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1、南方农业学报Journal of SoutlIem Xgficdtum 2016，47(3)：419-423ISSN 2095-1 191；CODEN NNXAAB http：wwwnhyxbcomDOI：1039696：issn2095-1 191201603419基于灰色关联分析的黄秋葵品种综合评估陈连珠，肖日升，林道元，罗 丰，杨小锋+(三亚市南繁科学技术研究院，海南三亚572000)摘要：【目的】综合事Tq-d黄秋葵品种的主要农艺性状，筛选出适合三亚地区种植的黄秋葵品种。【方法】在三亚地区进行黄秋葵品种田问比较试验，采用灰色关联分析法对供试8个黄秋葵品种的产量、果重、果长、果宽、单株结
2、果数、株幅、节间长、始花期、果实蓟马危害指数及始花节位等10+主要农艺性状进行综合评价。【结果】各供试品种综合性状的等权关联度排序为幸福2号幸福3号五福绿秋葵幸福1号9号红秋葵泰国Okra，综合性状的加权关联度排序为幸福2号幸福3号9号五福幸福1号绿秋葵泰国Okra红秋葵。其中幸福2号和幸福3号综合性状表现优良，排序靠前，泰国Okra和红秋葵综合性状表现不理想，排序靠后。综合性状的加权关联度排序更符合田间观测结果。【结论】以灰色关联分析法评估选出的幸福2号和幸福3号黄秋葵品种综合性状表现优，适合在三亚地区推广种植。关键词：黄秋葵；农艺性状；综合评估；灰色关联度分析中图分类号：$649 文献标志
3、码：A 文章编号：20951191(2016)03-0419-05Comprehensive assessment for Abelmoschns esculentus Lcultivars based on grey correlation analysisCHEN Lian-zhu，XIAO Ri-sheng，LIN Dao-yuan，LUO Feng，YANG Xiao-feng+(Sanya Science and Technology Academy for Crop Winter Multiphcation，Sanya，Hainan 572000，China)Abstract：【O
4、bjecfiveThe agronomic characters of okra(Abelmoschus esculentus L)cuhivars weie assessed compre-hensively，in order to sereen okra cultivars suitable for planting in Sanya region【MethodThe field experiment Was conducted to compare agronomic characters of 8 okra cu|tivars in Sanya，Hainan，11le main agr
5、onomic traits，including yield，fruit weight，fruit length，fruit width，fruit number per plant，plant width，intemode length，first-flowering date，thripshazard index and node of the first flower，were assessed comprehensively based on grey correlation analysis【ResetAlltested okra cultivars were ranked accor
6、ding to equal-weighted correlation degree between comprehensive characters，asfollows：Xingfia 2Xingfu 3WufuGreen okraXingfu lNo9Red okra1【1lailand okraand all tested okra cuhivars wereranked according to weighted correlation degree between comprehensive charactersas follows：Xingfu 2Xingfu 3No9WufuXin
7、gfu lGreen okraThailand okraRed okraFurthermore，Xingfu 2 and Xinsfu 3 ranked in the top 2 of allcultivars，witll good comprehensive characters，while Thailand okra and Red okra ranked in last 2 of all cultivars，with poor comprehensive charactersr11Ie order of weighted correlation degree more accorded
8、with field observation results【Conclusion】Xingfu 2 and Xingfu 3 are screened out based on grey correlation analysis，which have excellent corn-prehensive charactersand are suitable for planting in Sanya regionKey words：okra(Abelmoschus esculentus L)；agronomic character；comprehensive assessment；grey c
9、orrelationanalysisO 引言【研究意义】黄秋葵(Abelmoschas csculcntus L)为锦葵科秋葵属一年生草本植物(钟惠宏等，1996)，是优质保健蔬菜，其幼果中富含黏性糖蛋白，具有促进消化、健胃、保护肠胃及肝脏的功效。近年来，黄秋葵在我国各地均有栽培，三亚由于冬季气候温暖，适宜黄秋葵的生长，其栽培面积日益扩大，但缺少产量高和抗虫性强的品种。灰色关联分析法(邓聚龙，1988)已被广泛应用于大豆(单彩云等，2009；彭姜龙，2015)、小麦(刘春英等，2013)、棉花(张北群，2014)、收稿日期：2015-0728基金项目：三亚市院地科技合作项目(2014YD63)
10、作者简介：t为通讯作者，杨小锋(1977一)。研究员，主要从事设施农业研究工作，Email：hnmelon2008163com。陈连珠(1986一)，主要从事特色蔬菜栽培等研究工作，Email：344703924qqcom万方数据420 南方农业学报 47卷玉米(黄光和等，2014)及中药材(苏泽春等，2015a，2015b)等作物品种的综合评估，可靠性较高，能快速有效地筛选出优势品种。因此，运用灰色关联分析法对黄秋葵品种进行综合评估，对黄秋葵新品种选育和推广种植具有重要意义。【前人研究进展】随着灰色关联分析法的不断完善，其应用范围逐渐扩大。李慧峰等(2009)利用灰色关联分析法评估11个甘薯
11、新品种的8个性状指标，结果表明，与仅依据产量指标进行评价相比，灰色关联分析法的评估结果与品种实际表现相符，更适用于甘薯品种的综合评估。许如意等(201 1)应用灰色关联分析法对三亚设施栽培的6个豇豆品种的10个性状进行综合评估，其结果符合各品种在生产中的表现。苗昊翠等(2013)应用灰色关联分析法对5个花生品种的1 1个农艺性状进行综合评价，为筛选适宜当地栽培的大果花生品种提供了参考依据。张先亮等(2014)对4个西瓜品种进行灰色关联多维综合评估，得出各品种综合评估的加权关联度排名，其结果与西瓜早熟区域试验结果一致，为西瓜新品种选育提供了科学依据。【本研究切人点】目前，对黄秋葵品种优劣的评价主
12、要以产量为评判标准(许如意，2010；邵海龙，2010)，运用灰色关联分析法对黄秋葵品种主要农艺性状进行综合评估的研究未见报道。【拟解决的关键问题】应用灰色关联分析法对三亚种植的8个黄秋葵品种的10个主要农艺性状进行综合评估，为筛选适合二亚地区种植的黄秋葵品种提供参考依据。1材料与方法11试验材料供试黄秋葵品种8个，其中幸福l号、幸福2号和幸福3号由蔡兴利国际有限公司提供，分别用X、X和咒表1供试黄秋葵品种的主要性状Tab1 Main traits oftested okra cultivars表示，泰国Okra和9号由三亚市南繁科学技术研究院提供，分别用X和x5表示，红秋葵和绿秋葵由山东寿禾
13、种业有限公司提供，分别用K和曷表示，五福由农友(中国)种苗有限公司提供，用X8表示。12试验方法试验于2014年11月2015年3月在三亚市南繁育制种科技示范园防虫网设施大棚内进行。采用随机区组设计，小区面积104 in2，每个品种3次重复。高畦双行栽培，畦宽800 cm，沟宽500 cm，株行距为400cmx400 cm，每小区定植40株。依据灰色系统理论要求，8个黄秋葵品种的10个性状指标组成一个灰色系统，每个品种作为系统中的一个因素。以参试品种性状指标X(i=1，2，3，8)、Xi=X(1)，X(2)，X(10)-产量、果重、果长、果宽、单株结果数、株幅、节间长、始花期、果实蓟马危害指数
14、、始花节位构成的数列作为比较数列，以参考品种各项性状指标净Xo(1)，x0(2)，X(10)构成的数列作为参考数列。参试品种和参考品种的各项性状指标的平均值见表1。参照许如意等(2011)的方法计算各参试品种与参考品种间的关联系数、等权关联度和加权关联度。关联系数：6i-里器若笔舞芸会产 (1)等权关联度：f21猷七) (2) 丘=l加权关联度：d=2k) (3)k=l式中，08590和108929，说明各参试品种的株幅和始花期差异较小，且较接近参考品种的10000；墨中最小数值为01436，最大数值为10000，说明各参试品种的果实蓟马危害指数差异较大。虽塾绳曼尘堑!璺!堕： 鱼 曼 虽 鱼
15、 坠 坠 坠 坠 坠 坠Q 10000 10000 10000 10000 10000 10000 10000 I0000 10000 10000X 0780l 07633 06650 07240 05794 08590 07840 09259 02513五09981 09521 09806 09635 08824 09231 09586 0909l 06700X3 09978 07558 071 13 07380 09794 08974 09783 09091 10000咒0，7103 0，7863 0，6094 0，7155 05382 0，8846 09459 0，8929 01436X
16、 08400 05729 06788 06153 07559 09615 08006 09259 02233X 05469 09775 07094 08703 041 18 08974 06978 09259 0154606596 07483 07656 n7553 ，06176 08974 09150 09091 01827X 06878 07717 06738 07325 05500 10000 09750 09615 02233101)000789507500062500909107500100000909l22求关联系数先求出初值化后K与X各对应点的绝对差数，(七)=lK(k)一Xi(
17、七)I(i=1，2，3，8；k=l，2，3，10)，结果见表3。二级最小差minAj(k)=0，二级最大差maxA。(k)=08564，将此值代入公式(1)，并取p=05，即可求得相应的X与璐性状的关联系数(表4)。由表4可知，幸福2号的产量、果长和果宽3个性状的关联系数最大；幸福3号的单株结果数、节问长和果实蓟马危害指数的关联系数均大于其他品种，且果实蓟马危害指数关联系数为10000，与参考品种相同；五福的株幅和始花期关联系数最大。由表4可知，产量是黄秋葵最重要的性状指标，因此赋予的权重系数最大，为035；三亚种植的黄秋葵果实易受蓟马危害，影响其商品特性，因此果实是否抗蓟马的特性也是重要指标
18、，因此赋予的权重系数也较大，为015；单株结果数是重要的产量构成因子，而节间长短关系到植株在同等高度条件下的节数，理论上黄秋葵的节数越多，结果数也越多，因此均赋予权重系数010。表3 K与X的绝对差值，(七)Tab3 Absolute difference Ai(k)between X and Xf(k) K 恐 玛 K4 Ks K K7 配 局 Klol(k)02199 02367 03350 02760 04206 01410 02160 0074l 07488 000002(七) OOOl9 00479 00194 00365 01176 00769 00414 00909 03300
19、02105，(五)00022 O2442 02888 02620 00206 O1026 O0217 00909 O0000 025004(七)02897 02138 03906 02845 04618 01154 00541 01071 085“037505(七)01600 0427l O3213 03848 02441 00385 01994 00741 07767 00909o(七)04531 00225 02906 01298 05882 01026 O3022 0074】08454 02500，【k)03404 02517 02344 02448 03824 01026 00850
20、00909 08173 00000B(k)03122 02283 03263 02675 04500 00000 00250 00385 07767 00909表4供试黄秋葵品种与参考种的关联系数Tab4 Correlation coefficient between tested okra cultivars and reference culfivsrs甸(七) K 局 K K 墨 FKie2(k)09956 09006 09573 09224 07868 08495 09129 08268自(七)09950 06400 06005 06236 09547 08089 09523 0826
21、8(k)05997 06700 05263 06041 04845 07900 08893 08020岛(k)07307 05040 05747 05301 06400 09186 06852 08542e6(k)04893 09507 05990 07699 04246 08089 05895 08542曲(k)05605 06330 06494 06394 053 17 08089 08362 08268岛(J()05816 06553 05709 06187 04910 10000 09455 09186Wk O-35 005 005 005 010 005 010 0050564810
22、000033330355403362034380355401506734063450536508268063451000008268O05万方数据422 南方农业学报 47卷23关联度分析根据参试品种与参考种的关联系数及赋予各性状指标的权重系数，利用公式(2)和公式(3)分别计算各参试品种与参考品种的等权关联度和加权关联度，并根据关联度大小对各参试品种进行排序，结果见表5。关联度是参考数列与比较数列间关联性的量度，各供试品种关联度分别代表其优劣性，值越大，性状越优，反之越劣。由表5可知，各参试品种综合性状的等权关联度排序为幸福2号幸福3号五福绿秋葵幸福1号9号红秋葵泰国Okra，综合性状的加权
23、关联度排序为幸福2号幸福3号9号五福幸福1号绿秋葵泰国Okra红秋葵。经加权后关联度排序未发生变化的是幸福l号、幸福2号和幸福3号，分别位居第5、第1和第2位，其中幸福2号的等权关联度(08377)和加权关联度(08827)均最高，表明其综合表现最佳；加权后排序上升的是9号和泰国Okra，分别由第6和第8位上升至第3和第7位，其中9号的关联度排序发生较大变化，是由于加权处理能突出其产量方面的优势；加权后排序下降的是红秋葵、绿秋葵和五福，分别由第7、第4和第3位下降至第8、第6和第4位。等权关联度和加权关联度排序的秩相关系数为08095，表明两者排序结果较接近。表5供试黄秋葵品种与参考品种的关联
24、度及排序Tab5 Correlation degree and rank between tested okra culti-ValS and refefence cultivarsXx2X咒XXXX066120837708018O62100f65960643306808069440671908827086900，6323O7144O611806559069093讨论本研究用灰色关联分析法对三亚地区栽培的8个黄秋葵品种的10个性状进行综合评价，客观反映了各品种的优劣性，得到的关联度排序与田间观测结果相符，因此使用该方法对黄秋葵品种进行综合评估是可行的，与张先亮等(2014)对西瓜的研究结果一致
25、。幸福2号和幸福3号在等权关联度和加权关联度排序中均排第1、第2位，是较适合三亚地区栽培的品种，而泰国Okra和红秋葵关联度排序靠后，综合表现差，不适合在三亚地区种植。许如意等(20 LO)研究认为表现较好的五福黄秋葵，在本研究中经加权排序后仅排第4位，表现中等，表明利用本研究方法进行黄秋葵品种选择会获得更理想的品种。为了更直观地判断黄秋葵品种各性状的优劣，方便进行品种间对比评估，需对各性状指标进行初值化处理，因此需要构建一个参考品种，本研究参照许如意等(2011)、张北群(2014)的方法，采用参试品种各项性状上限值或略高于上限值的数值构建参考品种。从参试黄秋葵品种各性状关联系数可以看出各品
26、种的优劣，数值越大、越接近参考品种，则品种越优，但一个品种的好坏并不是绝对，即一个品种各性状的表现并不完全统一，因此需要根据品种选择目标，使用赋值法确定各性状的权重系数，将使某些品种的关联度排序发生变化，重要性状表现好的，其排序上升，如泰国Okra和9号，反之则下降，如红秋葵、绿秋葵和五福。本研究中各参试黄秋葵品种的等权关联度、加权关联度排序结果不完全相同，但加权关联度排序结果与品种实际表现较吻合，与刘春英等(2013)对小麦品种(系)的评价结果一致。因此，利用灰色关联分析法对黄秋葵品种进行综合评估的结果，可作为海南三亚地区选择黄秋葵品种的参考依据。4结论本研究结果表明，以灰色关联分析法评估选
27、出的幸福2号和幸福3号黄秋葵综合性状优良，表现产量高、单株结果数多、节问短及果实蓟马危害指数低，适合三亚地区冬季作优良黄秋葵品种。参考文献：邓聚龙1988农业系统灰色理论与方法M济南：山东科学技术出版社Deng J L1988Grey Theories and Methods of Agricultural SysternM JJinan：Shandong Science and Technology Publisher黄光和，赵辉，高祥扩，黄清梅，杨克昌，罗嫦娟，鲁用强，冯素芬，赵自仙2014不同施肥处理对高油玉米产量性状影响的灰色关联度分析J西南农业学报，27(1)：179182Huang
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