1、B2 的权向量分别为：W（31）＝（0.590，0.340，0.070），W（32）＝（0.4，0.6）；一致性指标CI（31）＝0.016＜0.1，因此，一致性检验通过。子指标层D 对C4、C5 的权向量分别为：W（44）＝（0.739，0.261），W（45）＝（0.470，0.250，0.140，0.090，0.050）；一致性指标CI（45）＝0.066＜0.1，因此，一致性检验通过。
2.1.4 计算组合权向量并作组合一致性检验 根据公式WS＝W（S）W（S-1）…W（3）W（2）（S＝3，4，…，n）计算最下层对目标层的组合权向量。最底层C、D 对目标层A 的组合权向量为W*＝（0.242，0.139，0.029，0.136，0.048，0.130，0.069，0.039，0.025，0.014，0.130）。根据公式计算组合一致性比率，进行组合一致性检验。由CR（2）＝0.008，产量性状CR（31）＝0.016，内在品质CR（45）＝0.066，得出二者的CR*分别是0.024，0.074，都小于0.1，所以，组合一致性通过，上述得到的组合权向量W*可作为最终决策的依据。
2.2 相对接近度的计算
2.2.1 建立各经济性状矩阵Aij，进行无量纲化处理将5 个品种的11 个性状指标，建立矩阵Aij（表3）。
表3 5 个团枣品种各经济性状数值（Aij）
性状中，正向指标为株产、多年生枝坐果率、1 年生枝坐果率、单果质量、整齐度、Vc 含量、可食率、可溶性糖含量、糖酸比；逆向指标为裂果率、可滴定酸含量，根据正向指标计算处理公式（Zij＝Yij/Yimax，Yimax＝jmax（Yij））与逆向指标计算处理公式（Zij＝Yimin/Yij，Yimin＝jmin（Yij））计算无量纲化矩阵Zij，如表4 所示。
表4 5 个团枣品种各经济性状无量纲化矩阵Zij
2.2.2 建立决策矩阵Rij根据2.1.4 得出的组合权向量W*，建立加权的规范化决策矩阵R＝Wj*Zij，其中，Wj是第j 个性状指标的权值。团枣品种各经济性状决策矩阵列于表5。
表5 5 个团枣品种各经济性状决策矩阵
表6 5 个团枣品种各经济性状正理想解和负理想解
2.2.4 各品种与理想解的相对接近度Ci根据公式和计算诸品种与正理想解、负理想解的距离，根据公式计算每个品种对理想解的相对接近度，最后按照Ci大小排序，最大者即为综合性状最好、最优良的品种。团枣综合评价结果列于表7。
表7 团枣新品种综合评价结果
根据DTOPSIS 法分析原则，Ci数值越大则综合性状越好。由表7 可知，团枣5 个品种综合性状优劣排序为团枣1 号＞团枣4 号＞团枣5 号＞团枣3 号＞团枣2 号，综合评价结果与生产实际中各品种的推广应用结果基本一致。因此，用层次分析法结合DTOPSIS 法综合评价5 个团枣品种是切实可行的，可应用于枣树及其他果树的品种选育上，也可以在其他领域中推广。
3 结论与讨论
对果树多性状综合评价主要有3 步：评价指标的选择、各指标的权重分配和综合评价方法的选择[24]，其中，评价指标的选择和权重的赋值较为关键，它们直接影响着评判的结果。评价指标应根据育种目标慎重合理选取。确定指标权重的方法有多种，如层次分析法、Delphi 法、主成分分析法、熵值法、最大离差法、类间标准差法等[24-25]。本研究运用的层次分析法是根据统一尺度运用各性状间两两比较的方法分层确定权重，以组合权重计算综合指数，使各指标权重的赋值减少了传统主观定权存在的偏差，能客观检验思维标准的一致性，提高了评价的准确性和可信性。DTOPSIS 法是将品种的综合性状量化为该品种对理想解的相对接近度，从而进行排序的一种方法[26]，它具有的优点有：（1）克服了常规方法中以单个或几个主要性状相互独立评价品种优劣的不足，定量、全面客观地考虑多个性状对品种优劣的影响，更加实现了评价的客观性[27]；（2）主要是解决多目标间的不可公度性和目标间的矛盾性，与灰色关联度法相比，无需构建参考品种，引用了正向、负向及中性指标，使各性状的量化标准更加合理[27]，和其他模糊综合评价方法相比，其原理简单易懂，还可通过计算机编成程序[28]，计算准确便捷。研究表明，当参试品种数量较多或者需要对参试品种进行归类时，采用DTOPSIS 法更为准确[29]，而层次分析法适合于不同类、分层次指标权重的确定，因此，本评价模型适合于参试品种与参考性状指标均较多且需要分类时的综合评价。每个综合评价方法都有其优缺点，如灰色关联度分析法弥补了传统相关分析法的不足，但它是依据评价样本对于各级评价标准从属度的大小来确定样本所属质量级别，当样本对各质量级别的从属数值相差较小时就难以正确决策[30]；主成分分析法避免了人为因素的干扰[4，31]，但是变量降维后的信息量必须保持在较高水平，而且变量降维过程中主成分的解释含义带有模糊性，这可能会忽略部分信息[32]。因此，在实际应用中，应根据各地生态条件、生产实际和育种目标对综合评价方法慎重选取。
本研究中没有设立中性指标，这是因为中性指标无量纲化时需要一个理想值，而枣的糖酸比因为各人喜好的口味不同，也没有确定的理想值，根据大多数人口味喜好偏甜，所以，将其划为了正向指标。关于DTOPSIS 法中性指标无量纲化公式也有多个，在实际应用中究竟哪个合适有待进一步探讨。评价枣品种的性状指标有很多，包括产量指标、果实品质指标、抗性指标等，本研究选择了单株产量、1 年生枝坐果率、多年生枝坐果率等11 个主要经济性状指标，今后应进一步对评价指标进行筛选与斟酌，以求对枣品种的综合评价更加合理全面。
