良种区域试验是检验参试种优劣的关键环节，因而分析区试结果，评价参试种，对新品种（系）的使 用前景至关重要。目前普遍使用的分析方法是对参试种产量作方差分析和稳定性测验。近来使用灰 色关联度‘”分析区试结果、评价参试种引起大家关注，有关研究报道”－‘’认为该方法考察性 状多，能将分散信息综合考虑，因此更全面、更准确。同时可了解参试种有关性状的优劣，指导生 产和育种。然而这些研究使用的资料时间跨度一般较短，仅1～Za时间，数据相对也较少。本文 利用多年区试资料，应用灰色关联度分析评价参试种，并与参试种使用情况相互检证，以判断上述 方法的准确性与可靠性。！材料与方法1．直材料有关数据来自1984～1993年安国省淮北 片（半各组川、麦新品种区域试验，累计有参试种46个，对照种始终为博爱7422，灰色关联 分析考察性状包括产量、产量三要素、抗性及品质等，性状权重根据有关专家经验给出。1．2方 法计算＄＆及计算公式均参考刘录祥等”’。2Mt＄＃Pi（1）原始数据经处理后，得到等权 关联度r；和加权关联度r；，根据参试种门、r；’值及产量又值大小排序，就获得3种排序结 果（表1）。（2）比较表1中3种分析方法获得的排序结果，区别是明显的，3者两两之间的关 系可用秩相关系数表示（表2）。由表2可见，r；排序结果与r；及y；排序结果相关性均较大 ，而r；与”排序结果间相关性较小。显著性测验表明，r；’与r；及y；的排序结果分别有s a和7a相关显著，而门与y；的排序结果仅la相关显著，该年（1991）淮北地区通特大水 灾，试验精度差，结果应谨慎对待。（3）根据表1的3种排序结果分别评价多试种，采用逐年滑 动方式，挑选出连续2（3）a参试，排序位次均居前列的参试种。等权计。）、加权计；）及产 量（y；）方法分别挑选出15、11和8个参试种，其中6个为三者共有。L述结果与参试种中 生产使用面积较大的15个一起列于表3。比较可知，3种分析方法分别当选的推广种：r．有1 0个，r。有9个，y。有7个是推广种；未能成为推广种的品种：r。有1个，i有6个，y； 有1个。由此可见，用加权关联度r．评价参试种结果比另2种方法准确性要高。这与其他报道结 果是一致的。（4）严格地讲，上述方法均不够准确，准确率最高只有66．7呢，还应加以改进 ，综观上述分析方法，发现在判断参试种优劣时，缺乏明确的界限，标准难以掌握。常规分析方法 是将参试种与对照种相比较，分成优和劣两类的。关联分析也可利用对照种作标准，即以对照种的 排序值为基准，减去同组试验中参试种的排序值，按照差的正负、大小判断参试种的优劣，差值为 正值，数字越大越好，反之则为劣。按照L述方法对表1结果重新计算后再根据参试种Za差值的 正负、大小进行爿序，结果列于表4。从表4可知，按加权关联度r。排序结果重新计算，Za差 值均为正值的参试种有17个，均为负值有4个，其余力一正一负。将这一结果与表3中的推广种 相比较，可知15个推广种全部包括在Za差值均为正的17个参试种中，其准确率达到88．2 ％，另2种类型中没有一个参试种成为推广种。而按照等权关联度r；排序结果重新计算，Za差 值均为正的参试种有21个，仅13个为推广种，按平均产量y。排序结果重新计算，Za差值均 为正的参试种有8个，7个为推广种。由此可见，引入对照种作为参试种优劣的判别标准后，并未 使等权关联度和平均产量分析结果的准确度有明显提高，而加权关联度的评价结果却更加准确，可 靠性大为提高。3讨论（l）秩相关系数表示2种排序间的相关程度，显著性测验表明，在10a 中，或者是加权关联度排序与等权关联度排序的秩相关系数r。（r；－r。）相关显著，或者是 加权关联度排序与产量排序的秩相关系数．什；－y卜相关显著（表2），无la例外，显示加权 关联度排序是介。于这二者之间的。这一点以前尚未见报道。（2）运用加权关联度评价参试种， 其可靠性和准确性要好于等权关联度和产量．这和有关报道结果是一致的。但作者通过与推广使用 参试种相比较，发现其准确性仍不够，误差较大，还应加以改进。（3）区试对照种在灰色关联分 析中的作用尚未见报道，作者分析认为，灰色关联分析准确性不够高的原因在于缺乏判别参试种优 劣的标准而对照种皆为当家品种，使用范围广，时间长，各方面均有出色表现，常规分析方法仅利 用其产量等少数性状，许多有用信息被浪费，而灰色关联分析综合利用其多个性状，加权关联分析 更给不同性性状赋以权重，因而它所起的作用更全面、更充分、更可靠，正好可以作为判别优劣的 标准。有了这个标准后，加权关联分析结果准确性大大提高。4结论运用灰色关税分析，获得各参 试种包括对照种的加权关联度，并按此排序，再以对照种排序值为基准，与参试种相比照，凡Za 参试排序均优于对照的参试种，即是优秀品种（系），推广使用的价值较大，运用这一改进的加权 关联度来评价参试种，准确性好，可靠性高，为分析区试结果，评价参试种提供了一种新的更先进 的方法。对灰色关联度法评价区试品种的研究@张平治$安徽省农科院作物研究所!合肥,230 031@汪建来$安徽省农科院作物研究所!合肥,230031@赵景忠$安徽省农科院作物研 究所!合肥,230031灰色关联度;;区域试验;;评价采用等权、加权关联度和产量3种方 法，分别分析我省淮北片连续10a小麦区试资料，获得对参试种的3种评价结果。经与参试种实 际使用情况相比较，发现上述3种评价结果均不够准确。进而指出其原因在于上述方法缺乏判别参 试种优劣的标准。为此将对照引入这3种方法中作为判别标准，确定参试种的化与劣，结果表明， 按照加权关联度法分析，其2a排序结果均优于对照的参试种，绝大多数得到推广使用，因而这一改进后的新方法是可靠的，比另2种方法及常规方法更加准确，值得重视。1刘录祥,孙其信,王士芸.灰色系统理论应用于作物新品种综合评估初探.中国农业科学,1989,(22):3
2周守年,戴瓯和.应用灰色关联分析法综合评估大豆品种的初步研究.安徽农业科学,1991,1
3郭天财,许自成,台国琴等.4种类型小麦品种的灰色关联分析.河南农业大学学报,1992,(2):3
4蒋春志,陈淑琴.利用灰色关联度分析法对黄淮北片高肥区试品种综合评价.小麦育种通讯,1993,1
5邓聚龙.灰色控制系统.武汉:华中工学院出版社1985.348～374鹤魑镅芯克?合肥, 230031@赵景忠$安徽省农科院作物研究所!合肥,230031灰色关联度;;区域试验 ;;评价采用等权、加权关联度和产量3种方法，分别分析我省淮北片连续10a小麦区试资料， 获得对参试种的3种评价结果。经与参试种实际使用情况相比较，发现上述3种评价结果均不够准 确。进而指出其原因在于上述方法缺乏判别参试种优劣的标准。为此将对照引入这3种方法中作为 判别标准，确定参试种的化与劣，结果表明，按照加权关联度法分析，其2a排序结果均优于对照 的参试种，绝大多数得到推广使用，因而这一改进后的新方法是可靠的，比另2种方法及常规方法 更加准确，值得重视。1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.中国农业科学,1989,(22):3
2周守年,戴瓯和.应用灰色关联分析法综合评估大豆品种的初步研究.安徽农业科学,1991,1
3郭天财,许自成,台国琴等.4种类型小麦品种的灰色关联分析.河南农业大学学报,1992,(2):3
4蒋春志,陈淑琴.利用灰色关联度分析法对黄淮北片高肥区试品种综合评价.小麦育种通讯,1993,1
5邓聚龙.灰色控制系统.武汉:华中工学院出版社1985.348～374
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