張中偉 楊海龍 付 俊 謝文錦 李方明 高旭東

（丹東農(nóng)業(yè)科學(xué)院 遼寧 鳳城 118109）

玉米作為國(guó)家糧食安全增收的“主力軍”，一直是我國(guó)重要的糧食作物， 遼寧省是東華北春玉米區(qū)主要生產(chǎn)省之一，地處玉米黃金生產(chǎn)帶，對(duì)推動(dòng)我國(guó)糧食增產(chǎn)具有重要作用[1-2]。 在遼寧地區(qū)選育高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、廣適型的玉米品種對(duì)提高我國(guó)糧食單產(chǎn)、增加糧食總產(chǎn)具有重要意義[3]。 玉米品種有明顯的地域性，丹東地區(qū)地處遼寧東南部，降水充沛，資源豐富，針對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境特點(diǎn)，準(zhǔn)確、科學(xué)、全面地評(píng)價(jià)玉米品種， 對(duì)于玉米新品種的選育和應(yīng)用具有指導(dǎo)意義。 DTOPSIS 法近年來被廣泛應(yīng)用于各種作物品種的綜合評(píng)價(jià)[4-9]中，但是傳統(tǒng)的DTOPSIS 法對(duì)于權(quán)重的確定，常常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行賦值，具有主觀性和片面性，熵權(quán)法作為一種客觀賦權(quán)方法，根據(jù)比較矩陣求出能代表權(quán)重分配的熵權(quán)，有效地排除了人為設(shè)置權(quán)重的干擾因素[10]。 本試驗(yàn)以2022 年東華北春玉米中晚熟組的17 個(gè)品種（含對(duì)照）為試材，選擇14 個(gè)性狀指標(biāo)， 利用基于熵值賦權(quán)的DTOPSIS 法對(duì)參試品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)， 以期篩選出適合當(dāng)?shù)胤N植的品種，為當(dāng)?shù)氐挠衩灼贩N推廣種植提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)材料為2022 年東華北春玉米中晚熟組區(qū)域試驗(yàn)資料， 試驗(yàn)品種有17 個(gè)， 其中鄭單958 為對(duì)照品種， 各品種編號(hào)和品種名稱見表1。 試驗(yàn)于2022 年在丹東農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)基地進(jìn)行。 試驗(yàn)采取隨機(jī)區(qū)組排列，3 次重復(fù)，5 行區(qū)，小區(qū)面積20 m2，種植密度為67 500 株/hm2， 四周設(shè)置不少于4 行的保護(hù)行，田間管理同當(dāng)?shù)卮筇铩?/p>

表1 參試品種名稱及編號(hào)

1.2 調(diào)查記錄項(xiàng)目

調(diào)查產(chǎn)量（X1）、穗長(zhǎng)（X2）、穗行數(shù)（X3）、行粒數(shù)（X4）、出籽率（X5）、百粒重（X6）、穗粗（X7）、軸粗（X8）、生育期（X9）、株高（X10）、穗位高（X11）、大斑?。╔12）、小斑病（X13）和禿尖長(zhǎng)（X14）14 個(gè)性狀。 每次重復(fù)實(shí)收中間3 行風(fēng)干脫粒，按14%含水量計(jì)算產(chǎn)量，其他農(nóng)藝性狀均按國(guó)家區(qū)試標(biāo)準(zhǔn)觀察、考種和記載。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析方法

應(yīng)用Excel 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分析方法采用基于熵值賦權(quán)的DTOPSIS 法。

2 結(jié)果與分析

2.1 構(gòu)建比較矩陣

將2022 年參試的17 個(gè)品種及14 個(gè)性狀指標(biāo)性狀表現(xiàn)的平均值，構(gòu)成比較矩陣A（表2）。

表2 參試品種各性狀指標(biāo)的平均值（矩陣A）

2.2 無量綱化處理

根據(jù)育種目標(biāo)和生產(chǎn)需要，將14 個(gè)指標(biāo)分為正向指標(biāo)、中性指標(biāo)和逆向指標(biāo)3 類。 其中，正向指標(biāo)為產(chǎn)量、穗長(zhǎng)、穗行數(shù)、行粒數(shù)和出籽率，指標(biāo)值越大越好；中性指標(biāo)為百粒重、穗粗、穗軸粗、生育期，株高和穗位高， 這類指標(biāo)要求適中； 逆向指標(biāo)為大斑病、灰斑病和禿尖長(zhǎng)，指標(biāo)值越小越好。 無量綱化處理公式如下： 正向指標(biāo)Zij=Yij/Yjmax， 其中，Yjmax=max（Yij），max 為最大值；中性指標(biāo)Yij）〕，其中為第j 個(gè)指標(biāo)所有參試品種該指標(biāo)的平均值；逆向指標(biāo)Zij=Yjmax/Yij，其中，Yjmin=min（Yij），min為最小值。 得到無量綱化結(jié)果（矩陣Z）（表3）。

2.3 熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重，建立決策矩陣R

各性狀指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法參照張春艷等[11]的評(píng)價(jià)模型，計(jì)算結(jié)果見表4。 各性狀指標(biāo)權(quán)重aj乘以矩陣Z 的第j 列得到?jīng)Q策矩陣R（表5）。

表4 各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán) 權(quán)重及變異系數(shù)

表5 參試品種各性

2.4 參試品種性狀的正理想解和負(fù)理想解

依據(jù)決策矩陣R（表5）得到14 個(gè)性狀指標(biāo)的正負(fù)理想解序列。

正理想解序列：Xj+=［0.001 6，0.002 0，0.002 5，0.002 8，0.000 4，0.002 7，0.000 5，0.678 6，0.000 2，0.001 6，0.005 8，0.161 3，0.034 1，0.104 7］

負(fù)理想解序列：Xj-=［0.001 3，0.001 5，0.001 8，0.002 0，0.000 4，0.002 0，0.000 5，0.578 8，0.000 2，0.001 4，0.004 8，0.032 3，0.006 8，0.009 5］

2.5 參試品種理想解的相對(duì)接近度計(jì)算

表6 DTOPSIS 法計(jì)算結(jié)果

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

玉米區(qū)域試驗(yàn)中常用的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)分析方法如方差分析、回歸分析等方法，僅從產(chǎn)量單一性狀入手，導(dǎo)致對(duì)品種評(píng)價(jià)的片面性。 基于熵權(quán)的DTOPSIS 法的優(yōu)點(diǎn)是將各個(gè)品種多個(gè)指標(biāo)無量綱化后， 對(duì)各指標(biāo)計(jì)算權(quán)重進(jìn)行分析， 從理論上可以對(duì)品種進(jìn)行更加客觀全面的評(píng)價(jià)， 進(jìn)而篩選出符合育種者目標(biāo)的品種[12]。

根據(jù)目前玉米生產(chǎn)實(shí)際需要， 玉米單產(chǎn)仍然是十分重要的育種目標(biāo)， 本研究采用熵值賦權(quán)法計(jì)算出的產(chǎn)量指標(biāo)權(quán)重僅為0.001 6，權(quán)重值偏小，可能與品種數(shù)量、選擇的性狀指標(biāo)、氣候等因素有關(guān)。 也有研究表明， 用熵權(quán)法計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重大小與該指標(biāo)的變異系數(shù)有關(guān)系。吳玥等[13]利用基于熵值賦權(quán)的DTOPSIS 法對(duì)36 個(gè)玉米品種進(jìn)行綜合分析及評(píng)價(jià)，禿尖長(zhǎng)變異系數(shù)較大，其權(quán)重高達(dá)0.902 1，而產(chǎn)量指標(biāo)權(quán)重僅有0.008 0。 在本試驗(yàn)中， 產(chǎn)量變異系數(shù)為6.59%，權(quán)重為0.001 6，而穗軸粗變異系數(shù)為6.96%，與產(chǎn)量變異系數(shù)相差不大，其權(quán)重為0.678 3，本試驗(yàn)認(rèn)為熵權(quán)法確定權(quán)重的大小是否與變異系數(shù)有關(guān)，還需要進(jìn)一步開展多點(diǎn)試驗(yàn)。

3.2 結(jié)論

應(yīng)用基于熵值賦權(quán)的DTOPSIS 法對(duì)2022 年東華北春玉米中晚熟組的17 個(gè)品種（含對(duì)照）進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)， 初步篩選出4 個(gè)優(yōu)良玉米品種， 即L2128、p112、五谷826 和偉科812，這4 個(gè)品種不僅產(chǎn)量和綜合性狀優(yōu)異，而且品種的環(huán)境穩(wěn)定性較好，適宜在丹東地區(qū)及其相近生態(tài)區(qū)種植推廣。