黄淮麦区小麦新品种系灰色关联度分析.doc

黄淮麦区小麦新品种（系）灰色关联度分析


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　　摘要[目的]科学合理地评价小麦新品种（系）。[方法]利用2016—2017年度国家区域试验数据，应用灰色关联度分析法对17个小麦新品种（系）（含对照）的17个主要性状进行分析。 [结果]周麦36号、禾丰3号、新麦35、中育1220的加權关联度居前4位，综合性状较好，这与品种实际表现基本一致;而安科1502、圣麦101、皖宿321、创新118、天民346共5个品种的关联系数排名较低，建议淘汰。[结论]该研究为小麦品种选育和审定提供参考。
　　关键词小麦品种;灰色关联度;综合评估
　　
　　文章编号0517-6611（2019）02-0023-03
　　doi：.0517-
　　小麦产量高低是多种因素共同作用的结果，而各因素对产量影响的主次关系对品种丰产性鉴定尤为重要[1]。目前，区域试验结果的分析除了采用产量进行方差分析和丰产稳产性分析外，也对生育期、株高、熟相及抗逆性等非产量性状进行了分析，但如何将这些性状综合起来评价小麦品种（系）一直是个很难量化的难题[2-5]。鉴于此，笔者应用灰色关联度分析法对小麦的产量和非产量性状进行了多性状的综合分析，以期为小麦品种审定提供参考。
　　1材料与方法
　　
　　采用2016—2017年度国家区试早播3组区域试验1个参考品种（X0）和17个小麦新品种（系）作为参试品种（系），分别为对照周麦18（X1）、安科1502（X2）、安科157（X3）、创新118（X4）、泛育麦17（X5）、禾丰3号（X6）、徽研66（X7）、泉麦31（X8）、圣麦101（X9）、天民346（X10）、皖宿321（X11）、新麦35（X12）、郑麦103（X13）、郑麦16（X14）、郑品麦22号（X15）、中育1220（X16）、周麦36号（X17）。
　　
　　该试验安排在黄淮南片22个试点，田间试验采用随机区组设计，重复3次， m2[6]。田间调查和室内考种按区试统一方案进行，各性状均为各区试点的平均值[7-9]。
　　应用灰色关联度分析法，将所有参试品种（系）作为1个灰色系统，每个参试品种（系）作为系统中的1个因素[10-12]。构建1个理想的“参考品种”，以参考品种的各项性状指标构成1个参考数列[13-15]，以17个参试品种（系）的各项性状指标构成比较数列Xi（k）（i=1，2，3，…，n），其中n为参试品种（系）数，k为评估性状数。计算17个参试品种（系）之间的关联度，以确定各参试品种（系）的优劣次序。选择的17个测量性状分别为产量（kg/hm2）（K1）、穗粒数（粒）（K2）、千粒重（g）（K3）、容重（g）（K4）、穗数（万/hm2）（K5）、成穗率（%）（K6）、株高（cm）（K7）、最高分蘖（K8）、抽穗期（K9）、生育期（K10）、熟相（K11）、籽粒品质（K12）和叶锈病（K13）。
　　2结果与分析
　　
　　参考品种是指根据育种目标所制定的各性状理想值的集合，是多年育种目标与育种实践的结合[14-17]。产量、穗粒数、千粒重、容重、适用度、成穗率等性状越大越好，采用上限值;株高、生育期等在育种中要求适中，采用适中性测度;熟相等要求越小越好，熟相根据其评价值采用下限值。产量、穗粒数、千粒重、容重、成穗率均以略大于参试品种中最大值为宜;将成熟期最晚品种记为0，比其早熟1 d记为l，依次类推;株高以80 cm为宜、穗数以600万/hm2为宜;熟相分为1、3、5级，以1为宜。结果见表1。
　　
　　由于同一品种的不同性状差异很大，为方便进行灰色关联度分析，对原始数据进行无量纲化处理，即用X0分别去除Xi（k），从而得到1个数值全在[0，1]区间内的新数列（表2）。
　　、两级最大差和两级最小差
　　首先根据曹廷杰等[18]的计算方法，进行计算，所得结果列于表3;再根据表3求得两级最大差、两级最小差。
　　[17、19]，得到X0对X1各性状的关联系数（表4）。K为加权关联系数，根据小麦各性状重要程度不同及育种目标与实践，按各性状的相对重要程度分别赋予不同权重系数。最后，求得