韩学坤，薛国峰，王会军，张运锋，陆秀春，李昌元，欧阳军，罗仁斌，樊应虎

(楚雄州农业科学研究推广所，云南 楚雄 675000)

样本的多少，数据的重复性，试验的标准情况等千差万别，同时作物本身受到土壤、气候等因素的影响，所得的数据也不一定服从一定的分布规律，容易导致数据结果无统计学意义。很难通过传统的方差分析、回归分析等因素分析手段对玉米产量的影响因素进行排序，从而对育种因素判断进行指导。而基于灰色系统理论的灰色关联度法可以在较少数据或者没有显著相关性条件下进行分析，找出各因素与玉米产量的关系。本文对2016年西南联合体区域试验7个玉米品种的产量与影响因素之间做灰色关联度分析，量化各因素与产量的主次关系，并探讨了本次试验可能存在的问题和灰色系统理论在玉米育种中的运用方向，对西南地区的玉米育种有一定的指导意义。

1 材料与方法

1.1 材料

试验材料来自西南联合体2016年区域试验的7个品种，试验数据来自云南省楚雄州农业科学研究推广所试验基地的试验结果。试验地位于楚雄市鹿城镇平山村委会州农业科学研究推广所基地。海拔1 772 m，101°45′E，25°14′N。采取田间随机区组排列，3次重复，每小区5行，行长5 m，行距株距为80 cm×40 cm。试验品种为周玉0913(1)、民生5961(2)、金白玉2号(3)、中单888(4)、金秋7209(5)、康农玉508(6)、渝单8号(7)。

1.2 方法

利用灰色关联度分析法，将所有的参试组合视为一个灰色系统，各个分析的性状为系统中的1个因素[1]。其中，参考数列为每个小区中间3行的平均产量x0，比较数列为穗位高x1、株高x2、灰斑病x3、小斑病x4、穗长x5、穗粗x6、秃尖长x7、穗行数x8、行粒数x9、单穗粒重x10、出籽率x11、百粒重x12。通过xi与x0的曲线几何形状相似程度来判断关联程度。关联度越大，说明该因素与玉米产量的变化规律越接近。反之，说明该因素不利于提高玉米产量。

2 结果与分析

2.1 数据标准化处理

表1 试验结果的参考数列和比较数列

表2 参考数列和比较数列的标准化处理

2.2 求参考数列与比较数列的绝对差值

根据表2求出参考数列x0与各比较数列xi的各对应点的绝对差值，按照Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|求值(k=1,2,…,n)，结果见表3。

表3 参考数列与各比较数列的绝对差值

2.3 求关联系数

表4 各数列的关联系数

2.4 求关联度

表5 各因素与玉米产量的关联度

3 讨论

本试验中，关联度顺序排前5位的均是与玉米穗籽有关的性状，分别是单穗粒重、百粒重、穗长、穗行数、穗粗，这与史向远等[2]、李春霞等[3]的研究不同。本研究的试验品种都是高产品种，是西南地区玉米品种的代表，本身在生长势和抗逆性方面有较高的水平，加上云南高原光照强度大，有效积温高，昼夜温差大等，对发挥品种本来的优良特性有利，所以对品种穗粒特性差异有一定的放大作用。

有关玉米农艺性状与产量的灰色关联度分析较多，但不同研究区得到的结果也不尽相同[4-5]，推测品种、环境因素对玉米产量的影响较大。该方法在试验数据不充分，试验条件没有很完整的情况下，可以正确反映出农艺性状与产量之间的关系，提高玉米育种工作效率。同时灰色关联度分析不仅仅在产量筛选领域适用，有条件的科研单位也可以在育种材料的选择、施肥季节和用量等方面进行研究，为高效节能农业的发展提供科学依据。在立体气候明显的云南高原地区，需要育种工作者通过长期探索，对适合本地、可以提高玉米产量的农艺性状因素进行筛选，总结出一套提高育种效率的农艺性状判定办法。

[1] 邓聚龙. 灰色系统与农业[J]. 山西农业科学, 1985 (6): 29-33.

[2] 史向远, 李永平, 周静, 等. 旱地玉米种植密度与产量及农艺性状的相关和灰色关联度分析[J]. 玉米科学, 2012, 20(6): 94-97.

[3] 李春霞, 苏俊, 钟占贵, 等. 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, 3(1): 35-38.

[4] 李伟忠, 闵丽, 蒋洪蔚, 等. 黑龙江省玉米品种农艺性状与单株粒重的灰色关联分析[J]. 东北农业大学学报, 2012, 43(2): 38-42.

[5] 韩学坤, 黄光和, 张运锋, 等. 云南玉米杂交种的产量与相关因素的灰色关联分析[J]. 云南农业科技, 2012 (增刊): 10-11.