全 文 ：第 2 5卷 第 2期 热 带 作 物 学 报
CH INE S E J OU RN L AO F R TOP I CAL R O CPS
V ol
.
2 5
20 4年 6月 J u n.
N 0
.
2
2X ( )冲
灰色关联度对腰果新品种的综合评估
邓穗生
(中国热带农业科学院品种资源研究所 海南 檐州 5 1 73 7 7 )
摘要 对选育的 1个腰果 ( A nQ ca rd iu m c o。诚 n椒。 L . )品种从产量 、 品质 、 花期和果实形态等 1 6个性状应用
灰色关联度分析法进行综合评估 。 结果表明 :G A一 3 6和 FL一 3 0的关联度大 , 与参考品种最接近 , 综合性状表现
优 , 具有产量高 、 品质优 、 雌花比例高 、 着果率和成果率高等特点 : 同时 , FL 一30 还具有坚果大 、 果仁大的特点 ;
GA
一
63 也具有出仁率高 、 早熟等特点 。 GA 一 51 的关联度小 , 综合性状表现最差 , 其余各参试品种综合性状经加权
后 , 由好到差的排序为 C P一 63 一 36 、 LH 一2 一21 、 H L 一2 一 13 、 C P一 6一 15 、 B 一 1 、 H L一 7一 23 、 CP 一5一 1 1 、 H L 一6 一23 。 结果分析指出 , 灰
色关联度综合评估排序结果是符合各品种的客观实际的 。
关键词 灰色关联度 腰果 品种 综合评估
中图法分类号 5 667 . 902 . 3
以往对新品种的评价 , 主要针对性状 的重要指标 (如产量 · 品质等 ) 进行分析比较 , 缺乏与其他诸多
性状相结合 的综合评价 , 因而具有一 定的局限性 。 2 0 世纪 80 年代 , 灰色 关联度分析法开始应用于椰子
产量与气象条件的分析上 【, ’ 。 随后 , 在作物新品种 的综合 评估方面 , 先 后在 小麦 、 水稻 、 玉米 、 棉花和花
生等粮棉 油作物 上应用 , 取得 了良好效果 [州 ;在经济作物如烤烟品种上也取得 了相 同结果 赶峨 ” ] ; 并成
功应用 于桔类果树的果实品质分析上 [lz 。 此外 , 在作物高产育种方面 , 对主要性状 的选择上也采用灰色
系统理论进行了研究〔6] 。 这些研究结果表 明 , 灰色关联度综合评估方法用于作物新品种的评价上 , 能充
分综合各 品种 的不 同性状表现 , 其结果是符合客观实际的 12 一? } , 对优 良品种的决选具有一定的指导意义
和应用价值 。 笔者采用灰色关联度分析法 , 对选育出的 1 个腰果品种的不 同性状进行综合评估 , 旨在
为腰果及其他果树新品种的选育及其评价工作提供理论依据 。
1 材料和方法
L l 材 料
n 个参试品种来自海南腰果研究中心种质圃 , 每品种 18 株 ,株行距 6 m X 6 m , 品种名称编号见表 1。
采用树龄为 6 一 7 年连续 Z a 的观察测定资料 。
表 I n 个参试品种的性状
性 状 参试品种
T IR (雌 ·株 , )
TZR g(/
·果 一 1)
T 3R ( /% )
T 4R ( /级 )
T R S
T 6R (/ 两性花% )
T R 7 (% )
T R S (% )
T R g
T R 1 0 ( /g
·
( 10 0 9 )
T R l l ( /g
·
( 10 0 9 )
-
T R 12
G A
一
5 1
5
.
1
4
.
6 6
2 6
.
6
0
.
4 6 7
2
2 7
.
8
2
.
7 1
2 6
,
5
O
,
124
) 2 4
) 4 6
.
1
3 2
8
.
5 0
17
,
8
l
2
2 3
.
8
2
.
0 1
19
.
7
0
.
17 3
2 4
.
2
4 5
.
8
1
.
2 8
2 9 3
18
.
7
14
.
4
2
.
6 8
G A
一
6 3
9
.
5
5 7 0
3 1
.
4
0
.
6 56
3
3 8
3
.
4 8
3 7
,
l
0
.
122
2 3
5 0
4124T R 13 (m/ g
·
( 10 0 9 )
”
)
T R 14
T R 15 (% )
T R 16 (% )
4
.
1 7
2 5 7
16
.
8
13
.
4
2
.
3 4
H L
一
2
一
13
8 2
5
`
2 3
30
.
3
0
.
6 5 6
3
3 1
.
8
3
.
0 6
3 5
.
6
0
.
13 1
2 2
4 9
.
3
2
.
94
3 4 9
l 6
1 3
,
3
2
.
35
H L
一
2
一
2 1
7
.
9
6
,
0 4
3 3 5
0
.
8 7 5
l
2 4
.
8
2
.
9 8
3 8
.
4
0
.
14 9
22
.
9
4 8
.
8
5
2 6 7
H L
一
6一3
6
,
l
6
,
3 2
2 9
.
5
0
.
6 5 6
1
.
5
2 9
.
6
2
.
6 9
3 1
.
9
0
.
14 2
24
.
5
4 7
.
8
4
.
5 5
l 4
14
.
3
HL
一
7
一
2 3
7
5
.
1 1
2 5
.
7
0
.
4 6 7
2
40 2
3
.
0 1
2 9
.
3
0
.
15 2
22
.
8
50
.
3
5
.
5 6
2 7 4
16
.
4
14
.
1
2
.
4
C P
一
6
一
15
7
.
3
4
.
62
2 7
.
1
0
.
4 6 7
2
36
.
8
2
.
8 6
30
,
3
0
.
14 9
2 1
.
1
5 0
.
5
6
.
2 5
30 5
17
『
6
13
.
2
2
.
5
C P
一
5
一
1 1
7
.
6
4 95
2 7
.
8
0
.
4 6 7
1
.
5
3 9
.
6
3
.
3 6
3 1
.
2
0
.
1 19
2 2
.
4
4 8
7
.
14
3 14
F L
一
30
14
.
6
1 2
.
3
10
气
l
6 8 8
2 8
.
6
0 87 5
2
4 1
.
7
3
.
6 8
34
.
8
0
.
13 3
2 2
.
1
5 l
8
.
3 3
24 6
l 7
1 3
.
5
2
.
4 9
C P
一
6 3
一
3 6
1 1
.
8
4
.
2 3
28
,
9
0
.
4 6 7
2
.
5
37
.
7
4
2 8
.
9
0
.
12 4
2 1
.
3
4 8
.
2
4
.
17
3 3 6
1 5 8
13 5
2
.
4 4
528014
八j
邓穗生 男 , 19 5 3 年 l 月生 , 实验师 。研究方向 : 热带果树栽培 。 联系电话 : 0 8 9 8一 2 3 3 00 5 0 3 , 2 3 3 0 0 14 5 。
收稿 日期 : 2 0 0 3一0 7一2 3 修回日期 : 2 0 0 4一0 5 一12
2期 _ _ _邓穗生 等 :灰色关联度对腰果新品种的综合评估 1
L Z方 法
参考文献 2 [, 7] 介绍 的方法 , 选取 16 个性状作为关联度分析和综合评估的依据 , 包括平均单株产量
(TR I )
、 平 均单果 重 ( T ZR ) 、 出仁率 ( T R 3 ) 、 果仁级别 (T 4R ) 、 果 实成熟期 ( T R S ) 、 花性 比率 ( T R 6) 、 着果率
(TR 7)
、 成 果 率 (TR )S 、 果 实 / 果 梨 ( T R g ) 、 果 仁 蛋 白质含量 ( T R 1 0) 、 果 仁粗脂肪含 量 ( T R l l) 、 浮 水 率
(TR 1 2 )
、 果梨 V e 含量 (TR 13 ) 、 果梨总糖 / 单 宁 (TR 14 ) 、 果梨可溶性 固形物 ( TR 15 ) 、 果仁灰分 (TR 16 ) ( 见
表 l) 等 。 为使参考品种的性状值以最大值表示 , 部分性状值需进行变换 , T R4 取 果仁 级别倒数值 , T R 12
取浮水率倒数值 , TR S 按较早 、早 、 中 、 较晚 、 晚顺序 , 分别赋值为 3 、 2 . 5 、 2 、 1 . 5 和 1 。
参考品种 根据育种 目标 , 参考国外优良品种并结合海南腰果 品种的性状 , 以各参试品种性状 的上
限值或略 比上限值大的数值 , 构造各性状都优于参试品种的参考品种 。
应用公式 无量纲化处理 ix’ k( ) 二 x i k( ) x/ 。 k( ) ( l)
关联系数 毛* ( k ) = (△。 : in + 夕 △ m ax ) / [ △ i ( k )+ 夕 八 m a x ] ( 2 )
其中 , 绝对差值 △ `( k) 一 i x 。 k( ) 一 x 、妹 )I (3 )
△ n l i n = m i n (m i n i x 。 ( k )一 x ; (k ) ,) , △ m ax = m ax (m a x j x 。 (k )一 x 。(k ) l)
.
等权关联度 ; i = ( 1 / n ) 艺 毛 i ( k ) ( 4 )
加权关联度 ir’ = 艺 屯` k( ) w k( ) (5 )
式中 , x 。 k( ) 为参考品种第 儿个性状值 , x , (k ) 为第 i 个参试品种第 无个性状值 , i 从 l 到 1 1 , 凡从 l
到 16 , w ( k ) 为各性状相应的权重系数 。
2 结果与分析
太 1 结 果
2
.
1
.
1 数据 的无量纲化处理 由于各性状的量纲不同 以及性状间数值悬殊大 , 为便于比较 , 将参试 品
种性状原始值用 ( l) 式进行无量纲化处理 ( 见表 2 ) 。 表 2 中数佑越大表 明参试品种 的性状越接近参考
品种 , 数值 1 说明 与参考品种相同 。
表 2 参试品种各性状的无量纲化数值
勺产`U舟j戒U
079623
八,4Rù0ó拙Un01
性 状 G A ~ 51
T R I 0
.
3 9 2 3
T R Z 0
.
5 4 8 2
T R 3 0
.
7 9 4
T R 4 0
.
4 6 7
T R S 0
.
6 6 6 7
TR 6 0
.
6 6 1 9
T R 7 0
.
67 7 5
T R S 0
.
66 :2 5
T R g 0
.
7 0 8 6
T R 10 0 9 6
T R I 1 0
.
9 0 3 9
T R 12 0
.
4 16 7
T R 13 0 7 3落 3
T R 14 0
.
8
T R 1 5 0
.
8 9 3 3
T R 16 0
.
8 6 6 7
B
一
l
0
.
2 4 6 2
l
0 5 3 1 3
l
0
.
66 6 7
0
.
56 6 7
0
.
50 2 5
0
.
4 9 2 5
0
.
9 8 8 6
0
,
9 6 8
0
.
8 9 8
0
.
12 8 2
0
.
8 3 7 1
0
.
8 9 0 5
0 9 6
0
.
9 9 2 6
C A
一
6 3
0
.
73 0 8
0
.
6 7 0 6
0
,
9 3 7 3
0 6 5 6
l
0
.
9 04 8
0
.
8 7
0
.
92 7 5
0
.
6 97 1
0
.
9 36
0
.
98 2 4
0
.
5
0
.
9 3 7 1
0
.
9 5 7 1
0
.
9 8 6 7
0
.
8 8 1 5
H L
一
2
一
13
0
.
6 3 0 8
0
.
6 1 5 3
0
.
9 04 5
0
.
6 5 6
1
0
.
7 5 7 1
0
.
7 6 5
0
.
8 9
0
.
7 4 8 6
0
.
8 8
0
.
9 6 6 7
0 2 9 4 1
0 9 9 7 1
0
.
7 6 1 9
0
.
8 8 6 7
0
.
8 70 4
H L
一
2
一
2 1
0
.
60 7 7
0
.
7 10 6
l
0
.
87 5
0
.
3 3 3 3
0
.
5 9 0 5
0 7 4 5
0
.
9 6
0
.
8 5 1 4
0
.
9 1 6
0
.
95 6 9
0
,
5
0
.
7 6 2 9
0
.
6 6 6 7
0 9 5 3 3
0
、
9
H L
一
6
·
2 3
0
.
4 6 9 2
0
.
7 4 3 5
0
.
8 8 0 6
0
.
6 5 6
O
,
5
0
.
7 04 8
0
.
6 72 5
0
.
7 97 5
0
.
8 1 1 4
0
.
9 8
0
.
9 3 7 3
0
.
4 5 4 5
0
.
6 9 7 1
0
.
6 8 1
0
.
8 3 3 3
0
.
8 7 7 8
HL
一
7
一
2 3
0
.
5 3 8 5
0
.
6 0 1 2
0
.
7 6 7 2
0
.
4 6 7
0
.
6 6 6 7
0
.
9 5 7 1
0
.
7 5 2 5
0
.
7 3 2 5
0
.
8 6 8 6
0
.
9 12
0
.
9 8 6 3
0
.
5 5 5 6
0
.
7 8 2 9
0
.
7 8 1
0
,
94
0
.
8 88 9
C P
一
6
一
15
0 56 1 5
0
.
5 4 3 5
0
.
8 0 9
0 4 6 7
0
.
6 6 6 7
0
,
8 7 6 2
0
.
8 4
0
.
7 5 7 5
0
.
8 5 1 4
0
.
8 4 4
0
.
9 9 0 2
0 6 2 5
0
.
8 7 1 4
0
.
8 3 8 1
0
.
8 8
0
.
9 2 5 9
C P
一
5
.
1 1
0
.
5 8 4 6
D
.
5 8 2 4
0 8 2 9 9
0
.
4 6 7
0
.
5
0
.
94 2 9
0
.
7 1 5
0
,
7 8
0
.
6 8
0
.
89 6
0
.
94 ] 2
0
.
7 14 3
0
.
8 9 7 1
0
.
6 9 5 2
0
.
8 2
0
.
9 5 5 6
F L
一
3 0
0
.
7 7 6 9
0
.
8 0 9 4
0
.
8 5 3 7
0
.
8 7 5
0
.
6 6 6 7
0
.
9 92 9
0
.
9 2
0
.
87
0
.
7 6
0
.
8 84
1
0
.
8 3 3 3
0
.
7 0 2 9
0
.
8 0 9 5
0
.
9
0
.
9 2 2 2
C P
、
6 3
一
3 6 参考品种
0
.
7 2 2 5
0
.
7 0 8 6
0
.
8 5 2
0
.
9 4 5 1
0
.
4 1 6 7
0
.
96
0
.
75 2 4
O 9
0
.
9 0 3 7
2
.
L 2 关联系数 根据 ( 3) 式 , 从表 2 算出 X 。 与 X 、 各对应性状的绝对差值 ; 按 (2 ) 式 , 取 p =0 . 5 求出
各参试品种与参考品种的关联系数 毛 i (的 , 其结果列于表 3 。
2
.
1
.
3 灰色关联度 , 排关联序 将表 3 中的关联系数代入 ( 4 ) 式 , 计算 出参试品种与参考品种的等权
关联度 r i (见表 4 ) 。 由于每个性状在品种评估中所 占的地位或重要性不同 , 重 要的性状其权重应较大
(如产量应是最重要的 ) 。 确定权重系数的方法有多种 , 本研究采用赋值法 , 根据选育种 目标赋予各性状
相应 的权重系数 w k( ) , 见表 3 。 把有关数值和权重系数代入 ( 5) 式 , 计算出各参试品种的加权关联度 ,
并根据关联度大小对各参试品种进行排序 (见表 4 ) 。 表 4 中 2 种关联度排序结果 的变化 , 反映出各 品
种重要性状表现的差异 。 重要性状表现好的 , 经加权后其排序上升 , 反之则下 降 。
l 2热 带 作 物 学 报 5 2卷
表 3参试品种与参考品种各性状间的关联系数
亏 ,( k ) 毛: (几)
0
.
3 6 6 4
1
0
.
4 8 1 9
l
0
,
5 6 6 7
0
.
5 0 1 5
0
,
4 6 7
0
.
4 62 1
0
.
9 74 5
0
.
9 3 1 6
0
.
8 10 4
0
.
33 3 3
0
.
72 8
0
.
7 9 9 2
0
.
9 15 9
0
.
9 8 3 3
亏3 (无)
0
.
6 18 2
0
.
5 69 6
0
.
8 74 3
0
.
5 5 8 9
l
0
.
8 2 0 7
0
.
7 7 0 3
0
.
8 5 7 4
0
.
5 9
0
.
8 7 2
0
.
9 6 1 1
0
.
4 6 5 8
0
.
8 74
0
.
9 10 5
0
.
9 7 0 3
0
.
7 8 6 2
毛; ( k )
0
.
5 4 1 4
0
.
5 3 1 2
0
.
8 2 0 3
0
.
5 5 8 9
l
0
.
64 2 2
0
.
64 9 7
0
.
7 9 8 5
0
.
6 3 4 2
0
.
7 8 4 1
0
.
9 2 9
0
.
3 8 1 8
0
.
9 9 3 5
0 6 4 6 7
0 7 9 3 7
0
.
7 70 8
毛5( k ) 毛。 (k ) 毛 , ( k ) 互: ( k ) 毛 . : ( k )
09725o0n
T R I
T R Z
T R3
TR月
TR S
TR 6
T R 7
T R S
T Rg
T R 10
T R 1 1
T R 12
T R 13
T R 14
T R 15
T R 16
0 4 17 7
0
.
4 9 1 1
0
.
679 1
0
.
4 9 9
0
.
5 6 6 7
0
.
5 6 3 2
0 5 7 4 8
0
.
5 6 3 6
0
.
5 9 9 3
0
.
9 1 5 9
0
.
8 19 4
0
.
4 27 7
0
.
6 2 1 3
0
.
6 8 5 5
0
.
8 0 3 4
0
.
7 6 5 8
0
.
5 2 6 3
0
.
60 1
l
0
.
7 77 1
0
.
3 9 5 4
0
.
5 15 6
0
.
6 30 9
0
.
9 15 9
0
.
7 4 5 8
0
.
8 3 8 4
0
.
9 1
0
.
4 6 5 8
0 6 4 7 7
0
.
5 6 6 7
0
.
90 3 3
0 8 13 4
0
.
4 5 0 9
0
.
6 2 9 6
0
.
7 8 5
0
,
5 5 8 9
0
.
4 6 5 8
0
.
5 9 6 2
0
.
5 7 1
0
.
6 82 8
0 6 9 8
0
.
9 5 6 1
0
.
87 4 2
0
.
4 4 2
0
.
59
0
.
5 7 7 4
0
.
7 2 3 4
0
.
7 8 1
0
,
4 8 5 7
0 5 22 2
0
.
6 5 1 8
0
.
4 4 9 9
0
.
5 6 6 7
0
,
9 10 5
0
.
6 3 7 8
0
.
6 19 7
0
,
7 6 8 3
0
.
8 3 2
0
.
9 6 9 5
0 4 9 5 1
0
.
6 6 7 5
0
.
6 65 5
0
.
87 9
0 7 9 6 9
0
.
4 9 8 5
0
.
4 8 8 5
0
.
6 9 5 3
0
.
4 9 9
0
.
5 6 6 7
0
.
7 7 8 8
0
.
7 3 1 5
住 6 4 2 5
0 7 4 5 8
0
.
7 3 6 4
0
,
9 7 8
0
.
5 3 7 6
0
.
7 7 2 2
0 儿 9 2
0
.
7 8 4 1
0
.
8 54 7
毛, ( k )
0
.
5 12
0
.
5 10 7
0
.
7 1 9 2
0
.
4 9 9
0
.
4 6 5 8
0
.
8 84 1
0
.
6() 4 7
0
.
664 6
0
.
57 6 7
0
.
80 7 4
0
.
8 8 1 1
0
.
6 0 4 1
0
.
8 0 9 1
0 5 8 8 5
0
.
70 7 7
0
.
9 0 7 5
毛 , 。 (k )
0
.
6 6 1 5
0
.
6 95 8
0 7 4 8 8
0
,
7 7 7 1
0
.
5 66 7
0
.
9 8 3 9
0
.
8 44 9
0
.
7 7 0 3
0
.
6 4 4 9
0
.
7 8 9 8
I
0
.
7 2 3 4
0
.
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0 6 9 5 9
0
.
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0
.
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0
.
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众 4 64 6
0
,
76() 4
0
一科9 9
0
.
7 2 3 4
0 8 0 9 8
l
0 6 1 1
0
.
5 99 3
0 74 6 5
0
.
8 88 1
0
.
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0
.
9 15 9
0
.
63 7 7
0
.
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0
.
8 1 9 1
w (k )
0
.
1 2
0
.
1
0
.
1
0 0 5
0
.
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0
.
0 7
0
.
0 9
0
.
0 7
0
.
0 5
0
.
0 2
0
.
02
表 4 各参试品种与参考品种各性状间的关联度及排序
品 种
G A
一
5 1
B
叫
l
G A
·
6 3
HL
·
2
·
13
H L
`
2
一
2 1
H L
一
6
一
2 3
H L
一
7
一
2 3
C -P 卜15
C P
一
5
一
1 1
F L
一
3 0
C P
一
6 3
一
3 6
等权关联度 (r , ) 排 序 加权关联度 ( r , : ) 排 序 产量 瓜 9 .株 排 序
01
,J4
.且,
.
l,`气ù2
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.
3凡j八,O,人只,`己几人
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.
70 7 6
0
.
7 8 1 2
0
.
7 1 7 2
0
.
70 3 3
0 64 9 0
0
.
6 8 2 4
0
.
6 8 6 9
0
.
6 6 8 3
0
.
7 6 0 0
0
.
7 1 8 3
0
.
6 20 7
0 6 79 4
0
.
77 9 3
0
.
70 4 9
0
.
7 19 6
0
.
6 6 7 1
0
.
6 8 1 3
0 6 8 3 0
0 6 7 1 8
0
.
7 8 8 1
0
.
73 4 5
.2 2 灰色关联综合评估结果分析
由于参考品种的各性状是最优性状的集合 , 是育种工作者选育的 目标品种 。 根据灰色关联分析原
则 , 关联度大小表 明参试品种与参考品种的接近程度2I,3 ;7, ” , ’ 31 , 因此根据关联度排序结果 , 可对各参试品
种的综合性状进行评估 。 排序越前的品种 , 其综合性状越好 。 从表 4 可见 , 等权关联度以 G A 一63 的最大
( r 3= 0
.
78 1 2 )
, 综合性状最好 , 其次为 FL 一30 ; 而 G A 一51 的排序最后 , 综合性状最差 。 其他各参试品种的
综合性状表现从好到 差的排序依次为 : c P一63 一36 、 -HL 2
一
13
、
B
一
1
、
H L
一
2
一
2 1
、
c P
一
6
一
15
、
HL
一
7
一
23
、
c P
一
5
一
1 和
H L
一
-6 23
。 经加权关联排序后 , 一些品种的位次发生了变化 (表 3) 。 经 t 测验后 , 结果表明 , 等权关联度与
加权关联度的秩相关系数 r .吩 .9 24 2>r .0 1司 . 734 8 (D . 卜1 1一2) 为极显著 , 表 明位次 的变化不 明显 。 此时 ,
F L
一
3 0 的排序升至第 l, 说明它的一些重要性状表现比 G A一 63 的更好 。 而综合性状表现均较 差的 C A一 51
的加权关联度仍为最小 。变化最大的是 B一 1 , 由于其产量及出仁率低 , 排序降至第 8 。 由此也说明加权关
联度的调整作用 , 其效果可使灰色关联度的排序更趋于合理 。
由关联系数分析关联度排序的原因 , 从表 3 可见 , GA
一
63
、
FL
一
30 等综合评估结果之所 以好 , 是因为
它们的单株产量 、 花性比例 、 着果率 、 成果率和营养品质等与参考品种的差异小 , 关联系数较大 ; 且各自
在单果重 、 成熟期等的关联系数也高 , 因而等权和加权的关联度都大 。 而 C P 一6 3一 36 尽管产量是最高的 ,
但其余性状的关联系数却不大 , 故在关联度排序中位于第 3 。 至于参试品种 B 一 l , 其中几个性状的关联
系数最大 (表明 B 一 1 是个具特异性状的优异种质 ) , 但产量 、 出仁率 、 成果率 、 花性比例等重要性状的关
联系数较小而使排序靠后 , 尤其是产量的关联系数最小 , 经加权后 , 其排序从第 5 降至第 8 位 。 H卜6一23
和 GA
一
51 大多数性状的关联系数均较小 , 且产量表现低 , 拉大了与参考品种间的距离 , 所以它们的关联
2期
度小 , 位置最后 。 这表明 , 灰色关联度分析法综合了各性状的优劣情况 , 赋予一个量化指标 , 以此可确定
品种的优劣顺序 , 以便对品种进行决选 。
3 讨 论
( 1) 作物选育种工作的 目的是培育出优 良品种供生产上推广应用 。 而一个优良品种的育成 , 必须经
过品 比 、 区域试验及生产示范等一系列过程 , 期间需对品种进行鉴定评估 , 肯定其应用价值及推广前
景 。 作物灰色育种理论认为 `l4] , 品种的表现是诸多因素 (包括未知因素 ) 共同作用的结果 , 育种过程所
获取 的品种信息组成了一个灰色系统 , 对品种的鉴定评估 , 实际上是把灰色系统通过数学方法转化为
己知信息 , 从而对品种获得比较客观的认识 。 要科学地分析 、 评价新品种 , 选择有效的统计分析工具就
显得十分重要 了 。 灰色系统理论 自问世 以来 , 由于运算较简便 , 并且不受样本和 参试数量 的多少限
制 `’ , ’ 0], 己在农业经济 、 作物育种等方面得到应用 。 本研究首次在热带果树上尝试采用灰色关联度分析
法对腰果品种进行综合评估 , 得到与前人研究相同的结果 卜leor 作为腰果优 良品种 , 产量性状是重要的
但不 是唯一的 , 经灰色关联度综合后 , 产量不是最高的 F L 一3 0 和 G A 一63 就排序在前了 。 其他性状如抗逆
性状 的增加 , 会使综合评估的结果更准确 .2[ 卜瑚 。 因此 , 在合理构建参考品种的性状指标后 ,灰色关联度对
腰果品种的评估是符合实际的 , 具有一 定的指导意义 。
( 2) 参考品种应是育种工作者对所选育的作物在一段时期内的理想品种 。 因此 , 要密切结合选育种
目标 , 合理地选择参考品种的各项性状指标 , 以防止可能 出现使优异品种或性状丢失 , 而 导致评估结果
不合理甚至 出现错误 的情况 。 前人 的研究结果表 明 , 在确定参考品种的性状指标时 , 均参考了国内外实
际情况 , 采用参试品种的各项性状上限值或略高于上限值的数值进行构建 t2,3 ,.78 川 。 本研究也采用同样原
则构建腰果参考品种 的性状指标 。 对腰果品种来说 , 产量性状是最重要 的 。 其次 , 单果重 、 出仁率 、 着果
率 、 成果率 、 花性 比例 以及蛋 白质和粗脂肪含量等性状 , 常用于 国内外对腰果品种的评价中 。 这是因为
着果率 、 成果率及两性花率均对产量构成影响 , 且各 自的影响在不同品种中表现不同 , 其中着果率的影
响最大 。 果实成熟期虽不是重要性状 , 但 以较早成熟为好 , 早熟的产量易受春寒影 响 , 而晚熟因虫害影
响较大 , 导致管理成本增加 。
( 3 ) 灰色关联度综合评估主 要依据各参试品种的各关联系数在整个系统中的作用 大小来体现 , 得
出的是一般性评估结果 , 即等权关联度结果 。 事实上 , 性状在不 同品种中所起的作用 均不相同 , 不能将
重要性状 与次要性状等同对待 , 应根据选育种 目标确定不 同性状的重要程度 , 按性状的轻重程度赋予
不同的数值 ( 即权重系数 ) 。权重系数的确定 , 多采用赋值法 z[,3 ,78 ],根据性状数量 , 赋值范围 : l % 一 20 % ;
也有采用灰色关联计算法确定权重系数的 .l0I ” 1。
参 考 文 献
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2 刘录祥 ,孙其信 ,王士 芸 .灰色系统理论应用于作物新品种综合评估初探 .中国农业科学 , 19 89 , 2 2 ( 3) : 2 心 7
3 吴建明 ,谢正荣 ,沈小妹 .灰色关联度分析法应用于水稻品种综合评价的探索 .种子 , 19 9。 , 4 7 ( 3) :3 3一35
4 荆建国 .灰色系统理论在大豆品种综合评价中的应用 ,大豆科学 , 19 95 , 14 ( 4) :3 65 一3 70
5 周守年 .应用灰色关联分析综合评估大豆品种的初步研究 .安徽农业科学 , 19 91 , 19 ( l) :2 心 8
6 陈举林 .灰色关联分析在玉米高产育种上的应用 .农业系统与综合研究 , 19 93 , 9 ( 2) : 143 、 145
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8 金海燕 ,周翠球 .花生新品种灰色关联度分析与综合评价 .广西农业科学 , l9 9 8( 3) : 12 华 123
9 黄志勇 .用关联分析法评价棉花区试品种 . 中国棉花 , 19 95 , 2 2 (l l) : 19~2 0
10 赵百 东 .应用灰色系统理论对烤烟栽培品种进行综合评估 .中国烟草 , 19 90 ( l) : 2 4阳 2 7
1 卢秀萍 ,许美玲 10 个引进烤烟品种和灰色关联度分析 .热带农业科学 , 19 9 9 ( :1) 3 6 礴 3
12 陈水芳 , 弓成林 ,程昌凤 ,等 . 18 个桔类品种果实品质的灰色关联分析 .四川农业大学学报 , 20 0 , 18 ( 2) : 15 7一1 59
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14 郭瑞林 .作物灰色育种学 .北京 : 中国农业科技出版社 , 1995 . 9一 16
l 4 热 带 作 物 学 报 2 5卷
C o m P r e h e n s ive E
v ai u a t io n o f S o m e Ne w C
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s y s t e m t h e o叮 . hT e y w e r e a n aly z e d i n t e nrt s o f 16 t ar i t s i n e l u d i n g y i e ld
,
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e e o m p er h e n s i v e e v以u a t i o n er s ul t s s h o w e d t h at F L 一 30 ar n k e d if r s t : h ig h y i e ld , b ig n u t ,
g。记一 q u a l i ty , h ihg p e cr e n t a罗 o f p e晚 e r n o we sr a n d h ihg fur i t一 s e t ti n g p ecr e n t a罗 . 以一 ar n k e d s e o o n d : 。 a lr y
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,
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,
g o o d 一 q u a l iyt , h ihg fur i
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r at i o an d h ihg p
e r e e n t a g e o f k e r n e l r e o o v e叮 . hT e w e i gh te d
er l a ti o n d e ger e o f o t h e r t e s t e d y丽 e it e s w a s ar n k e d i n t h e o r d e r Of C P 一 6 3一 3 6 > H L 一 2一 2 1 > H L 一 2一 13 > C p 一 6 -
r s > B 一 z > H L一 7一 2 3 > e P 一 5一 1 1 > H L 一6一 2 3 > e A一 5 1
、仆 e u n we ihg t e d r e l a t i o n d e g er 。 w a 。 i n t h e 。记 e r : G A -
6 3 > FL 一 3 0 > C P一 6 3一 3 6 > H L一 2一 1 3 > B 一 1 > H L 一2一 2 1 > H L一 7一 2 3 ) C P 一 5 一 1 1 ) H L 一 6一 2 3 > G A 一 5 1 ` Th e s e
ar n k i n g o dr
e sr b y t h e ser
y er l a it o n d e鹦 e a er t a ll y w i t h t h e a e tu a l o b s e var ti o n s .
K ey wo
r山 ser y r e l a t i o n de g er e e a s h e w v a r i e汀 c o哪 er h e n s i v e e v al u a ti o n