基于灰色关联度分析法综合评价24个绿豆新品种（系）在桂南地区的田间性状表现

2020-02-22陈燕华李经成李荣丹唐建淮罗高玲

南方农业学报 2020年11期

陈燕华　李经成　李荣丹　唐建淮　罗高玲

摘要：【目的】采用灰色關联度分析法综合评价24个绿豆新品种（系）在桂南地区的田间性状表现，分析产量与其他性状的关联度，筛选出综合表现优异的绿豆品种（系），为桂南地区及与其生态环境相似地区的绿豆育种和生产提供优良品种。【方法】以2016─2017年参加国家食用豆产业技术体系多点联合鉴定试验的24个绿豆新品种（系）及对照品种中绿5号（CK）为材料，测定14个性状（10个主要农艺性状和4个抗逆性状）的田间表现，确定参考品种的性状表现，采用灰色关联度分析法分析小区产量与其他13个性状的关联度以及参试绿豆品种（系）与参考品种的加权关联度。【结果】小区产量与其他13个性状的关联度顺序为单株粒重（0.8685）>百粒重（0.7997）>荚长（0.7852）>单株荚数（0.7821）>抗青枯病率（0.7634）>单荚粒数（0.7488）>主茎节数（0.7314）>抗倒伏率（0.7194）>主茎分枝（0.7074）>抗晕疫病率（0.6959）>抗叶斑病率（0.6924）>株高（0.6580）>生育天数（0.6278），说明单株粒重对小区产量的影响最大，其次为百粒重和荚长，以生育天数影响最小。基于等权关联度、加权关联度和小区产量对25个绿豆品种（系）进行排名，结果显示，鄂绿5号和冀绿0816排名均分别位于第1名和第2名，综合表现较其他参试品种好;保绿201012-7、中绿5号（CK）、渝黑绿3号、142-139与保绿200810-1 5个品种的等权关联度、加权关联度和产量排名均位于前7名，综合表现也较好。【结论】桂南地区在选育高产绿豆新品种时应选择单株粒重和百粒重较重、粒大、荚长、荚多的亲本材料，同时要兼顾青枯病抗性和单荚粒数等性状。鄂绿5号、冀绿0816、保绿201012-7、渝黑绿3号、142-139和保绿200810-1等6个绿豆新品种（系）适宜在桂南地区及与其生态环境相似地区大面积推广种植。

关键词：绿豆;新品种（系）;性状;灰色关联度分析;综合评价

中图分类号： S522.024 文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2020）11-2644-09

Comprehensive evaluation of field traits for 24 new varieties（lines） of mung bean based on grey correlation analysis in southern Guangxi

CHEN Yan-hua1， LI Jing-cheng1， LI Rong-dan2， TANG Jian-huai1， LUO Gao-ling1*

（1Rice Research Institute，Guangxi Academy of Agricultural Sciences/Crop Germplasm Resources Research Institute，Guangxi Academy of Agricultural Sciences/Guangxi Key Laboratory of Genetics and Breeding，Nanning 530007，China; 2Soil and Fertilizer Station of Chongzuo， Chongzuo， Guangxi 532200 ，China）

Abstract：【Objective】To provide excellent varieties for breeding and production of mung bean in southern Guangxi and other areas with similar ecological environment，the field performance of 24 new mung bean varieties（lines） and the correlation between yield performance and other characters were analyzed by grey correlation analysis in southern Guangxi. 【Method】Twenty-four new mung bean varieties（lines） and control variety Zhonglü 5（CK），which participated in the multi-point joint identification test of China Agriculture Research System on Food Legume from 2016 to 2017，were used as materials to determine the field performance of 14 personality traits（including 10 main agronomic traits and 4 stress resistance traits），then the character performance of reference varieties was determined，and the correlation between the plot yield and other 13 traits and the correlation degree of the characters and the weighted correlation degree between the tested mung bean varieties（lines） and the reference varieties were analyzed by grey correlation analysis. 【Result】The order of correlation degree between plot yield and other 13 traits was grain weight per plant（0.8685）>100-seed weight （0.7997）>pod length（0.7852）>pod number per plant （0.7821）>resistance rate to bacterial wilt（0.7634）>grain number per pod（0.7488）>node number of main stem （0.7314）>lodging resistance rate（0.7194）>main stem branch（0.7074）>resistance rate to halo blight（0.6959）>resistance rate to leaf spot（0.6924）>plant height（0.6580）>growth days（0.6278） .Grain weight per plant had the greatest effect on plot yield，followed by 100-seed weight and pod length，and growth days had the least effect. Based on equal weight correlation degree，weighted correlation degree and plot yield，25 mung bean varieties （lines） were ranked. The results showed that Elü 5 and Jilü 0816 ranked the first and the second respectively，and their comprehensive performance was better than other tested varieties; the five varieties Baolü 201012-7，Zhonglü 5 （CK），Yuheilü 3，142-139 and Baolü 200810-1 also ranked in the top 7 in terms of equal weight correlation degree，weighted correlation degree and yield. 【Conclusion 】When breeding new mung bean varieties with high yield in southern Guangxi，parents with heavy grain weight per plant and 100-seed weight，large grain，long pod and many pods should be selected，and the resistance to bacterial wilt and the number of grains per pod should be considered. Six new varieties （lines） of mung bean，Elü 5，Jilü 0816，Baolü 201012-7，Yuheilü 3，142-139 and Baolü 200810-1，are suitable for large-scale planting in southern Guangxi and areas with similar ecological environment.

Key words： mung bean; new varieties（lines）; traits; grey correlation analysis; comprehensive evaluation

Foundation item： Construction Project of China Agriculture Research System of Food Legume（CARS-08-Z14）; Special Fund Projects of Central Government Guiding Local Science and Technology Development（Guike ZY19183020 ）; Basic Research Project of Guangxi Academy of Agricultural Sciences（2015YT20）

0 引言

【研究意義】绿豆（Vigna radiata L.）为一年生草本植物，在我国栽培历史悠久，是我国主要食用豆类作物之一，全国各地均有种植（郑卓杰，1997），具有生育期短、播种时期长、适应性广、抗逆性强等优点，其种子营养丰富、清热解毒，人们对其需求量不断增加，对绿豆新品种（系）的要求越来越高。绿豆是广西种植面积较大的食用豆类之一，全区均有种植，但主栽绿豆品种（系）多为产量低、品质差的地方品种。近年来，虽然已有研究者通过杂交选育、引进区外优异绿豆品种（系）进行适应性筛选，获得了适宜在广西种植的绿豆品种（系）（谢金兰等，2012，2013;罗高玲等，2013，2015，2016，2019;李经成等，2015a，2015b），但还远不能满足生产需要。因此，大力开展绿豆育种工作，并引进和评价广西区外更多的绿豆新品种（系），筛选出适宜广西种植的优异品种（系）对促进广西绿豆产业发展具有重要意义。【前人研究进展】由于灰色关联度分析法计算较简单，结果客观全面，已被广泛用于绿豆品种（系）的综合评价及不同性状指标对产量的影响研究。崔秀辉（2005）、闫峰等（2011）、郑海泽等（2011）等分别运用灰色关联度分析法对黑龙江嫩江地区、黑龙江地区和山西晋南地区种植的绿豆品种（系）进行适应性评价，并根据适应性进行排序;孙健敏等（2010）采用灰色关联度分析法对2006─2008年我国夏播绿豆区域试验10个参试品种（系）的9个主要农艺性状进行综合分析，筛选出2个优异品种（XLD09和XLD03），可大面积推广种植。此外，诸多学者利用灰色关联度分析法分析绿豆主要农艺性状对产量的影响，但研究结果不尽相同。闫峰等（2011）研究认为，在黑龙江地区对绿豆产量影响最大的是单株粒重，其次是百粒重和单株荚数;赵阳等（2014）研究认为，在沈阳地区绿豆的单株荚数、株高和生育期对其产量影响较大;侯小峰等（2015）研究发现，在山西地区绿豆主茎分枝数和单荚粒数对其产量的影响大，选育山西省绿豆新品种时应选择主茎分枝数和单荚粒数多的品种作为亲本;朱慧珺等（2015）研究结果显示，在山西地区绿豆的单株荚数对其产量影响最大，其次为百粒重，荚长对产量的影响最小;徐东旭（2015）研究发现，在冀西北地区绿豆的百粒重、株高和主茎节数对产量影响较大;王官等（2019）研究认为，在山西地区绿豆的单株荚数和株高对产量影响较大。【本研究切入点】目前未见有关应用灰色关联度分析法对绿豆新品种（系）在桂南地区的田间表现进行综合评价及分析不同性状对产量影响的研究报道。【拟解决的关键问题】以2016─2017年参加国家食用豆产业技术体系多点联合鉴定试验的24个绿豆新品种（系）和中绿5号（CK）为试验材料，采用灰色关联度分析法分析产量与其他13个性状的关联度及参试绿豆品种（系）与参考品种的加权关联度，进而对参试绿豆品种（系）进行综合评价，以揭示桂南地区绿豆性状对产量的影响，筛选出综合表现较好的绿豆新品种（系），为桂南地区及与其生态环境相似地区的绿豆育种和生产提供优良品种。

1 材料与方法

1. 1 试验材料

以2016─2017年参加国家食用豆产业技术体系多点联合鉴定试验的24个绿豆新品种（系）为材料，包括品绿2011-06（X1）、品绿2011-12（X2）、冀绿0816（X3）、冀绿HNZ0810（X4）、苏绿16-10（X5）、苏绿15-11（X6）、鄂绿5号（X7）、1009-2-5（X8）、白绿9号（X9）、白绿10号（X10）、同1188326（X11）、辽绿10L708-5（X12）、保绿200810-1（X13）、保绿201012-7（X14）、科绿2号（X15）、142-139（X16）、122-225（X17）、潍绿11号（X18）、潍绿12号（X19）、宛绿2号（X20）、JLPX01（X21）、JLPX02（X22）、渝黑绿3号（X23）和渝绿2号（X24），以综合表现较好的广西主推品种中绿5号为对照（CK，X25）。

1. 2 试验设计及性状测定

2016—2017年在广西农业科学院里建英才基地（南宁）进行试验。试验地土质为沙土，整块地较平坦，肥力一般，人工排灌较方便，前作为豌豆，种前进行两犁两耙。试验采用随机区组排列设计，3次重复，起垄种植，每份材料种植1垄，垄长5 m，垄宽2 m，每垄4行，小区面积10 m2，株距13～15 cm，行距50 cm。2016年播种时间为5月6日，2017年播种时间为7月15日。播种方式均为条播，播深3～4 cm，播种深浅一致、均匀，之后覆土镇压。生育期间记载各品种（系）的生育天数。2016年7月1—25日各品种（系）相继成熟，2017年9月8—15日各品种（系）相继成熟。成熟后，每小区除去边株后随机选取有代表性的植株10株，测定其株高、主茎节数、主茎分枝数、单株荚数、荚长和单荚粒数，并按小区采收豆荚。晒干后脱粒，统计单株产量、百粒重和小区产量。以上提到的10个农艺性状均严格按照《绿豆种质资源描述规范与数据标准》进行调查和测定（程须珍等，2006）。此外，还调查了苗期的青枯病抗性及结荚期的晕疫病抗性、叶斑病抗性与抗倒伏性，其中，抗病性调查方法：分别于苗期和结荚期采用目测法观察各小区植株发病情况，以不发病植株数占小区总植株数的百分率表示抗性;抗倒伏性调查方法：在成熟期或暴风雨后，采用目测法观察植株倒伏情况，以直立植株数占小区总植株数的百分率表示抗倒伏性。

1. 3 统计分析

运用灰色系统理论把25个绿豆品种（系）看成一个灰色系统，每个绿豆品种（系）即系统中的1个因素（i）。根据绿豆的选育目标同时结合绿豆品种优良性状的上限指标确定一个理想品种，作为参考品种（X0），以X0的各性状指标为参考数列（X0k），k为考察性状，以25个绿豆品种（系）的各性状指标为比较数列（Xik）。用下列公式分别计算出25个绿豆品种（系）与参考品种的关联系数、等权关联度和加权关联度，根据加权关联度大小评价参试绿豆品种（系）的优劣。

ξik=[miniminkX0k-Xik+ρmaximaxkX0k-XikX0k-Xik+ρmaximaxkX0k-Xik]（1）

γi=[1n][k=1nξik] （2）

△γi=[k=1nωkξik] （3）

2 结果与分析

2. 1 25个绿豆品种（系）的14个性状表现及参考品种的确定

参考品种的确定需综合考虑试验中各参试品种优良性状的上限指标和绿豆品种选育目标。根据25个绿豆品种（系）各个性状的最优指标（接近或略高于最优指标）设定参考品种的主茎分枝、单株荚数、荚长、单荚粒数、百粒重、单株粒重、小区产量、抗青枯病性、抗晕疫病性、抗叶斑病性和抗倒伏性等11个性状的数值;生育期、株高和主茎节数在绿豆育种中要求适宜即可，分别设定为60 d、75 cm和11个。25个绿豆品种（系）和参考品种的性状表现见表1。

2. 2 25个绿豆品种（系）与参考品种数据的无量纲化处理结果

由于不同考察性状的计量单位不同，不便于比较，需对参试品种（系）与参考品种各考察性状的原始数据进行无量纲化处理，即采用所有相应的Xik数值除以X0k数值，获得数量级相同的新数据（表2）。

2. 3 25个绿豆品种（系）与参考品种的关联系数分析结果

根据各个性状原始数据无量纲化处理结果（表2），用公式△ik=∣X0k-Xik∣（i=1，2，…，25，k=1，2，…，14）。计算X0k与Xik相应性状绝对差值，结果见表3。由表3可知，max△ik和min△ik分别是0.8600和0.0000，代入公式（1）即获得25个绿豆品种（系）与参考品种14个性状的关联系数（表4）。

2. 4 25个绿豆品种（系）与参考品种的关联度分析结果

在评价绿豆品种（系）的优劣时，绿豆各性状的重要性不一样，因此用等权关联度去评价不同品种（系）的优劣并不适宜，应采用加权关联度（△γ）进行评价。而计算各参试品种（系）的加权关联度，须明确绿豆各性状的權重系数（ωk）。各性状的权重系数的确定可根据育种目标与经验赋予不同的数值，也可通过计算绿豆产量与其他性状的关联度来确定。本研究采用后者，具体计算方法为：把绿豆小区产量作为参考数列，其他13个性状作为比较数列，然后利用公式（1）和公式（2）计算小区产量与其他13个性状的关联系数和关联度γk（表5），再计算出各性状的权重系数ωk（表5）。最后，将表4的数据即ξik和表5的数据ωk代入公式（3），求出结果即为参试品种（系）与参考品种的加权关联度（表6）。各参试品种与参考品种的等权关联度（表6）为参试品种（系）与参考品种的关联系数（表4）代入公式（2）获得的计算结果。

由表5可看出，小区产量与其他13个性状的关联度顺序为单株粒重（0.8685）>百粒重（0.7997）>荚长（0.7852）>单株荚数（0.7821）>抗青枯病率（0.7634）>单荚粒数（0.7488）>主茎节数（0.7314）>抗倒伏率（0.7194）>主茎分枝（0.7074）>抗晕疫病率（0.6959）>抗叶斑病率（0.6924）>株高（0.6580）>生育天数（0.6278），说明单株粒重对小区产量的影响最大，其次为百粒重和荚长，以生育天数影响最小。因此，选育高产绿豆新品种时应选择单株粒重和百粒重较重、大粒、长荚、多荚的亲本材料，同时要兼顾青枯病抗性和单荚粒数等性状。

由表6可看出，参试品种（系）的等权关联度和加权关联度排序基本一致，无明显差异，但二者与小区产量排序结果存在明显差异。等权关联度和加权关联度均排在前7位且小区产量较高的品种为鄂绿5号、冀绿0816、保绿201012-7、中绿5号、渝黑绿3号、142-139和保绿200810-1，表明这7个品种（系）与参考品种的关联程度高，综合表现好。白绿10号、潍绿12号、122-225、同1188326、潍绿11号和辽绿10L708-5的等权关联度和加权关联度分别排在后6位，表明这6个品种与参考品种的关联程度不高，综合表现差。对照品种中绿5号综合表现优于大多数品种（系），目前已在广西大面积推广种植，其优良性状仍可作为现阶段绿豆育种的主要参考目标。综合表现好的6个参试绿豆新品种（系）可在桂南及与其生态环境相似的地区大面积推广种植。

3 讨论

产量是绿豆育种中最重要的经济性状指标，与其他多种性状密切相关，但在产量形成过程中，不同性状对产量的影响程度不同。灰色关联度分析法可将多个性状综合起来定量评价，使各品种的优劣评价结果更全面、客观和公正，加之其计算方法简便，系统性强，结果直观，已被应用于水稻（胡成成等，2016）、小麦（丁明亮等，2018）、玉米（邓杰等，2018）和大豆（昝凯等，2018）等农作物的品种分析评价。本研究采用灰色关联度分析法对2016─2017年参加国家食用豆产业技术体系多点联合鉴定试验的24个绿豆新品种（系）和中绿5号（CK）14个性状进行综合分析，并分析小区产量与其他13个性状的关联度，结果显示单株粒重和百粒重与小区产量的关联度较大，说明这2个性状对绿豆产量表现的影响较大，与闫峰等（2011）的研究结果一致;其次荚长和单株荚数与小区产量的关联度也较大;株高和生育期与小区产量的关联度较小，说明这2个性状对绿豆产量表现的影响较小。杨勇等（2015）研究结果也显示，株高和生育期与产量表现呈极显著负相关。因此，选育绿豆优良品种时首要考虑单株粒重、百粒重、荚长和单株荚数等性状指标。

在运用灰色关联度分析法综合评价绿豆品种的优劣时，合理确定参考数列（参考品种）和各性状权重系数是保证评价结果准确性的关键。本研究根据绿豆新品种的选育目标同时参考品种优良性状的上限指标来确定参考品种;绿豆各性状的权重系数的确定是经过先计算出绿豆小区产量与其他性状的关联系数和关联度，进而再通过归一化处理获得。本研究分别基于等权关联度、加权关联度和小区产量对25个绿豆品种（系）进行排名，结果显示，鄂绿5号和冀绿0816排名均分别位于第1名和第2名，综合表现较其他参试品种好;保绿201012-7、中绿5号（CK）、渝黑绿3号、142-139与保绿200810-1 5个品种的等权关联度、加权关联度抑和产量排名也均位于前7名，也是综合表现较好的品种，说明以上6个绿豆新品种（系）适宜在桂南地区及与其生态环境相似地区大面积推广种植，其中中绿5号作为对照品种，长期以来已在广西大面积推广，进一步验证了本研究结论的准确性，也间接说明参考品种和各性状权重系数的确定较可靠。由于影响绿豆综合表现的性状较多，包括农艺性状、抗逆性（包括抗病性、抗虫性、抗倒性等）、籽粒品质等，而本研究仅对部分主要农艺性状及抗病性进行分析，今后应将籽粒品质纳入评判体系，使本评价结果更加全面、客观、公正。

4 结论

桂南地区在选育高产绿豆新品种时应选择单株粒重和百粒重较重、粒大、荚长、荚多的亲本材料，同时要兼顾青枯病抗性和单荚粒数等性状。鄂绿5号、冀绿0816、保绿201012-7、渝黑绿3号、142-139和保绿200810-1等6个绿豆新品种（系）适宜在桂南地区及与其生态环境相似地区大面积推广种植。

参考文献：

程须珍，王素华，王丽侠. 2006. 绿豆种质资源描述规范和数据标准[S]. 北京：中国农业出版社. [Cheng X Z，Wang S H，Wang L X. 2006. Descriptors and data standard for Vigna radiate（L.） Wilczek[S]. Beijing：China Agriculture Press.]

崔秀辉. 2005. 灰色关联度分析法在绿豆育种中的应用[J]. 杂粮作物，25（4）：238-239. [Cui X H. 2005. Application of grey correlative degree analysis in the breeding of mungbean[J]. Rain Fed Crops，25（4）：238-239.]

邓杰，常国伟，孙丽芳，王霞，苗兴芬，杨克军，高树仁. 2018. 利用灰色关联度分析对35份玉米品系的综合评价[J]. 黑龙江八一农垦大學学报，30（5）：1-6. [Deng J，Chang G W，Sun L F，Wang X，Miao X F，Yang K J，Gao S R. 2018. Comprehensive evaluation of 35 maize strains by gray correlative degree analysis[J]. Journal of Heilong-jiang Bayi Agricultural University，30（5）：1-6.]

丁明亮，赵红，浦秋红，崔永祯，李宏生，顾坚，田玉仙，杨木军，李绍祥. 2018. 应用灰色关联度分析法对远缘杂交选育的小麦新品系评价[J]. 西南农业学报，31（2）：217-222. [Ding M L，Zhao H，Pu Q H，Cui Y Z，Li H S，Gu J，Tian Y X， Yang M J，Li S X. 2018. Multi-factorial evaluation of new wheat lines from distant hybridization by grey relational analysis method[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences，31（2）：217-222.]

侯小峰，刘静，王彩萍，左联忠，赵吉平，郭鹏燕，郭兆萍. 2015. 绿豆产量与主要农艺性状的灰色关联分析[J]. 作物杂志，（1）：53-56. [Hou X F，Liu J，Wang C P，Zuo L Z，Zhao J P，Guo P Y，Guo Z P. 2015. The grey relation analysis between agronomic traits and yield for mung bean[J]. Crops，（1）：53-56.]

胡成成，陈林，银永安，赵双玲，刘小武，朱江艳. 2016. 膜下滴灌水稻品种灰色关联度分析与评价[J]. 中国稻米，22（6）：76-79. [Hu C C，Chen L，Yin Y A，Zhao S L，Liu X W，Zhu J Y. 2016. Grey relational analysis and evaluation of drip irrigation rice varieties under film mulch[J]. China Rice，22（6）：76-79.]

李经成，江洪平，罗高玲，陈燕华，蔡庆生. 2015a. 不同来源绿豆新品种在广西的适应性比较研究[J]. 中国种业，（8）：65-66. [Li J C，Jiang H P，Luo G L，Chen Y H，Cai Q S. 2015a. Comparative study on adaptability of new mung bean varieties from different sources in Guangxi[J]. Chinese Seed Industry，（8）：65-66.]

李经成，江洪平，罗高玲，陈燕华，蔡庆生. 2015b. 广西南宁市绿豆新品系适应性试验[J]. 南方农业学报，46（9）：1602-1605. [Li J C，Jiang H P，Luo G L，Chen Y H，Cai Q S. 2015b. Adaptability of new mung bean strains in Nanning，Guangxi[J]. Journal of Southern Agriculture，46（9）：1602-1605.]

罗高玲，蔡庆生，陈燕华，李经成. 2013. 甘蔗、柑橘间套种绿豆品种筛选试验[J]. 南方农业学报，44（10）：1638-1641. [Luo G L，Cai Q S，Chen Y H，Li J C. 2013. Screening experiment of mung bean varieties for intercropping with sugar cane and citrus[J]. Journal of Southern Agriculture，44（10）：1638-1641.]

罗高玲，黄田夫，蔡庆生，陈燕华，李经成. 2015. 绿豆品种适应性试验[J]. 中国种业，（4）：52-53. [Luo G L，Huang T F，Cai Q S，Chen Y H，Li J C. 2015. Adaptability test of mung bean variety[J]. Chinese Seed Industry，（4）：52-53.]

罗高玲，李经成，陈燕华. 2019. 适宜甘蔗间种的绿豆品种筛选[J]. 中国种业，（8）：45-48. [Luo G L，Li J C，Chen Y H. 2019. Selection of mung bean varieties for intercropping with sugar cane[J]. Chinese Seed Industry，（8）：45-48.]

罗高玲，李经成，陈燕华，蔡庆生. 2016. 绿豆新品种桂绿豆L74号选育[J]. 中国种业，（1）：64-65. [Luo G L，Li J C，Chen Y H，Cai Q S. 2016. Breeding of Guilüdou L74，a new variety of mung bean[J]. Chinese Seed Industry，（1）：64-65.]

孙健敏，高小丽，高金锋，王鹏科. 2010. 灰色关联度分析法在夏绿豆区域试验品种评价中的应用[J]. 西北农业学报，19（3）：123-126. [Sun J M，Gao X L，Gao J F，Wang P K. 2010. Application of the grey correlative degree analysis in comprehensive evaluation for mungbean varieties of regional trial[J]. Acta Agriculturae Boreali-occidentalis Sinica，19（3）：123-126.]

王官，刘璋，薛丁丁，张伟，王艳娟，王磊，高翔，阎昊. 2019. 绿豆单株产量与主要农艺性状的灰色关联度分析[J]. 中国农学通报，35（8）：12-16. [Wang G，Liu Z， Xue D D，Zhang W，Wang Y J，Wang L，Gao X，Yan H. 2019. Grey relation analysis between main agronomic traits and plant yield of mung bean[J]. Chinese Agricultural Science Bu-lletin，35（8）：12-16.]

谢金兰，王维赞，刘晓燕，李毅杰，朱秋珍，梁强，李长宁，梁阗. 2013. 甘蔗间套种早熟绿豆品种比较试验[J]. 南方农业学报，44（10）：1642-1645. [Xie J L，Wang W Z，Liu X Y，Li Y J，Zhu Q Z，Liang Q，Li C N，Liang T. 2013. Comparison test of early maturing mung bean varieties suitable for intercropping with sugarcane[J]. Journal of Southern Agriculture，44（10）：1642-1645.]

谢金兰，朱秋珍，刘晓燕，吴建明，梁阗，罗亚伟，刘晓静. 2012. 河南几个绿豆品种在广西的表现[J]. 安徽农业科学，40（9）：5112-5113. [Xie J L，Zhu Q Z，Liu X Y，Wu J M，Liang T，Luo Y W，Liu X J. 2012. The performance of several mung bean varieties from Henan in Guangxi[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences，40（9）：5112-5113.]

徐東旭. 2015. 冀西北绿豆产量与主要农艺性状的灰色关联度分析[J]. 农业科技通讯，（5）：97-98. [Xu D X. 2015. The grey relation analysis between agronomic traits and yield for mung bean in the northwest of Heibei[J]. Bulletin of Agricultural Science and Technology，（5）：97-98.]

闫锋，崔秀辉，李清泉，王成，曾玲玲，刘峰，马波，袁明. 2011. 绿豆品种的灰色关联度分析及综合评价[J]. 中国种业，（S2）：31-33. [Yan F，Cui X H，Li Q Q，Wang C，Zeng L L，Liu F，Ma B，Yuan M. 2011. Grey correlative degree analysis and comprehensive evaluation of mungbean[J]. Chinese Seed Industry，（S2）：31-33.]

杨勇，周斌，杨超华，张丽亚. 2015. 夏播绿豆不同品种产量与主要农艺性状的相关分析[J]. 作物杂志，（4）：65-68. [Yang Y，Zhou B，Yang C H，Zhang L Y. 2015. Correlation analysis between yield and main agronomical traits of summer mung bean[J]. Crops，（4）：65-68.]

昝凯，周青，张志民，郑丽敏，王凤菊，陈亚光，李明军，徐淑霞. 2018. 灰色关联度和DTOPSIS法综合分析河南区域试验中大豆新品种（系）的农艺性状表现[J]. 大豆科学，37（5）：664-671. [Zan K，Zhou Q，Zhang Z M，Zheng L M，Wang F J，Chen Y G，Li M J，Xu S X. 2018. Gray correlation analysis and DTOPSIS method for comprehensive agronomic performance analysis of new soybean varieties（lines） in Henan regiona test[J]. Soybean Science，37（5）：664-671.]

赵阳，庄艳，王英杰，葛维德. 2014. 用灰色关联分析法评价沈阳绿豆新品种联合鉴定试验[J]. 园艺与种苗，（5）：45-48. [Zhao Y，Zhuang Y，Wang Y J，Ge W D. 2014. Uni-ted identification test on Shenyang new mung bean variety with grey correlation analysis[J]. Horticulture & Seed，（5）：45-48.]

郑海泽，张耀文，赵雪英，张红芳. 2011. 灰色关联度分析在晋南夏绿豆品种评价中的应用[J]. 农学学报，1（6）：10-13. [Zheng H Z， Zhang Y W， Zhao X Y，Zhang H F. 2011. Application of grey correlative degree analysis in evaluation of Mungbean varieties of South Shanxi[J]. Journal of Agriculture，1（6）：10-13.]

郑卓杰. 1997. 中国食用豆类学[M]. 北京：中国农业出版社：141-166. [Zheng Z J. 1997. Food legumes in China[M]. Beijing：Chinese Agriculture Press：141-166.]

朱慧珺，赵雪英，闫虎斌，张耀文. 2015. 利用灰色关联度分析绿豆农艺性状对其产量的影响[J]. 农学学报，5（6）：10-14. [Zhu H J，Zhao X Y，Yan H B，Zhang Y W. 2015. Effects of agronomic traits on the yield of mung bean using gray-relation analysis[J]. Journal of Agriculture，5（6）：10-14.]

（責任编辑陈燕）

收稿日期：2019-10-12

基金项目：国家食用豆现代产业技术体系建设项目（CARS-08-Z14）;中央引导地方科技发展专项（桂科ZY19183020）;广西农业科学院基本科研业务专项（2015YT20）

作者简介：*为通讯作者，罗高玲（1977-），副研究员，主要从事食用豆育种研究工作，E-mail：luogaoling@163.com。陈燕华（1978-），主要从事食用豆育种研究工作，E-mail：cyh781225@163.com