李衛(wèi)華　羅成剛　陳志強(qiáng)等

摘要：為了更準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)煙草品種區(qū)域試驗(yàn)中參試品種的優(yōu)劣，應(yīng)用熵值賦權(quán)的DTOPSIS評(píng)價(jià)法，根據(jù)8個(gè)區(qū)域試驗(yàn)品種在2010年全國(guó)烤煙品種區(qū)域試驗(yàn)西南區(qū)的產(chǎn)量、均價(jià)、上等煙比例、葉片數(shù)、株高、總植物堿、總糖、鉀含量等多個(gè)指標(biāo)對(duì)參試品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，參試品種中YN105、QL-3表現(xiàn)最好，YN110、黔煙7號(hào)次之，Y892、黔煙1號(hào)、CF221表現(xiàn)劣于對(duì)照K326。結(jié)果與品種實(shí)際表現(xiàn)一致，表明運(yùn)用熵值賦權(quán)的DTOPSIS法對(duì)烤煙品種試驗(yàn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)是可行的。

關(guān)鍵詞：DTOPSIS；熵權(quán)；品種試驗(yàn)；綜合評(píng)價(jià)

中圖分類號(hào)：S572 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）07-1590-03

煙草品種區(qū)域試驗(yàn)是正確鑒定煙草新品種的生產(chǎn)性狀、適應(yīng)范圍，為品種推廣應(yīng)用提供依據(jù)的試驗(yàn)過(guò)程，試驗(yàn)必須在多個(gè)年份、多個(gè)地點(diǎn)進(jìn)行。試驗(yàn)結(jié)果需經(jīng)過(guò)一定的評(píng)價(jià)方法選出優(yōu)良品種，所以參試品種優(yōu)劣的合理評(píng)價(jià)對(duì)于新品種選育和品種推廣至關(guān)重要。以往多采用方差分析法和新復(fù)極差法對(duì)參試品種的單一性狀進(jìn)行評(píng)判對(duì)比，結(jié)合主觀定性分析與描述進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，整個(gè)過(guò)程較為繁雜，主觀性較強(qiáng)，往往不能全面反映品種的優(yōu)劣。

近年來(lái)綜合評(píng)價(jià)方法已廣泛應(yīng)用于多種作物的品種評(píng)價(jià)中。其中灰色關(guān)聯(lián)度分析法[1-3]和DTOPSIS法[4-6]應(yīng)用較為廣泛，且具有良好的效果。與灰色關(guān)聯(lián)度分析法相比，DTOPSIS法計(jì)算較為復(fù)雜，分析結(jié)果差異明顯[7]，但這兩種方法都需人為確定指標(biāo)權(quán)重，針對(duì)以上兩種方法在計(jì)算權(quán)重中的缺陷，試驗(yàn)以熵值賦權(quán)[8，9]的DTOPSIS法對(duì)全國(guó)烤煙區(qū)域試驗(yàn)西南區(qū)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行綜合分析，探討改進(jìn)的DTOPSIS法在烤煙品種試驗(yàn)中的運(yùn)用，旨在為從烤煙品種試驗(yàn)的參試品種中鑒定出優(yōu)良品種提供依據(jù)和方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

選用2010年全國(guó)烤煙區(qū)域試驗(yàn)西南區(qū)10個(gè)試點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。參試品種共8個(gè)，分別為黔煙1號(hào)、黔煙7號(hào)、CF221、YN110、Y892、YN105、QL-3，對(duì)照品種為K326。試驗(yàn)采取完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，3次重復(fù)。

1.2 參考性狀的選擇

為了更全面地評(píng)價(jià)煙草品種的優(yōu)劣，根據(jù)烤煙品種各性狀指標(biāo)間的相關(guān)性，選取產(chǎn)量、均價(jià)、上等煙比例、葉片數(shù)、株高、總植物堿、總糖、K2O等8個(gè)與烤煙品種優(yōu)劣相關(guān)的性狀作為參考性狀[10]。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 DTOPSIS法原理 DTOPSIS法的基本原理是借助多目標(biāo)決策問(wèn)題的“理想解”和“負(fù)理想解”去排序，其特點(diǎn)是把每一個(gè)性狀指標(biāo)均量化為可比較的規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值，且對(duì)每一指標(biāo)都找出其“理想解”和“負(fù)理想解”，因而能詳細(xì)比較各指標(biāo)間的差異。具體步驟如下：

1）設(shè)有m個(gè)品種n個(gè)性狀指標(biāo)，建立矩陣A：

A=Y11 Y12 … Y1nY21 Y22 … Y2n … … … …Ym1 Ym2 … Ymn

2）將A進(jìn)行無(wú)量綱化處理，使其成為可相互比較的規(guī)范化矩陣Z，其中Zij為：

Zij=Yij/Yjmax，Yjmax=max（Yij），正向指標(biāo)處理公式Y(jié)i0/[Yi0+abs（Yi0-Yij）]，固定指標(biāo)處理公式

式中，（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；Yi0為性狀目標(biāo)值）

3）建立加權(quán)的規(guī)范化決策矩陣R，其中元素Rij=WjZij，Wj是第j個(gè)性狀指標(biāo)的權(quán)重（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）。

4）品種性狀的理想解和負(fù)理想解：

Xi+={X1+，X2+，…，Xn+}，其中Xi+={（maxRij/j）/i}

Xi-={X1-，X2-，…，Xn-}，其中Xi-={（minRij/j/j）/i}

5）利用歐基里德范數(shù)作為距離的測(cè)度，得到各品種與理想解的距離為：

6）計(jì)算每個(gè)品種對(duì)理想解的接近度：

Ci=Si-/（Si-+Si+），Ci∈[0，1] i=1，2，…，m （3）

結(jié)果按照Ci的大小排序，最大者即為最優(yōu)品種。

1.3.2 熵權(quán)法原理 熵原本是熱力學(xué)概念，最先由香農(nóng)（Shannon）引入信息論，它用于測(cè)度一個(gè)系統(tǒng)的無(wú)序程度。若系統(tǒng)處于不同的狀態(tài)，每種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為Pi（i=1，2，2 結(jié)果與分析

2.1 建立評(píng)價(jià)矩陣A

數(shù)據(jù)采用2010年全國(guó)烤煙品種試驗(yàn)西南區(qū)試驗(yàn)10個(gè)地點(diǎn)的平均值，選取8個(gè)與烤煙品種品質(zhì)密切相關(guān)的性狀進(jìn)行分析，由這些數(shù)據(jù)組成的矩陣A如表1。

2.2 數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理

各個(gè)性狀的量綱和數(shù)量級(jí)不同，需將數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。產(chǎn)量、均價(jià)、上等煙比例、K2O作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，數(shù)值愈大愈好，采用正向指標(biāo)處理公式；優(yōu)質(zhì)煙株要求株高、葉片數(shù)、總糖、煙堿適中，Yi0分別取打頂高度105 cm、葉片數(shù)22片、總糖含量20%、總植物堿含量2.6%作為理想值[11]。數(shù)據(jù)經(jīng)無(wú)量綱化處理后結(jié)果如表2。

2.3 熵權(quán)法確定各性狀權(quán)重

根據(jù)熵權(quán)法原理，先將初始矩陣進(jìn)行均值化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，再將矩陣中的數(shù)據(jù)代入公式（4）、（5）、（6）計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重Wj={0.115 2、0.090 9、0.141 3、0.142 0、0.103 0、0.148 1、0.121 8、0.137 7}，用各指標(biāo)權(quán)重值乘以無(wú)量綱化處理結(jié)果，得出加權(quán)的規(guī)范化決策矩陣R如表3。

2.4 歐氏距離的計(jì)算及各品種對(duì)理想解的相對(duì)接近度

根據(jù)1.3.1中的公式求得各性狀的理想解和負(fù)理想解數(shù)列

Xi+={0.110 3 0.088 7 0.141 3 0.142 0 0.103 0 0.129 7 0.121 3 0.137 7}

Xi-={0.094 3 0.081 5 0.107 4 0.124 4 0.057 2 0.102 8 0.092 6 0.099 4}

把Rij、Xi+、Xi-代入公式（1）、（2），得到Si+、Si-，并將它們代入公式（3）可得各品種對(duì)理想解的接近度Ci，按照DTOPSIS法理論，Ci值越大表明參試品種綜合性狀越優(yōu)良。由表4可知，品種YN105、QL-3的Ci值較高，且數(shù)值十分接近，兩個(gè)品種產(chǎn)量、均價(jià)、上等煙比例等性狀數(shù)值均較高，綜合評(píng)價(jià)最高；YN110、黔煙7號(hào)Ci值較接近，高于對(duì)照品種K326，表現(xiàn)次之；Y892、黔煙1號(hào)、CF221的Ci值小于對(duì)照品種，表現(xiàn)最差。

3 小結(jié)

DTOPSIS法源于陳廷[12]提出的TOPSIS法，姚興濤[13]將其改進(jìn)后用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多目標(biāo)決策。DTOPSIS法選取多個(gè)指標(biāo)對(duì)品種進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，克服了以往只選用單一指標(biāo)進(jìn)行方差分析的弊端，并且當(dāng)使用新復(fù)極差法測(cè)驗(yàn)差異不顯著時(shí)，應(yīng)用DTOPSIS法可比較出品種的優(yōu)劣。為了使評(píng)價(jià)結(jié)果全面反映出品種綜合水平，選取了8個(gè)與烤煙品種品質(zhì)密切相關(guān)的性狀，性狀選擇更具客觀性和代表性。

熵值賦權(quán)的DTOPSIS評(píng)價(jià)法避免了由專家確定權(quán)重的主觀性，綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與生產(chǎn)實(shí)際相符，適合于在實(shí)際工作中應(yīng)用。由于品種評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取和指標(biāo)權(quán)重的分配是運(yùn)用DTOPSIS法評(píng)價(jià)的關(guān)鍵，對(duì)結(jié)果有著直接的影響，在實(shí)際運(yùn)用中亦可采用客觀賦權(quán)與主觀賦權(quán)相結(jié)合的方法確定權(quán)重，根據(jù)生態(tài)條件和育種目標(biāo)合理選取評(píng)價(jià)指標(biāo)。

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