?３６?陕西农业科学
应用模糊综合评判和灰色系统理论对夏大豆区试品种的
分析评价
许海涛，王友华
（河南省驻马店市农业科学研究所，河南驻马店４６３０００）
提要：应用模糊数学和灰色系统理论，对２００４年河南省夏大豆区试品种进行多因素综合评价分析，结果表明：郑９８００５评价指标是Ｏ．７３２，综合表现最优，其次是驻豆５号，其评价指标是ｏ．６９４，丁９３①药评价指标是Ｏ．３１１，综合表现最差，此结果与试验地实际表现相吻合。
关键词：大豆区试；多因素；模糊数学；灰色系统；综合评价
选育高产、优质、抗病、综合性状优良的大豆新品种，是当前育种工作的方向。迄今为止，对夏豆区试品种一般只采用产量性状的方差分析，易失去与产量性状、生产需求相关的其它性状的信息，造成对品种评价的片面性。运用灰色系统理论和模糊数学，对２００４年河南省夏大豆区试品种进行多因素综合分析，对品种作出全面、客观、合理的评价，为大豆新品种的审定和利用提供可靠依据。
１试验设计
本试验由河南省农科院棉油所分别安排在省农科院、驻马店、长葛、漯河、泌阳、安阳、南阳、濮阳、商丘、周口和宝丰，由河南农科院棉油所统一汇总。供试品种分别为濮１２９、驻豆５号、郑９８００５、周９５（１７）一２—１１、郑９８１２０一５、商豆７号、郑９８１３０、郑９８１２０～１、科豆１号、周９５２１—３—４、丁９３①药，采用随机区组排列，３次重复，７行区，行长５ｍ，行距ｏ．４ｍ，小区面积１４ｍ２，株距１３ｃｍ，３粒摆播，单株留苗，密度１２５００株／６６７ｍ２。收获时去边行，实收中间５行，计产面积１０ｍ２。收获前第一、二重复中间５行随机取样１０株以备考种。
２多因素综合评价数学模型
多因素综合评价数学模型计算公式为：Ｂ—Ａ?Ｒ一（ｂ１，ｂ２，……ｂｎ），其中Ｂ为综合评价集，Ｒ为模糊转换矩阵，即所选评价指标的隶属度数值，Ａ为权重系数，ｂ１，ｂ２，……ｂｎ分别为各品种优劣的排序。评价因素集为Ｕ。
根据育种目标，用灰色关联度法对各性状的权重系数科学赋值。由各品种的评价因素的平均值得出评价要素的最好水平和最差水平。其中隶属度函数计算公式为：
，、Ｘ—Ｘ二。
ｐＬｘ户瑟＝ｊ‘
肛（ｘ）——隶属度数值
ｘ——每个特征数值
Ｘ一——最大特征数值（最好水平）
Ｘ血。——最小特征数值（最差水平）
根据隶属度函数计算公式得出产量的隶属度函数：
ｆＯＸ≤２?０５ｕＡｌ（ｘ）一｛淼２．０５《＜２．８６
【１ｘ≥２．８６
ｆＯＸ≤Ｏ?６５魄（ｘ）一｛蒜ｏ．６５＜ｘ＜２．３９
【１ｘ≥２．３９在此仅列出产量和有效分枝的隶属度函数，其余的以此类推。
３权重系数的确定
如何确定各性状的权重至关重要，采用灰色关联度法对各性状进行科学赋值，确定权重，克服了人为赋值的片面性，使评价更加客观全面合理。３．１评价因素
评价要素要按照系统的原则进行选择。产量与品种好坏直接相关，丰产性因素决定了产量，植株的抗病性、抗倒性直接影响大豆的产量与品质，因此，选择小区产量、丰产因素（有效分枝、单枝荚
＝．收稿日期：２００６一０２—２３
作者简介：许海涛（１９７４一），男，河南上蔡入，助理研究员，毕业于西北农业大学，主要从事作物育种与栽培技术研究。
许海涛等：应用模糊综合评判和灰色系统理论对夏大豆区试品种的分析评价?３７?
数、单株粒重、百粒重、生育期）、抗病性、抗倒性等性状，组成评价因素Ｕ（ＵＡｌ，ＵＡ２’．．…?ＵＡ８）。由于对品种的评定目前仍以产量为重要依据，因此，以小区产量为参考序列，其余７个性状为比较序列，各品种评价因素的平均值见表１。
表１各品种评价因素的平均值注：生育期、病毒病和倒伏级采用倒数赋值。
３．２数据无量纲化
由于各性状的单位不同，需对各性状原始数据进行无量纲化处理。就育种目标和生产应用来说，小区产量、有效分枝、单株荚数、单株粒重、百粒重、抗病性、抗倒性越大越好；生育期越短越好。确定８个性状的最优序列值为１，进行无量纲化，见表２。３．３产量与各性状的差序列
各陛状无量纲数值与产量的差序列公式为：
△ｉ（ｋ）一ｌｒ—ｒｆ”Ｉ
其中△ｉ（ｋ）表示差序列，ｒ为产量无量纲数值，ｒｉ：ｋ）为其它７个性状无量纲数值，得性状差序列见表３。
表２数据无量纲化
表３产量与各性状差序列
?３８?陕西农业科学３．４两极差最小极差ｍ—ｏ，最大极差ｍ—ｏ．８４２０３．５产量与各性状的关联系数、关联度灰色关联系数公式：＠一赤器‰Ｑ：垒呈！Ｑ△ｉ（ｋ）＋０．４２１０
关联度公式：３．６确定各性状的权重系数
Ｒ＝
濮１２９１Ｏ?５５１Ｏ．９６Ｏ．０３０．９５０．０６０．１６驻豆５号Ｏ．９８Ｏ．４２Ｏ．８８１Ｏ．３００．９８０．０６０．１３郑９８００５Ｏ．９３０．６２Ｏ．７２０．７２Ｏ．２６１１０．１６Ｑ±Ｑ：垦丕Ｑ！量地△ｉ（ｋ）＋０．８４２０
２００６（３）对各性状与产量的灰色关联度进行规一划处
理，就得到各性状权重系数。小区产量：有效分枝：单株荚数：单株粒重：百粒重：生育期：
抗病性：抗倒性一ｏ．１８：ｏ．０９：ｏ．１３：ｏ．１６：Ｏ．１１：Ｏ．１６：Ｏ．１０：Ｏ．０７。
４确定模糊矩阵
４．１各品种评价要素
４．２模糊转换矩阵
根据各性状隶属度函数公式，分别将表１备
指标值代入，即得出其模糊转换矩阵Ｒ。表４产量与各性状关联系数、关联度
表５评价要素
周郑９５（１７）一２—１１９８１２０一５Ｏ．８４Ｏ．４１Ｏ．６９Ｏ．９７Ｏ．４１Ｏ．７０Ｏ．３８Ｏ．１０Ｏ．８０Ｏ．０９Ｏ．３９Ｏ．６００．４６Ｏ．６８Ｏ．３８Ｏ．４６商豆７号Ｏ．７８Ｏ．５７Ｏ．６２Ｏ．６７Ｏ．２８０．７６１０．０８郑９８１３００．７７Ｏ．１０Ｏ．６８０．７３Ｏ．１８Ｏ．７９Ｏ．０６Ｏ．０９郑科豆９８１２０一１１号Ｏ．７３Ｏ．６９Ｏ．０６ＯＯ．２６Ｏ．５３Ｏ．３００．８４Ｏ．４１０．２０Ｏ．７３Ｏ．２１Ｏ．３８０．３８１Ｏ周９５１２０３０４０．６７Ｏ．４００．５８０．５８Ｏ．１８Ｏ．８８ＯＯ．２８丁
９３①药
Ｏ
１
Ｏ
Ｏ
１
０
１
Ｏ．１６
瞵。∑㈣１一ｎ—ｂ
许海涛等：应用模糊综合评判和灰色系统理论对夏大豆区试品种的分析评价?３９?
５结果与分析
５．１试验结果
由权重系数Ａ一（ｏ．１８，ｏ．０９，ｏ．１３，ｏ．１６，ｏ．１１，ｏ．１６，ｏ．１０。ｏ．０７），综合评价集Ｂ—Ａ×Ｒ，计算得出：
Ｂ一（Ｏ．６８６，Ｏ．６９４，Ｏ．７３２，Ｏ．６３５，０．５２８，０．６３８，Ｏ．４８９，０．４２１，Ｏ．４７２，０．３１１）
５．２结果分析
由综合评价集Ｂ可知：郑９８００５评价指标是ｏ．７３２，综合表现最优，其次是驻豆５号其评价指标是ｏ．６９４，丁９３①药评价指标是ｏ．３１１，综合表现最差，此结果与试验地实际表现相吻合。
６讨论
（１）多因素综合评价与方差分析比较，结果表明：以产量性状进行方差分析，产量差异显著，其品种优劣为：濮１２９＞驻豆５号＞郑９８００５＞周９５（１７）一２一１１＞郑９８１２０一５＞商豆７号＞郑９８１３０＞郑９８１２０一１＞科豆１号＞周９５２１—３—４＞丁９３①药；多因素综合评价分析品种优劣：郑９８００５＞驻豆５号＞濮１２９＞商豆７号＞周９５
（上接第３５页）
表５品种问产量分析比较
品种问标准差：５％ＬＳＤ—Ｏ．４７６×２．１４５—１．０２；１％ＬＳＤ一０．４７６×２．９７７—１．４２。
从表５不同品种间产量比较分析结果来看，品种间存在水平差异，９０２３品种与新麦９号、豫麦３４两个品种５％差异水平不显著，与其他５个品种显著；９０２３品种与３２６、豫麦４７两个品种１％差异水平显著，其他５个品种不显著。说明除９０２３品种产量水平最高外，其他７个品种处于同（１７）一２—１１＞郑９８１２０一５＞郑９８１３０＞郑９８１２０一１＞周９５２１—３—４＞科豆１号＞丁９３①药。
（２）由结果分析可知，郑９８００５综合评价最优，丁９３①药综合评价最差，与区试试验中的实际表现相符合，说明运用灰色系统理论和模糊数学对大豆区试品种进行多因素综合评价分析切实可行。
（３）利用模糊数学对夏大豆区试品种进行多因素综合评价分析，克服了单靠产量性状评价品种优劣的弊端，评价客观全面，更能真实的表达品种的实际表现，为示范推广提供可靠依据。
（４）合理设计评价因素和确定权重系数是多因素综合评价中的一个关键环节，它直接影响评价结果，应根据当地生产实际和社会需求综合确定。
参考文献：
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２５．
一产量水平。
４小结
（１）供试８个小麦品种中，豫麦３４、温麦６号、新麦９号偏早熟；９０２３、３２６品种偏晚熟；其成熟期相差５ｄ；９０２３品种株型偏高，分蘖性较强；温麦６号、３２６株型偏低。
（２）供试８个品种，均具有良好的抗倒伏性；均未有赤霉病、黑穗病和青干发生；对条锈病除温麦６号和济麦１７两个品种感染外，其余６个品种均具有中、高抗性。
（３）９０２３品种单产最高为４６６．７ｋｇ／６６７ｍ２，千粒重大为５０．７９；豫麦４７品种产量最低为３８２．２ｋｇ／６６７ｍ２，经差异性显著分析，除９０２３品种产量水平最高外，其他７个品种处于同一产量水平。
（４）对比分析不同品种的生物性、抗逆性、产量各因素，筛选出适宜于关中灌区种植的高产优质小麦品种９０２３，应大面积示范推广种植。
应用模糊综合评判和灰色系统理论对夏大豆区试品种的分析
评价
作者：许海涛， 王友华
作者单位：河南省驻马店市农业科学研究所,河南,驻马店,463000
刊名：
陕西农业科学
英文刊名：SHAANXI JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES
年，卷(期)：2006，""(3)
引用次数：11次
参考文献(2条)
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应用模糊数学和灰色系统理论,对2003年河南省夏大豆区试品种进行多因素综合评价分析.结果表明:品种代号⑩评价指标是0.886,综合表现最优;其次是代号⑨,评价指标是0.816;品种代号①评价指标是0.258,综合表现最差.此结果与试验地实际表现一致.
引证文献(11条)
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