• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于灰色關聯(lián)度分析法綜合評價小麥區(qū)域試驗品種

      2022-06-30 11:49:02薛偉張瑋畢經偉田軍趙禹凱譚麗萍
      安徽農學通報 2022年10期
      關鍵詞:灰色關聯(lián)度綜合評價

      薛偉 張瑋 畢經偉 田軍 趙禹凱 譚麗萍

      摘 要:對2021年度內蒙古水地小麥區(qū)域試驗13個供試品種的10個主要農藝性狀進行了灰色關聯(lián)度分析,通過加權關聯(lián)度位次并結合產量位次,綜合評價各品種是否適宜本地區(qū)種植。結果表明,加權關聯(lián)度排序中,赤18鑒3、兆豐10號、赤麥10號位列前3位,產量位次為3、4、6位,綜合評價較高,適合在赤峰地區(qū)種植;兆豐16號產量最高,但千粒重和穗粒數(shù)較低,且生育期最長,并不適合本地區(qū)種植。

      關鍵詞:小麥品種;綜合評價;灰色關聯(lián)度

      中圖分類號 S512.1 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731(2022)10-0088-03

      Applying the Grey Correlation Anlysis Method to the Comprehensive Evaluation of Wheat Varieties

      XUE Wei? ?ZHANG Wei? ?BI Jingwei? ?TIAN Jun? ?ZHAO Yukai? ?TAN Liping

      (Chifeng Academy of Agricultural and Animal Husbandry Sciences, Chifeng 024031, China)

      Abstract: In the present study, through grey correlation degree analysis, ten important agronomic traits of thirteen theat varieties, which were chosen from wheat vultivars regional trial of irrigable land group in Inner mongolia in 2021, were comprehensive evaluated. The result show that Chi 18-3, Zhaofeng 10, Chi 10 were suitable planted in Chifeng. Zhaofeng 16 had high yields, but grey correlation degree, 1,000 kernel weight and ear grains were in low level, the variety was not suitable planted in the area.

      Key words: Wheat variety; Comprehensive evaluation; Grey correlation degree

      小麥區(qū)域試驗是對小麥新品種在同一生態(tài)類型區(qū)的多個不同自然區(qū)域,接近大田管理條件下鑒定品種的豐產性、適應性、抗逆性及其他重要特征特性,從而確定品種的利用價值和適宜種植區(qū)域的試驗。目前,區(qū)域試驗結果是以產量為依據(jù)進行方差分析和穩(wěn)定性分析,品種簡評也是主要以產量排名及主要農藝性狀數(shù)據(jù)為主,沒有對主要農藝性狀進行定量分析的綜合評價。通常,個別品種極為適合在某些自然區(qū)域種植,但由于多點綜合產量水平不夠高未能通過審定而不能進行推廣,而通過審定的品種在這些自然區(qū)域種植并不理想,導致該自然區(qū)域生產上種植面積和品種的更迭受到嚴重限制。為此,本研究應用灰色關聯(lián)度分析法對內蒙古自治區(qū)2021年度水地小麥區(qū)域試驗赤峰試點的數(shù)據(jù)進行分析,對參試品種在該地區(qū)的表現(xiàn)進行綜合評價,以期為新品種的審定提供參考。

      1 材料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源 采用2021年度內蒙古自治區(qū)水地小麥區(qū)域試驗赤峰試點田間調查及室內考種數(shù)據(jù),共13個品種,農麥125、巴麥20、兆豐10號、赤18鑒3、農麥1886、農麥845、農麥A592、蒙紫麥1號、巴麥21號、赤麥10號、赤麥11號、兆豐16號、永良4號。選取參試品種性狀指標平均值,分別為產量、千粒重、穗粒數(shù)、容重、白粉病、葉銹病、生育期、株高、穗長、穗下莖10個性狀(具體數(shù)據(jù)見表1)。

      1.2 灰色關聯(lián)度分析法 按照灰色系統(tǒng)理論,將參試品種整體看作一個灰色系統(tǒng),把單個品種看作一個因素。考察參試品種綜合表現(xiàn),先設想“理想品種”,把各性狀的最優(yōu)值設為參考品種X0,品種的各項性狀指標構成設為比較數(shù)列X'ij。運用灰色系統(tǒng)分析法計算各品種的灰色綜合評判值Gi,并根據(jù)Gi 值大小對各品種綜合性狀進行排名,按以下程序和公式計算分析,數(shù)據(jù)處理使用Excel 2016進行。

      (1)無量綱化處理:將表1數(shù)據(jù)按照指標屬性進行無量綱化處理,使每一個觀察值都位于0~1。在考察的所有指標中,產量、千粒重、穗粒數(shù)、容重為正向指標,生育期、株高、穗長、穗下莖為中性指標。白粉病、葉銹病、生育期轉為正向指標后計算,病害以免疫處理記(免疫記5,高抗、中抗、中感、高感依次記4、3、2、1),以最早熟記(最晚熟品種記1,每早熟1d加1)公式如下,處理結果見表2。

      正向指標:Xij(k)=X'ij(k)/X0(k)

      中性指標:Xij(k)=X0(k)/(X0(k)+|X0(k)-X'ij(k)|)

      (2)求最大差值和最小差值:計算無量綱化后的參數(shù)與參考品種數(shù)列差數(shù)的絕對值,公式為Δi(k)=|X0(k)-Xij(k)|,并求出各性狀的最大差值maxΔi(k)與最小差值minΔi(k)。

      (3)計算參試品種各性狀與標準品種各性狀的關聯(lián)系數(shù)[εi(k)=minΔi(k)+ρmaxΔi(k)Δi(k)+ρmaxΔi(k)]。式中,ρ為分辨系數(shù),常取0.5。

      (4)計算關聯(lián)度[γ i=1nk=1nει(k)]和權重[Wi=γi(k)k=1nγi(k)]。式中,n為品種數(shù)。

      (5)求灰色評判值[Gι=k=1n(ει×Wι)],根據(jù)[Gι]值評價各參試品種順序。

      2 結果與分析

      采用灰色關聯(lián)度分析,根據(jù)各性狀關聯(lián)系數(shù)求出的權重(見表3)計算加權關聯(lián)度,綜合評價各品種在本地區(qū)種植的優(yōu)劣程度(見表4)。由表3、4可知,各主要農藝性狀權重的排序為容重>株高>產量>千粒重>穗粒數(shù)>穗長>穗下莖>葉銹病>白粉病>生育期。參試品種中大部分的加權關聯(lián)度位次與產量位次基本相符,差距不超過3位,只有X5和X12差別較大。

      3 結論與討論

      3.1 結論

      3.1.1 各農藝性狀關聯(lián)系數(shù)及權重 計算供試品種各農藝性狀的關聯(lián)系數(shù)和權重后發(fā)現(xiàn),容重、千粒重、穗粒數(shù)都是影響小麥產量和品質的重要農藝性狀,占權重較大合理;13個品種生育期相差不大,所以占權重較小;2021年度白粉病和葉銹病發(fā)生較晚且不重,所占權重較小也合理;株高屬于中性指標,但所占權重較大,是因為赤峰地區(qū)不適于種植株高過矮的小麥,容易早衰,而株高過高則容易倒伏。

      3.1.2 供試品種綜合評價結果 加權關聯(lián)度排序中,赤18鑒3(X4)、兆豐10號(X3)、赤麥10號(X10)位列前三,產量位次分別為3、4、6位,可以看出在產量表現(xiàn)和農藝性狀綜合評價后,這3個品種在所有供試品種中最適合在赤峰地區(qū)種植。農麥1886(X5)和兆豐16號(X12)產量位次與加權關聯(lián)度位次相差較大。其中兆豐16號(X12)雖然產量最高,但千粒重和穗粒數(shù)較低,且生育期最長,在生產上并不適合本地區(qū)種植。農麥1886(X5)雖然產量較低,但穗粒數(shù)、株高、穗長都較為突出,可以作為中間材料在保持優(yōu)良性狀的同時提高產量。

      3.2 討論 目前,在區(qū)域試驗總結中仍最為關注產量的高低,品種簡述中也只簡略地羅列調查和考種結果。產量結果結合主要農藝性狀進行的綜合評價可以更全面地了解區(qū)域試驗中各品種適宜種植的地區(qū),可以作為品種審定的依據(jù)之一。在日常育種工作中,可將核心種質資源及歷年區(qū)域試驗參試品種進行灰色關聯(lián)度分析,建立更多的“理想品種”作為育種目標。同時,可將種質資源進行農藝性狀的相關性分析和聚類分析,全面了解各類型種質資源的遺傳變異水平,為雜交親本選配和新品種選育奠定基礎。

      參考文獻

      [1]NY/T 1301-2007,農作物品種區(qū)域試驗技術規(guī)程小麥[S].2007.

      [2]鄒永紅,譚建林.基于綜合灰色關聯(lián)度加權法的玉米品種評價[J].南方農業(yè)學報,2011,42(8):1007-1010.

      [3]王鵬,侯思宇.基于農藝性狀的大豆種質資源多樣性分析及評價[J].山西農業(yè)科學,2021,49(9):1025-1030.

      [4]昝凱,周青,張志民,等.灰色關聯(lián)度和DTOPSIS法綜合分析河南區(qū)域試驗中大豆新品種的農藝性狀表現(xiàn)[J].大豆科學,2018,37(5):664-671.

      [5]王彬龍,魏艷麗.灰色關聯(lián)度分析法在山西省旱地小麥區(qū)域試驗中的應用初探[J].陜西農業(yè)科學,2020,66(12):25-27.

      [6]丁成偉.雜交粳稻品種評價及性狀改良技術途徑研究[D].南京:南京農業(yè)大學,2004.

      (責編:徐世紅)

      猜你喜歡
      灰色關聯(lián)度綜合評價
      森林碳匯影響因素的灰色關聯(lián)分析
      大經貿(2016年11期)2017-01-06 21:39:07
      陜西省各地區(qū)人力資本水平綜合評價與分析
      基于灰色層次分析法的艦艇衛(wèi)星通信效能評估方法研究
      10kV配電線路帶電作業(yè)安全綜合評價應用探究
      基于熵權TOPSIS法對??谑嗅t(yī)療衛(wèi)生服務質量的綜合評價
      主成分分析法在大學英語寫作評價中的應用
      大學教育(2016年11期)2016-11-16 20:33:18
      農業(yè)產業(yè)結構調整與農業(yè)經濟發(fā)展的灰色關聯(lián)度分析
      中國市場(2016年34期)2016-10-15 16:14:56
      基于AHP灰色關聯(lián)分析的企業(yè)電子商務信用評價研究
      商(2016年25期)2016-07-29 21:07:14
      湖南省經濟增長影響因素實證分析
      中國市場(2016年21期)2016-06-06 04:07:01
      鄭州市各縣(市)創(chuàng)新能力綜合評價
      云浮市| 棋牌| 镇坪县| 巴彦淖尔市| 红河县| 句容市| 台南市| 浦县| 嘉峪关市| 行唐县| 河曲县| 宿松县| 栾川县| 冷水江市| 隆子县| 互助| 凉山| 独山县| 刚察县| 宜川县| 泽普县| 延安市| 盈江县| 华阴市| 陆河县| 武鸣县| 潜江市| 赣州市| 扶余县| 轮台县| 安仁县| 淮南市| 喀喇沁旗| 海晏县| 巴林右旗| 且末县| 白城市| 宁都县| 嵩明县| 澄城县| 湾仔区|