目 录
摘
要..............................................................................
......1
关键词..............................................................................
...1
导
言..............................................................................
......1
1.材料与方
法........................................................................1
1.1 供试材
料.....................................................................1
1.2 试验方
法.....................................................................1
2.结果与分
析........................................................................2
2.1 各组合主要性状的平均值................................................2
2.2 各组合性状平均值标准化处理..........................................2
2.3 计算Δi(k)和ξ
i(k).........................................................2
2.4 计算关联
度..................................................................3
2.5 关联分析与评
价............................................................4
3.讨论..............................................................................
...4
致
谢..............................................................................
......4
参考文献..............................................................................4
英文摘要..............................................................................5
灰色关联度分析在东南区国家区域试验中的应用
06种子科学与工程专业
摘要:本文采用灰色关联度分析法对20xx年国家区试玉米产量试验结果进行分析
结果表明:各农艺性状对产量的影响顺序为:穗行数>生育期>秃尖>穗位高>穗长>百粒重>株高
通过评估各区试品种的综合表现
以探求玉米的主要农艺性状和产量之间的关系
为玉米新品种选育和高产栽培提供了理论依据
关键词 玉米 农艺性状 灰色关联度
灰色关联度分析是研究作物多元性状相对重要性的良好方法
与传统的回归分析和通径分析等方法相比
具有计算简单、结果直观的特点
但灰色关联度分析是相对1个发展变化系统进行发展动态量化比较的分析方法
不同地点、时间和环境都可能使影响产量的主要性状发生改变
从而影响分析结果[1]
玉米产量是诸多农艺性状相互影响和共同作用的结果[2]
运用灰色关联度分析法对玉米的农艺性状进行分析
明确其作用的主次和依存关系
旨在从量的角度揭示各性状的相互关系及其对产量的影响
为玉米高产育种提供理论依据
本文主要利用东南区国家区试的7个品种的各主要农艺性状与对照郑单958农艺性状相比较 以期找到最佳的品种组合
并进一步分析了各品种的主要农艺性状与产量的关系
为玉米新品种的筛选提供科学依据
1 材料和方法
1.1 供试材料
本实验材料来源于安徽科技学院20xx年参加的东南区玉米国家区试实验结果 供试的区试品种共计7个
分别为I1、I2、I3、I4、I5、I6、I7
田间试验采用随机区组设计
3次重复
3行区
行长5m
行距0.8m
小区面积为12m2
田间观察生育期、株高、穗位高3个性状
室内考种包括穗长、穗行数、秃顶、和百粒重等性状
整区收获计产折单产
1.2 试验方法
按照灰色系统理论要求
将参试的7个杂交组合视为一个灰色系统
把每一个组合视为该系统的一个因素
计算系统中各因素的关联度
关联度越大
则因素的相似程度就越高
反之就越低
根据玉米杂交种选育的目标和试验结果
先假设郑单958为"理想组合"
以其各性状值为参数列x0
7个参试组合的各性状值构成被比较数列
即:
x0(k)=〔x0(1)
x0(2)
...
x0(n)〕
x1(k)=〔x1(1)
x1(2)
...x1(n)〕
x0与xi在k点的关联系数ξi(k)
其中| x0(k)-xi(k) |表示x0数列在k点的绝对差值
用Δi(k)表示
miin mikn| x0(k)-xi(k)| 表示x0数列与xi数列在对应k点差值中的最小值 max max |x0(k)-xi(k)| 表示x0数列与xi数列在对应k点差值中的最大值 ρ为分辨系数
一般取ρ=0.5
比较数列xi对参考数列x0的等权关联度
2 结果和分析
2.1 各组合的主要性状平均值
根据育种目标对玉米新杂交组合进行综合评价时
先以对照郑单958为理想组合
表1为各区试品种的主要性状平均值及理想组合的主要性状值
从表1中可以看出
本次参加试验的7个品种单产最大的是x4=528.4
最小的是x3=431.32
两者农艺性状穗行数、秃尖和生育期上相差不多
但其产量相距较大
其他性状也因品系不同
具有不同的变化
2.2 各组合性状平均值标准化处理
将原始数据进行无量纲化处理
本文采用初值化方法处理
即x0数列分别云除xi数列
结果见表2
2.3 计算Δi(k)和ξi(k)
根据表2计算出Δi(k)=| x0(k)-xi(k)| (i=1
2
3
...7)(k=1
2
...8)
即x0与xi各对应点的绝对差值结果见表3
由表3可知最小值为0
最大值为0.8750.因此
min min|x0(k)-xi(k) |=0.0000
max max|x0(k)-xi(k)| =0.8750
并取ρ= 0.5
则ξi( k ) =(0.0000+0.5×0.8750)/(Δi(k)+0.5×0.8750)结果列于表4 同时表4也列出了各关联系数的权重系数WK
权重系数的确定一般根据多年的研究结果、经验、育种目标及当地的生态环境
表1 理想组合与区试组合的主要形状平均值
品种
产量
(kg/667m2)
生育期
(天)
株高
(cm)
穗长
(cm)
秃尖
(cm)
穗行数
(行)
穗位高
(m)
百粒重 (g) x0 494.52 102 2.05 18.8 0.8 15.7 0.83 33.2 x1 510.26 102 2.01 16.1 0.5 16.0 0.93 33.8 x2 512.46 101
1.81 16.0 0.1 16.3 0.85 32.0 x3 431.32 105
1.88 15.7 0.6 14.8 0.74 30.6 x4 528.04 103 2.01 18.8 0.3
15.3
0.89
34.2
x5
518.59
98
1.94
18.7
0.6
15.0
0.83
32.8
x6
450.23
101
1.73
18.2
1.5
15.3
0.74
31.0
x7
469.23
100
1.89
15.7
0.3
14.7
0.72
36.2
表2 原始数据标准化结果 xi
产量
生育期
株高
穗 长
秃尖
穗行数
穗位高
百粒重
x0
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 x1 1.0318 1.0000 0.9805 0.8564 0.6250 1.0191
1.1205 1.0181 x2 1.0363 0.9902 0.8829 0.8511 0.1250
1.3820 1.0241 0.9639 x3 0.8722 1.0294 0.9171 0.8351 0.7500 0.9427 0.8916 0.9217 x4 1.0678 1.010 0.9805 1.0000 0.3750 0.9745 1.0723 1.0301 x5 1.0487 0.9608
0.9403
0.9947
0.7500
0.9554
1.0000
0.9880
x6
0.9104
0.9902
0.8439
0.9681
1.8750
0.9475
1.0278
0.9337
x7
0.9489
0.9804
0.9200
0.8351
0.3750
0.9363
0.8675
1.0904
表3 X0与Xi的绝对差值 k
产量
生育期
株高
穗 长
秃尖
穗行数
穗位高
百粒重
x1
0.0318
0.0000
0.0195
0.1436
0.3750
0.0191
0.1205
0.0181
x2 0.0045 0.0098 0.1171 0.1489 0.8750 0.3820 0.0241 0.0361 x3 0.1641 0.0294 0.0829 0.1649 0.2500 0.0573 0.1084 0.0783 x4 0.1956 0.0100 0.0195 0.0000 0.6250 0.0255 0.0723 0.0301 x5 0.0191 0.0392 0.0597 0.0053 0.2500 0.0446 0.0000 0.0120 x6 0.1383 0.0098 0.1561 0.0319 0.8750 0.0525 0.0278
0.0663
x7
0.0385
0.0196
0.0800
0.1649
0.6250
0.0637
0.1325
0.0904
表 4 供试组合与理想组合关联系数 k
产量
生育期
株高
穗 长
秃尖
穗行数
穗位高
百粒重
x1
0.9322
1.0000
0.9573
0.7529
0.5385
0.9582
0.7841
0.9603
x2
0.9898
0.9781
0.7889
0.7461
0.3333
0.5339
0.9478
0.9238
x3
0.7272
0.9370
0.8407
0.7263
0.6364 0.8842 0.8014 0.8482 x4 0.6910 0.9777 0.9573 1.0000 0.4118 0.9449 0.8582 0.9356 x5 0.9582 0.9178 0.8799 0.9880 0.6364 0.9075 1.0000 0.9733 x6 0.7598 0.9781 0.7370 0.9320 0.3333 0.8929 0.9403 0.8684 x7 0.9191 0.9571 0.8454 0.7263 0.4118 0.8729 0.7675 0.8288 wk 0.28 0.05 0.05
0.10
0.10
0.10
0.02
0.10
2.4计算关联度
根据计算等权关联度
一般当各供试组合与理想组合在各性状同等重要的情况下
可以用等权关联度进行评价[3]
不同品种的优劣
而我们进行的产比试验显然玉米各性状的重要性是不同的
主要是在各组合产量的表现上
所以需按各性状的相对重要程度来求出加权关联度才能正确全面地评价各玉米区试组合的优劣
加权关联度.
等权关联度和加权关联度及其排列序见表5
各性状作用及关联程度用计算结果列于表6
表5 供试组合与理想组合的关联度及关联序
品种
等权关联度
加权关联度
关联度
关联序
关联度
关联序
x1
0.8604
2
0.6956
2
x2
0.7802
7
0.6382
4
x3
0.8002
5
0.6180
6
x4
0.8471
3
0.5466
7
x5
0.9076
1
0.7251
1
x6
0.8052
4
0.6197
5
x7
0.7911
6
0.6466
3
由表5可以看出各品种与理想株型的关联度
X5与X1的等权关联度比较大为0.9076和0.8604其综合性状表现与理想株型最为接近 是选育优良品种的好材料
表6 供试组合各主要农艺形状的关联度及关联序
生育期
株高
穗长
秃尖
穗行数
穗位高
百粒重
关联度
0.8604
0.7802
0.8002
0.8471
0.9076
0.8052
0.7911
关联序
2
7
5
3
1
4
6
可以看出
对于每一个产量性状来说
各个性状的关联序是不同的
本次试验的品种的产量与各主要农艺性状的关联度最大的为穗行数=0.9076
最小的为株高=0.7802
2.5 关联分析与评价
许多研究结果表明
玉米产量与相关性状的关联度大小排序存在较大的差异
说明不同生态区域不同品种的关联度排序存在特定规律[4]
结论表明本次区试的玉米产量与主要农艺性状的关联度大小依次为穗行数>生育期>秃尖>穂位高>穗长>百粒重>株高
在这7个农艺性状中对产量影响最大的是穗行数、秃尖和生育期
其次为穂位高、穗长和百粒重
而株高的影响最小
说明目前选育的玉米水平不一
还有较大的潜力[5]
因此
在高产选育中
要提高玉米的产量
就应该选穗行数较多
生育期适中的玉米品种
此外还要注意对秃尖和穂位高等性状的选择
协调各性状之间的关系
株高的关联度最小
说明株高的选择基本稳定
无大的突破
其次在作物产量形成过程中各性状对产量的作用有主次之分
育种者可以通过各种方法寻找其中的主导因素
进而提高育种质量[6]
3 .结论与讨论
灰色系统理论是近年发展起来的决策科学
在遗传育种中应用较少[7]
灰色关联度分析法因所需样本小
方式简便
在数据计算分析过程中
不受数据数学理论分布的限制
便于掌握和应用
是一种较好的统计方法[8]
本文分析结果客观地反映了东南区区域试验玉米主要农艺性状对产量作用的大小
对玉米杂交种的选育及相应高产栽培措施的提出具有重要的指导意义
本实验用灰色关联度分析法各农艺性状对产量的影响顺序为:穗行数>生育期>秃尖>穗位高>
穗长>百粒重>株高
在穗部性状中对产量关系最大的是穗行数
实际上穗部各性状上也存在相互关系影响[9]
在实际育种和栽培工作中还应综合考虑
在灰色关联度分析中
某一因素对玉米产量影响的主导地位也是变化的
除了不同地点不同时间、不同环境条件的影响外
不同品种都有可能出现主导因素的变化
因此
应用灰色关系度分析法对于不同环境和不同的育种材料应做具体分析
以便根据具体情况
选育出适宜本地区的优良品种[10]
致谢
本实验由程昕昕老师设计和指导
本人非常感谢程老师在实验过程中给予的耐心指导和帮助让我顺利的完成了论文
同时也非常感谢刘正、余海滨和汪荣海等老师以及我的同学给予的帮助
参考文献:
[1]王立秋.玉米杂交种产量性状与产量的灰色关联度分析[J].玉米科学
1997
5 (4): 23-25.
[2]崔俊明.新编玉米育种学[M]. 北京: 中国农业科学技术出版社
2007.
[3]罗湘宁
许志斌.玉米产量性状与产量的灰色关联度分析[J].安徽农业科学
2008
36(34):14926~14927.
[4]王美琴等.应用灰色关联度分析油菜主要农艺性状间的相关及其对产量的影响[J].安徽农
业科学
1994
22(3).
[5]武兰芳.玉米主要农艺性状的灰色关联度分析[J].玉米科学
1997(5):72-75.
[6]刘录祥.灰色系统理论应用于作物新品种评估初探[J].中国农业科学
1989(3):22-27.
[7]李春霞.玉米杂交种的产量与相关因素的灰色关联度分析[J].玉米科学
1996(1):35-38.
[8]李雁
王江民.玉米杂交种产量及相关因素的灰色关联度分析[J]. 作物研究
1997
(04) .
[9]孙海潮
等.灰色关联度分析在玉米组合鉴定试验中的应用[J].玉米科学
2006
14(2):47-49.
[10]刘纪麟等.玉米育种学[M].北京:农业出版社
1991
2008
(14):141-142.
英文摘要
Application of the correlation analysis in East-south district
06 science and engineering :
Tutor :
Abstract The experiment has analysised the hybrids of east-south district in 2009 according to grey correlation degree. The results showed that the turns of different traits were:ear rows、growing period、basd ear height 、eat longth、kernel weight、height. To explore the relationship of the main agronomic traits and yield in maize
it would provide a primary principle on selection and screening of mid-early maize hybrid.
Key words: Maize; Agronomic trait ;grey correlative degree
你如果认识从前的我,也许会原谅现在的我。