利用雷达图分析大豆品种的丰产性和稳产性

常世豪 耿臻 杨青春 舒文涛 李琼 李金花

摘  要：本研究利用2018年国家黄淮海夏大豆南片A组15个参试品种（含对照）在10个试验点的产量平均值数据，初次用雷达图分析大豆品种的丰产性和稳产性。分析结果显示，15个参试品种在1号、2号、3号、6号、7号试验点的产量较低，在4号、5号、8号、9号、10号试验点的产量较高。丰产性前三名为郑1307、郑1311、周豆28号，稳产性前三名为周豆28号、科豆11号、郑1307，综合排名前三名为郑1307、郑1311、周豆28号。利用雷达图分析大豆品种丰产性和稳产性具有较好的可行性。

关键词：雷达图;大豆;区域试验;丰产性;稳产性

中图分类号：S565.1

基金项目：国家重点研发计划（2017YFD0101406）;河南省现代农业产业技术体系专项资金。

作者简介：常世豪，男，硕士，研究实习员，研究方向为大豆新品种选育及高产栽培技术研究。

通信作者：李金花，女，硕士，助理研究员，研究方向为大豆新品种选育及高产栽培技术研究。

大豆是我国重要的饲料和油料作物，是植物蛋白的主要来源[1-2]。目前，我国大豆的单产水平远低于世界平均水平[3]，通过有效的方法及途径筛选高产稳产大豆新品种对提高我国大豆产业国际竞争力具有重大意义[4]。近年来，国内育种单位和企业通过选择优良亲本进行杂交，从后代中不斷筛选优良品系参加国家级和省级的品种区域试验，从中筛选既丰产稳产又多抗的优良新品种。通过分析可知，近年来我国大豆新品种产量水平不断提高[5]。黄淮海是我国大豆生产的第二大主产区，依据纬度和生态环境不同，黄淮海大豆种植区域被分为黄淮海南片、中片和南片，南片主要包括山东南部的枣庄、临沂以及济宁与菏泽南部，河南省的黄河以南平原区及南阳盆地，安徽省、江苏省的淮河两岸及以北地区，无霜期200～260d[6]。利用有效、直观、快捷的分析法能够有效地从大豆新品系中筛选丰产、稳产的大豆新品种。

目前，分析农作物品种稳定性和适应性的方法有联合方差分析法、AMMI模型分析法及GGE双坐标图法[7-12]等。雷达图分析法常用于教育、医疗、电力、金融等非农业领域的综合分析评价[13-16]，近年来也用于烟草外观品质的综合评价分析[17-20]。本文利用2018年国家黄淮海夏大豆区域试验南片A组的15个参试品种（含对照）为材料，对大豆新品种（系）的丰产性和稳产性进行评价与分析。

1 材料与方法

1.1 试验材料

2018年在黄淮海夏大豆区域试验南片A组设置12个试验点，共15个参试品种（含对照），按照国家区域试验标准，设置3个重复。其中2个试验点数据仅供参考，仅汇总剩余10个地点的产量数据。10个试验点分别为安徽阜阳、安徽龙亢、安徽宿州，河南驻马店，江苏灌云、江苏淮安、江苏徐州，山东菏泽、山东济宁、山东临沂，用1、2、3、4、5、6、7、8、9、10表示。以15个品种作为评价对象，以10个地点作为评价指标，详细产量数据见表1。

1.2 试验方法

利用Microsoft Excel 2010根据公式（1）对试验数据进行最大值法的无量纲化处理，后进行雷达图的绘制，因10个试验点不分主次，各试验点的平均产量投影到雷达图中的数轴是均等分雷达图的圆心角，相邻两个试验点之间的夹角均为36°。采用多边形面积和周长计算公式进行计算，公式如下。用多边形面代表品种的丰产性，即面积越大，丰产性越好;在面积一定的情况下，周长越大越稳定。引入函数Vx=S÷[（L÷2π）2×π]，用Vx代表品种的稳定性;引入综合评价函数，对品种进行综合评价分析。

公式（1）中，rij为产量的原始数据，Rij为最大值法无量纲化处理后的数据;公式（2）和（4）中Ri和Rj分别代表雷达图中相邻两个试验点投影到雷达图数轴上的数值（无量纲化处理后的数值），是夹角度数，为36°，Si和Li分别为相邻两个数轴上的投影围成的三角形的面积和圆心角所对的边长;公式（3）和（5）中雷达图多边形的面积S和周长L分别为各三角形的面积之和与圆心角所对的边长之和。

2 结果与分析

2.1无量纲化处理结果

根据最大值法对15个品种在10个地点的产量进行无量纲化处理，郑1307在9号试验点（山东济宁）的产量是279.3，为最高产量，将产量数据按照公式（1）进行处理，将全部数值转换为小于1的数值，见表2。

2.2 雷达图的绘制

根据无量纲化处理的结果，用Microsoft Excel 2010绘制雷达图（见图1），投影在雷达图数轴上越长证明产量越高，相反越短证明产量越低。由图1可知，15个品种整体表现为在1号试验点（安徽阜阳）、2号试验点（安徽龙亢）、3号试验点（安徽宿州）、6试验点（江苏淮安）、7试验点（江苏徐州）共5个试验点的产量较低，在4号试验点（河南驻马店）、5号试验点（江苏灌云）、8试验点（山东菏泽）、9号试验点（山东济宁）、10号试验点（山东临沂）共5个试验点的较高。从雷达图中也可以直观地看出郑1307、郑1311和周豆28号面积最大，中黄13和皖豆38号面积最小。

2.3品种的丰产性和稳产性分析结果

根据上述雷达图中多边形的面积和周长的计算方法，得到15个品种的面积和周长值（见表3），面积越大丰产性越好，在面积一定的情况下，周长越小稳产性越好，引入综合评价函数Vx=S÷[（L÷2π）2×π]，用多边形面积与其周长相同的圆的面积的比值Vx代表品种的稳产性评价值，Vx越大证明品种的稳产性越好。引入综合评价函数。表3为15个参试品种在雷达图中面积、周长、稳定性评价和综合评价结果，从中可以看出，丰产性前三名分别为郑1307、郑1311、周豆28号，面积值为1.691 7、1.654 8、1.556 8，稳产性评价前三名为周豆28号、科豆11号、郑1307，稳产性评价值为0.906 3、0.882 0、0.878 2，综合评价值前三名为郑1307、郑1311、周豆28号，综合评价值为1.218 9、1.199 4、1.187 8。

3 分析与讨论

本研究初次利用雷达图分析法对大豆品种进行丰产性和稳产性的综合评价，各品种在各地点的表现能够直观地反映在雷达图中，在评价对象较少的情况下可以直接根据雷达图进行丰产性和稳产性排名，但在综合评价对象较多的情况下需借助函数公式，计算多边形面积、周长及引入评价函数对其进行综合排名。

雷达图中多边形的面积越大证明丰产性越好，在面积一定的情况下，周长越短稳定性越好，一般情况下面积越大、周长越长，为解决评价稳产性这一问题，本研究引入稳定性评价函数Vx，Vx表示在多边形面积与其周长相同的圆的面积的比值代表品种的稳产性，利用Vy函数对丰产性和稳产性进行综合评价，为筛选既丰产又稳产的优良品种提供量化评价参考。

由表3结果可知，丰产性的结果与综合评价的结果基本一致，但是稳产性的结果与综合评价结果相差较大，主要是因为丰产性的指标是多边形面积，面积的数值比稳产性的数值大，且在综合平评价过程中丰产性和稳产性所占权重一样，使得综合排名结果偏向于丰产性排名结果。

4 结论

本研究初次利用雷达图分析了2018年15个参试品种（含对照）的丰产性和稳产性，雷达图显示15个参试品种在1号、2号、3号、6号试验点的产量较低，在4号、5号、8号、9号、10号试验点的产量较高。丰产性表现前三名的为郑1307、郑1311、周豆28号，稳产性表现前三名的为周豆28号、科豆11号、郑1307，综合表现前三名的为郑1307、郑1311、周豆28号。

参考文献：

[1]Song W W， Yang R P， Wu T T， et al. Analyzing the effects of climate factors on soybean protein， oil contents， and composition by extensive and high-density sampling in China[J].Journal of Agricultural and Food Chemistry，2016，64：4121-4130.

[2]Wu T， Yao Y， Sun S， et al. Temporospatial Characterization of Nutritional and Bioactive Components of Soybean Cultivars in China[J].Journal of the American Oil Chemists Socity，2016，93：1-18.

[3]尹小剛，陈阜.1961—2017年全球大豆生产时空变化[J].世界农业，2019（11）：65-71.

[4]张立富，刘天慧.中国大豆产业国际竞争力研究[J].农业经济，2015（3）：116-118.

[5]何鑫，马文娅，付汝洪，等.2006—2017年国家黄淮海夏大豆品种区域试验参试品种（系）分析[J].中国油料作物学报，2019，41（4）：537-549.

[6]李卫东，张孟臣.黄淮海夏大豆及品种参数[M].北京：中国农业科学技术出版社，2006：15-17.

[7]陈丽明，周燕芝，谭义青，等.双季机械直播早籼稻品种的丰产性和稳产性[J].中国农业科学，2020，53（2）：261-272.

[8]刘博，卫玲，樊云茜，等.基于AMMI模型的黄淮海夏大豆国家区试产量分析[J].中国农学通报，2015，31（27）：69-74.

[9]张泽，鲁成，向仲怀.基于AMMI模型的品种稳定性分析[J].作物学报，1998（3）：304-309.

[10]叶夕苗，程鑫，安聪聪，等.马铃薯产量组分的基因型与环境互作及稳定性[J].作物学报，2020，46（3）：354-364.

[11]严威凯.双标图分析在农作物品种多点试验中的应用[J].作物学报，2010，36（11）：1805-1819.

[12]常磊，柴守玺.GGE双标图在我国旱地春小麦稳产性分析中的应用[J].中国生态农业学报，2010，18（5）：988-994.

[13]苏顺宝.基于多维评价模型的长春市某中学教学评价系统的研究[D].大连：大连海事大学，2017.

[14]乔鹏程，吴正国，李辉.基于改进雷达图法的电能质量综合评估方法[J].电力自动化设备，2011，31（6）：88-92.

[15]王梓琪，肖思曲，程雨，等.贵州省医疗保障能力综合评价：基于TOPSIS?聚类?雷达图实证研究[J].中国医院，2019，23（12）：17-20.

[16]张平.地方融资平台融资渠道的比较研究：基于雷达图分析法的视角[J].现代经济探讨，2014（8）：64-68.

[17]封俊.基于VBA雷达图的攀枝花烤烟质量综合分析[D].雅安：四川农业大学，2017.

[18]杜薇，昌全，李冰，等.优化雷达图法在烤烟上部叶外观质量综合评价中的应用[J].中国烟草科学，2015，36（1）：24-29.

[19]程君奇，曹景林，李亚培，等.基于雷达图的湖北烤烟主要化学成分协调性综合评价[J].湖北农业科学，2016，55（13）：3387-3389.

[20]魏春阳，王信民，蔡宪杰，等.基于雷达图的烤烟外观质量综合评价[J].烟草科技，2008（12）：57-60.