热不海提·帕力哈提 张正 彭定祥

摘要：为了丰富南方冬季亚麻（Linum usitatissimum L.）品种，引进筛选适合在当地种植的品种，采用灰色关联度分析法综合分析了35份亚麻材料原茎产量、株高、工艺长度、分枝数、茎粗、单株茎重、单株果数、千粒重、单株粒重等指标的关联度。结果表明，与对照品种04076-4-9关联度最大的是“651”，适合在武汉市或相似生态区域推广种植;其次是M0459、“609”，具有一定的发展潜力，也适宜推广。

关键词：亚麻（Linum usitatissimum L.）;灰色关联度;综合评价

Abstract： In order to enrich the winter flax（Linum usitatissimum L. ） varieties in the south， introduce and select the varieties suitable for local cultivation， the relational grade of original stem yield， plant height， process length， branch number， stem diameter， stem weight per plant， plant fruit number， 1 000-seed weight， grain weight per plant and other indicators of 35 flax materials were comprehensively analyzed by the grey relational analysis method. Results show that “651” has the largest correlation with the control variety 04076-4-9， which is suitable for planting in Wuhan city or similar ecological areas. M0459 and “609” ranked the second and third， showing certain development potential and suitable for promotion.

Key words： flax（Linum usitatissimum L. ）; grey relational analysis; comprehensive evaluation

中國亚麻的种植区域主要分布在旱作农业区，例如新疆、内蒙古、甘肃、黑龙江等地[1]。亚麻与当地主要粮食作物存在季节矛盾影响了亚麻的产量，阻碍了亚麻产业的发展[2]。随着中国南方亚麻的成功引种，湖南、湖北、云南等地也开始在冬闲田种植亚麻，不仅提高了亚麻总产量，而且增加了当地农民的收入。然而，由于南方地区降水多，田间容易形成积水，土壤水分过多会严重影响亚麻出苗[3]，成熟期导致亚麻倒伏严重，影响了亚麻纤维产量和品质[4]，因此有必要引进、筛选能在南方多雨条件下达到高产优质目标的品种。品种的适应性强弱是多个性状共同决定的，不能只通过产量或其他单一指标来评价其优劣，只有对各个性状指标进行综合评价才可能会得到比较准确的结果且具有实际意义[5]。运用灰色关联度分析法可以使多个性状指标得到综合评价且计算简单方便，得到的结果更准确可靠。张正等[6]采用灰色关联度分析法对9个新品种在伊犁河谷的适应性进行分析评价，得到生产潜力高、具有推广价值的品种;胡纪亮[7]运用灰色关联度分析法对51份小麦、玉米品种在陕西关中地区的适应性进行比较研究，筛选出了适宜当地推广利用的优良品种。张从勇等[8]在湖北省阳新县进行了引种试验，提出在该地区种植亚麻的适宜播种期和播种量。而对于亚麻在南方地区的适应性研究鲜有报道，因此，本试验在武汉市完全雨养条件下以高产品种为对照，运用灰色关联度分析法[9]初步筛选出与其关联度相对较大的品种作为推广种植品种，为今后武汉市选择种植优良亚麻品种提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验亚麻材料详见表1。

1.2 试验设计

供试亚麻品种（系）于2018年在武汉市华中农业大学试验田种植。试验采取单因素随机区组设计，3次重复，共105个小区，小区面积2.4 m2。在生长发育期间，所需水分利用自然降雨，其他栽培管理同一般大田。

1.3 测定项目

亚麻成熟时调查各个品种（系）的农艺性状（株高、工艺长度、茎粗、单株茎重、单株果数、分枝数、单株粒重、千粒重），每个小区进行理论产量计算。

1.4 分析方法

按照灰色关联度分析法进行数据分析，把所有的参试品种（系）看作一个灰色系统，每个品种（系）作为系统中的一个因素，计算并分析这个系统中各因素的关联程度，关联度越大，因素间的相似程度越高。选择一个当地主栽品种作为参考品种或将当地生产要求和育种目标及多年育种实践中参试品种（系）各主要性状的最佳表现值结合起来，构建一个理想的参考品种，以参考品种的各项指标构成一个参考数列X0，以35个参试品种（系）的各项性状指标构成比较数列Xi（i=1，2，3，…，n）。其中，X0={X0（1），X0（2），…，X0（n）}，Xi={Xi（1），Xi（2），…，Xi（n）}，其中n是性状数。关联系数计算公式为：

在对品种（系）进行综合评价时，其各个指标的相对重要性不同，因此要给予不同指标相应的权重系数（Wk），权重系数是根据以往的研究经验和育种目标来确定的，可以求出参试品种（系）与参考品种的加权关联度，对参试品种进行评价。加权关联度（[γi]）计算公式为：

2 结果与分析

2.1 原茎产量

由表2可知，各品种（系）间原茎产量差异较大，其中，“651”仅次于对照品种，表明“651”在该地区种植能得到较高的原茎产量;M0459和“609”也有较高的产量潜力，其余品种（系）产量表现较为平均。

2.2 选定参考品种

本试验选定的参考品种是产量表现较好的品种04076-4-9，将其他品种（系）和对照品种进行比较，各项指标与之较接近的品种初步确定为其在武汉市的适应性较强，参考品种与参试品种（系）9个性状的平均值见表3。

2.3 无量纲化处理

由于原始数据中同一品种不同性状间差异较大，并且计量单位也不相同，因此必须对原始数据进行无量纲化处理。本试验对原始数据进行初值化处理，即Xi数列[参试品种（系）]分别去除X0数列（参考品种），得到一个新的数列。计算公式为：

2.4 计算无量纲化后的参数与标准数列差的绝对值

2.5 关联度分析

根据灰色系统关联度分析原理，关联度越大表明参试品种（系）与对照品种越接近。由表5可知，X4（“651”）与X0的关联度最大，表明其与对照品种X0（04076-4-9）最为接近，从表3也可看出该品系原茎产量、株高、工艺长度优势较为明显，从田间表现来看，该品种长势整齐，茎秆笔直不易倒伏，初步说明“651”在武汉市综合性状表现良好，适宜在该地区推广种植;其次是X21（“M0459”）、X10（“609”），具有一定的发展潜力，也适宜在该地区推广，关联度小于0.6的品种综合性状较差，不适宜在该地区推广。

3 讨论

评价某一作物不同品种在特定生态区域的适应性应通过多年试验进行重复鉴定，并进行综合评价确定在该地区适应性最好的品种。灰色关联度分析法是研究作物多元性状相对重要性的方法，不需要数据服从一定的概率分布，数据分布有无规律均可，计算简单且具有良好的稳定性[10，11]。

对亚麻品种进行评价时不能仅以产量的平均值为标准而忽略了其他的性状，应当对品种进行综合评价，对各个农艺性状指标给予不同的权重系数，运用灰色关联度分析法进行客观的评价。品种的选育和生产实践证明作物品种的各个指标反映的生态适应的重要性不同，各个性状对品种的综合表现贡献不同，育种不仅要注重目标性状的选择，同时也要注重其他性状的影响[12]。运用灰色关联度进行数据分析最重要的是要选定对照品种和赋予不同的指标适宜的权重系数[13]。对农艺性状赋予的权重不同所计算的结果就会不同，最终得到的品种的适应性也会有差异，因此赋予不同指标适宜的权重很重要。本研究权重系数是通过当前生产上优良品种应具备的综合性状来确定的（原茎产量赋值0.50，株高、工艺长度和单株茎重赋值0.10，其余性状赋值0.04），通过灰色关联度分析法初步得到在武汉市适应性强的品种（系）。一般情况下，大多数研究会根据当地的生态环境、生产条件和育种目标构造“理想品种”[14，15]，由于南方亚麻的适应性研究鲜有报道，本研究将田间表现最好的04076-4-9作为对照品种，与对照品种关联度较大的参试品种（系）可以初步确定为在当地适应性较强，具有一定的实际意义。

本研究对35份亚麻品种（系）在湖北省武汉市进行适应性比较研究，由于条件限制仅进行了1年的分析鉴定，研究结果具有一定的局限性，需要在今后的研究中重复2～3年得到更加准确的结果。

参考文献：

[1] 吴建忠，姜卫东，赵 茜. 亚麻几个农艺性状表现及相关分析[J]. 安徽农业科学， 2013，41（14）：6181-6182.

[2] 周文新，孙焕良，郭清泉. 湖南亚麻生产及其产业化问题的探讨[J]. 中国麻业科学， 2001， 23（1）：33-37.

[3] 李淑文，李 友，文宏达. 坝上地区亚麻出苗及成苗的土壤水分响应指标研究[J]. 湖北农业科学， 2014， 53（21）：5135-5139.

[4] 张晓平，薛召东，郝冬梅. 亚麻耐渍的生理机制研究初探[J]. 中国麻业科学， 2007， 29（3）：169-172.

[5] 陈久月，夏明星，谢承宇. 小麦品种生态适应性的综合评价[J]. 安徽农业科学，1999， 27（5）：431-432.

[6] 张 正，崔宏亮. 新疆伊犁河谷亚麻品种（系）的评价与筛选[J].  黑龙江农业科学， 2009（3）：38-41.

[7] 胡纪亮. 陕西关中地区51份小麦、玉米品种（系）的适应性比较研究[D].  陕西杨凌：西北农林科技大学，2016.

[8] 张从勇，李相才，柯美志. 亚麻北种南植试验初报[J].  湖北农业科学， 2003，42（3）：30-31.

[9] 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[J]. 中国农业科学，1989，22（3）：22-27.

[10] 孙海潮，万金红，郭安斌，等. 灰色关聯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.

[11] 杨志刚，田杰英，赛都拉. 灰色关联度分析法在小麦区域试验中的应用[J]. 安徽农业科学，2013，41（34）：13153-13155.

[12] 丁成伟，刘 超，王健康，等. 优质高产旱稻徐旱1号的选育及应用[J]. 江苏农业科学，2008（2）：93-94.

[13] 王文颇，韩金玲，周印富，等. 不同小麦品种在冀东地区的生态适应性分析[J]. 种子， 2005， 24（11）：56-59.

[14] 王桂跃，张朝新，蒋炳松. 应用灰色系统理论综合评估玉米新品种[J]. 种子，1998（1）：25-28.

[15] 白冬梅，任杰成，任志华，等. 灰色关联度在旱地小麦品鉴综合评价中的应用[J]. 陕西农业科学，2004（6）：3-5.