糯高粱品系的灰色关联度分析
2020-12-18张一中柳青山
郭 琦，梁 笃，张一中，柳青山，张 伟，王 官
（山西农业大学高粱研究所，山西晋中030600）
我国白酒有着悠久的历史，白酒制造业是我国重要的传统产业。高粱是我国白酒的主要原料，糯质高粱更是众多中国名酒的优质原料。创新糯高粱种质、加强糯高粱品种选育、提高糯高粱的产量已经成为当前高粱研究的重要课题。
近年来，灰色关联度法、隶属函数法和主成分分析法（PCA）等[1-4]多指标综合分析方法越来越受到人们的关注。这些分析方法能够很好地从多水平、多因素着手，综合分析各指标的整体效应，使筛选出的结果更具有科学性。灰色关联系统自创立以来，已经在小麦、玉米和水稻等作物品种的综合评判方面得到了应用，并且取得了与实践相一致的结果[5-9]。但是用灰色关联度分析、筛选糯高粱品系还未见报道。
本试验对56份糯高粱品系的6个主要农艺数量性状进行测定，并采用灰色关联度分析法进行综合评价，从中筛选出综合性状优良的糯高粱品系，以期为糯高粱品种选育和产业发展提供种质支撑。
1 材料和方法
1.1 试验材料
参试材料选用56个糯高粱品系，如表1所示。其中，青壳洋和国窖红来源于四川省，L407B来源于辽宁省，其他品系均为山西农业大学高粱研究所自选品系。
1.2 试验方法
试验于2019年在山西省农业科学院高粱研究所东白基地进行。试验采用完全随机区组设计，3次重复，2行区，行长4 m，行距0.43 m，株距0.27 m进行播种。花期严格套袋，田间管理同一般生产田。在成熟期，各高粱品系选取3株调查株高、穗长，收获2行区全部高粱穗，并记录穗数。高粱穗晒干、脱粒，称质量，计算产量、穗粒质量，调查千粒质量，计算穗粒数。
1.3 数据处理
试验数据运用Excel软件进行灰色关联度分析、评定。
2 结果与分析
2.1 不同糯高粱品系农艺性状的表现值及参数分析
56份糯高粱品系各性状的表现值以及最大值、最小值、平均值、标准差、变异系数统计参数如表1所示。
表1 56份糯高粱品系各性状表现值及统计参数
续表1
从变异系数来看，56份糯高粱品系不同性状的变异系数存在较大差异，变异系数在14.6%～35.5%，说明参试材料的遗传变异比较丰富，为糯高粱品种选育提供了丰富的遗传基础。
2.2 灰色关联度评价
根据灰色系统理论[6]，将所有参试的品系视为同一灰色系统，每个品系是该系统中的一个因素。把品系的主要农艺性状的最佳数值结合起来，构成一个“理想品种”，以“理想品种”的株高、穗长、产量、千粒质量、穗粒质量、穗粒数等性状指标所构成的数列为参考数列X0（k），参试品系各个性状指标构建的数列为比较数列Xi（k）（i＝1，2，3，…m；k＝1，2，3，…n），m为参试品种数，n为评估性状数。利用公式进行关联度计算，从而确定参试种质优劣顺序。
2.2.1 选择理想品种 青壳洋是贵州省2000—2009年应用品种，且曾在区域试验中作为对照品种，所以，本研究第1种分析办法以青壳洋为“理想品种”进行[10-12]。
由于酱香型白酒独特的酿造工艺，要求酒用糯高粱具有粒小皮厚、颗粒饱满和玻璃质含量较高等特性，以保证原料能够经受“八蒸九煮”的酿造工艺[13]。本研究第2种分析办法以千粒质量最小、其他性状最大为“理想品种”进行，即产量8 269.2 kg/hm2、千粒质量12.7 g、株高240.0 cm、穗长33.0 cm、穗粒质量82.7 g、穗粒数3 421.8粒，构成最优指标集｛X0（k）｝＝（8 269.2、12.7、240.0、33.0、82.7、3 421.8）。
2.2.2 无量纲化处理，并求绝对差值 由于各性能指标量纲不同，需要将所有相应的Xi（k）数据除以X0（k）各点的数值，使原始数据无量纲化。根据无量纲化处理所得到的数据依求得绝对差值。
式中，εi（k）为Xi对X0在k点的关联度系数，ρ为分辨系数，取值范围在0～1，本研究取ρ＝0.5，称为二级最小差的绝对值，其中，表示X0数列与Xi数列在对应点差值中的最小差，在一级最小差的基础上再找出其中最小差就是二级最小差。同理，表示二级最大差的绝对值。把相应数值代入上式即可以计算出X0对Xi各性状的关联系数。
2.2.4 权重系数 通过变异系数法根据各性状的相对重要程度对所测试的各项指标分别赋予不同的权重系数。本研究采用的2种方法中，穗粒质量的权重系数最高，产量的权重系数次之（表2）。表明穗粒质量是影响高粱产量的重要因素。
表2 各性状的权重系数比较
2.2.5 参试材料与参考品种的灰色关联度及关联序位 关联系数只反映2个比较序列在某一时刻的紧密程度，而关联度可以确定比较数列与参考数列的相似程度，其大小可直接判断比较数列的优劣。
式中，γi为第i个品种的关联度，Wk为第k个性状的权重。
用2种方法计算的灰色关联度及排序列于表3。
表3 参试材料的关联度及排序
根据品种灰色关联度多维综合评价的原理，关联度越大，品种越优良。第1种方法中，关联度排序在前5位的参试材料分别是1-26B/0122B-3、红茅粱后代-2、国窖红、1-26B/0122B-1、01B-1，第2种方法中，关联度排序在前5位的参试材料分别是湘糯R/泸恢1变-3、M60826/055059、湘糯R/泸恢1变-1、国窖红、11476B-1。2种方法筛选出的品种不同，但2种方法都筛选出国窖红，说明其综合性状在这56个种质中表现最佳。
3 结论与讨论
遗传多样性是生态多样性和物种多样性的基础，通过遗传多样性研究可掌握高粱种质资源特性，为高粱品系改良和选育提供重要理论支撑[14-16]。本研究结果显示，56份糯高粱品系不同性状的变异系数存在较大差异，变异系数在14.6%～35.5%，说明参试材料的遗传变异比较丰富，为糯高粱品种选育提供了丰富的遗传基础。
本研究用2种方法筛选出的品种不同，由此可见，利用灰色关联度分析法评价作物品种时，选择的“理想品种”不同，评价结果也不同。穗粒质量是影响高粱产量的重要因素。本研究用的2种方法中，穗粒质量的权重系数最高，产量的权重系数次之。这与高士杰[17-18]、卢庆善[19]的研究结果一致。因此，在品种选育时，为确保产量应选穗粒质量大的品种。
灰色关联系统理论自创立以来，已在玉米、小麦、水稻、薏苡等作物品种的综合性状评价方面得到充分肯定[1-5]。本研究通过灰色系统理论对56个糯高粱种质的农艺性状进行了综合评价，结果表明，第1种方法中，品系1-26B/0122B-3、红茅粱后代-2、国窖红、1-26B/0122B-1、01B-1较好；第2种方法中，品系湘糯R/泸恢1变-3、M60826/055059、湘糯R/泸恢1变-1、国窖红、11476B-1较好。2种方法都筛选出国窖红，说明其综合性状在这56个种质中表现最佳。研究结果对糯高粱新品种选育和种质资源进一步开发利用具有重要的指导意义。
