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    基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寒地水稻抗旱性綜合評(píng)價(jià)

    2023-06-17 09:09:56劉夢(mèng)紅張鞏亮李紅宇杜俊趙海成呂坦錢(qián)永德
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年10期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抗旱性聚類分析

    劉夢(mèng)紅 張鞏亮 李紅宇 杜俊 趙海成 呂坦 錢(qián)永德

    摘要:為篩選適宜寒地水稻大田抗旱性的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),并鑒定抗旱水稻種質(zhì)資源,以分蘗期干物質(zhì)量、拔節(jié)期株高、產(chǎn)量等15個(gè)性狀的抗旱系數(shù)為指標(biāo),使用主成分分析法對(duì)50個(gè)參試材料的抗旱性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。選取45個(gè)樣本的抗旱系數(shù)作為輸入,把對(duì)應(yīng)的抗旱綜合評(píng)價(jià)值作為輸出,利用誤差返向傳播和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立學(xué)習(xí)模型;剩余5個(gè)樣本為驗(yàn)證樣本,用于判斷學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。改變3組學(xué)習(xí)樣本來(lái)建立3個(gè)不同的學(xué)習(xí)模型并進(jìn)行對(duì)比,比較其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,進(jìn)而驗(yàn)證該模型方法的合理性和穩(wěn)定性。結(jié)果表明,采用主成分分析法可將15個(gè)單一抗旱系數(shù)轉(zhuǎn)換成6個(gè)互相獨(dú)立的綜合性指標(biāo),方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)84.013%。采用聚類分析法將50個(gè)參試材料分為3種類型:強(qiáng)抗旱型、中間抗旱型、干旱敏感型。強(qiáng)抗旱類型含有24個(gè)材料,中間抗旱型含有18個(gè)材料,干旱敏感型含有8個(gè)材料。根據(jù)各性狀抗旱系數(shù)與抗旱綜合評(píng)價(jià)值(D值)的相關(guān)性分析結(jié)果,篩選出分蘗期干物質(zhì)量、分蘗期葉面積、拔節(jié)期株高、最高分蘗數(shù)、穗粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量、產(chǎn)量、生物量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)等10個(gè)適宜抗旱性評(píng)價(jià)指標(biāo)。以特征指標(biāo)值為輸入層,綜合評(píng)價(jià)值(D值)為輸出層,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型,定量預(yù)測(cè)抗旱指標(biāo)特征。通過(guò)改變學(xué)習(xí)樣本獲得3個(gè)學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差小于10%。把實(shí)際值和模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行線性擬合,R2>0.95。本研究構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型可用于定量預(yù)測(cè)水稻種質(zhì)資源的抗旱性,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性均優(yōu)于單一的回歸分析;分蘗期干物質(zhì)量、分蘗期葉面積、拔節(jié)期株高、最高分蘗數(shù)、穗粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量、產(chǎn)量、生物量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)可作為水稻抗旱能力鑒定指標(biāo);稻堅(jiān)強(qiáng)為抗旱性最強(qiáng)的種質(zhì)資源。

    關(guān)鍵詞:寒地水稻;抗旱性;主成分分析;聚類分析;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號(hào):S511.024;S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號(hào):1002-1302(2023)10-0091-09

    當(dāng)前,全球農(nóng)業(yè)面臨糧食需求持續(xù)增加和水資源日益枯竭的雙重挑戰(zhàn)。水稻是全球超過(guò)一半人口的主食,也是耗水量最多的糧食作物,水生產(chǎn)效率低下,水資源浪費(fèi)情況嚴(yán)重[1-2]??购邓拘缕贩N的培育和推廣是提高水分利用率的有效途徑。水稻的抗旱性是多基因控制的復(fù)雜性狀,作用機(jī)制極為復(fù)雜[3]。品種的基因型及相同品種不同生育時(shí)期的抗旱機(jī)理也存在差異[4-5]。前人在抗旱種質(zhì)資源篩選與鑒定方面已做了大量研究工作,并且多采用苗期反復(fù)干旱存活率、形態(tài)發(fā)育、逆境生理生化、產(chǎn)量及相關(guān)性狀等指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。張鴻等采用有效穗數(shù)、穗實(shí)粒質(zhì)量和結(jié)實(shí)率等指標(biāo)的相對(duì)值綜合評(píng)價(jià)了10個(gè)雜交秈稻新組合的抗旱性[6]。丁國(guó)華等通過(guò)幼苗存活率和抗衰度來(lái)評(píng)價(jià)雜草稻幼苗期的耐旱性[7]。袁杰等認(rèn)為,可以采用發(fā)芽率指標(biāo)、芽長(zhǎng)指標(biāo)、根長(zhǎng)指標(biāo)評(píng)價(jià)來(lái)自新疆的粳稻在種芽期間的耐寒程度[2]。利用多個(gè)指標(biāo)構(gòu)建抗旱綜合評(píng)價(jià)體系并使用隸屬函數(shù)進(jìn)行綜合分析,綜合指標(biāo)法能夠全面衡量不同指標(biāo)的貢獻(xiàn)率大小,且去除了重復(fù)信息,更加科學(xué)全面,準(zhǔn)確度較高[8-9],已經(jīng)普遍用于作物復(fù)雜性狀的抗性鑒定與評(píng)價(jià)[10-11]。另外,傳統(tǒng)的耐旱性預(yù)測(cè)模型多采用線性逐步回歸篩選自變量,建立多元線性回歸模型,該方法存在多重相關(guān)等諸多弊端。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算模型由多個(gè)比較簡(jiǎn)易的處理單元連接在一起,這一模型廣泛地應(yīng)用在了農(nóng)學(xué)研究中。劉敏潔等在進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模時(shí),運(yùn)用13個(gè)物理方面的指標(biāo),用于甜玉米種子生活力檢測(cè)[12]。孫小香等采用BP(bankpropagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了水稻葉片氮素濃度的冠層光譜估算模型[13]。由于利用逐步回歸分析篩選抗旱性評(píng)價(jià)適宜指標(biāo)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性不足,而利用線性模型關(guān)聯(lián)作物生育性狀與抗旱能力也存在模型關(guān)聯(lián)性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題,本研究擬通過(guò)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型來(lái)定量預(yù)測(cè)水稻的抗旱性,篩選寒地水稻抗旱性評(píng)價(jià)的特征指標(biāo),以期為水稻種質(zhì)資源抗旱性綜合評(píng)價(jià)提供方法與依據(jù)。

    1材料與方法

    1.1試驗(yàn)材料

    50份試驗(yàn)材料經(jīng)2017—2018年初步篩選得到,均為普通型粳稻(表1)。

    1.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    試驗(yàn)于2019、2020年在黑龍江省大慶市高新區(qū)的試驗(yàn)基地遮雨棚中開(kāi)展。盆栽試驗(yàn),每個(gè)品種設(shè)置常規(guī)灌溉對(duì)照和干旱脅迫2個(gè)處理。常規(guī)灌溉按照當(dāng)?shù)卮筇锷a(chǎn)水分管理方法進(jìn)行。干旱脅迫在水稻返青后開(kāi)始處理,運(yùn)用負(fù)壓土壤濕度(濕度計(jì)插入土表10cm以下的地方)測(cè)量土壤的水勢(shì)情況,保持全生育期土壤水勢(shì)在-30~-35kPa。每份材料的處理和對(duì)照分別種植5盆,每盆移栽4穴,每穴4苗。其他管理方法同常規(guī)。

    1.3調(diào)查與測(cè)定

    水稻返青后,每5d調(diào)查1次長(zhǎng)勢(shì)均勻的12穴植株的分蘗數(shù),直至分蘗數(shù)穩(wěn)定,計(jì)算最高分蘗數(shù)。拔節(jié)期測(cè)定12穴植株的株高。分蘗期各品種常規(guī)灌溉和干旱脅迫分別取代表性植株4穴,從基部切除根系,分葉和莖鞘2個(gè)部分,測(cè)量葉面積(長(zhǎng)×寬×0.75),將葉片和莖鞘分開(kāi)包裝,于105℃殺青30min,80℃烘干至恒質(zhì)量,計(jì)算分蘗期每穴干物質(zhì)量和葉面積;齊穗期各品種按灌溉和干旱脅迫分別取代表性植株4穴,從基部切除根系,分葉、莖鞘、穗3個(gè)部分,測(cè)量葉面積(長(zhǎng)×寬×0.75),分別包裝,烘箱設(shè)置105℃,殺青30min,并在80℃下烘干,計(jì)算穴葉面積和穴干物質(zhì)量。

    齊穗期采用日本MINOLTA生產(chǎn)的葉綠素SPAD-502儀器來(lái)測(cè)定主莖劍葉中部區(qū)域的SPAD數(shù)值,每處理測(cè)定16張葉,測(cè)定時(shí)注意避開(kāi)葉脈和有損傷的葉片。

    成熟期每處理選取長(zhǎng)勢(shì)均勻的植株8穴,帶回室內(nèi)考察農(nóng)藝性狀和產(chǎn)量性狀,分穗、莖鞘、葉3個(gè)部分稱質(zhì)量。具體包括株高、穗長(zhǎng)、穗數(shù)、穗粒數(shù)、每穗實(shí)粒數(shù)、千粒質(zhì)量等指標(biāo)性狀,分別計(jì)算結(jié)實(shí)率、生物量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)和理論產(chǎn)量。

    1.4數(shù)據(jù)處理及統(tǒng)計(jì)分析

    1.4.1抗旱系數(shù)(DTC)

    水稻抗旱系數(shù)(droughttolerantcoefficients,DTC),即各抗旱指標(biāo)的相對(duì)值進(jìn)行抗旱性綜合分析。

    1.4.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模思路

    為構(gòu)建水稻抗旱性狀與抗旱性綜合評(píng)價(jià)關(guān)聯(lián)模型,本研究選用45個(gè)水稻參試材料樣本采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建學(xué)習(xí)模型,其中輸入層為抗旱力特征指標(biāo)值,輸出層為抗旱綜合評(píng)價(jià)值,其余5個(gè)樣本是用于評(píng)估學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的驗(yàn)證樣本。為了優(yōu)化建模樣本并驗(yàn)證建模方法的穩(wěn)定性,將3組學(xué)習(xí)樣本(45個(gè))轉(zhuǎn)化為3個(gè)學(xué)習(xí)模型,并比較了3個(gè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。如果預(yù)測(cè)精度在合理范圍內(nèi),則意味著建模方法是合理且穩(wěn)定的。

    1.4.7數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

    數(shù)據(jù)整理、權(quán)重和抗旱綜合評(píng)價(jià)D值的計(jì)算都運(yùn)用了Excel2010。利用DPS7.05軟件進(jìn)行主成分分析、聚類分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建并計(jì)算指標(biāo)預(yù)測(cè)值。

    2結(jié)果與分析

    2.1參試材料的抗旱系數(shù)及相關(guān)分析

    表2結(jié)果表明,干旱脅迫條件下50個(gè)參試材料的15個(gè)性狀的抗旱系數(shù)平均值為0.694,數(shù)值分布在0.309~1.100之間,拔節(jié)期株高、結(jié)實(shí)期株高、齊穗期SPAD值、千粒質(zhì)量等4個(gè)性狀的抗旱系數(shù)大于0.8,產(chǎn)量性狀的抗旱系數(shù)小于0.5。

    從變異系數(shù)(CV)方面看,變異系數(shù)最大的為產(chǎn)量(44.02%),分蘗期葉面積(38.29%)次之,結(jié)實(shí)率(34.40%)再次之;變異系數(shù)最小的為齊穗期SPAD值(5.97%),結(jié)實(shí)期株高(6.32%)次之,拔節(jié)期株高(8.47%)再次之。

    如表3所示,在干旱脅迫條件下,對(duì)15個(gè)性狀進(jìn)行相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),不同的性狀之間存在相關(guān)性,這些相關(guān)性程度各不相同,這些性狀之間的相關(guān)性可能會(huì)讓信息出現(xiàn)重疊,如果直接運(yùn)用會(huì)對(duì)抗旱性能的真實(shí)情況產(chǎn)生影響。為了避免信息的重疊,采用主成分分析方法來(lái)評(píng)價(jià)水稻的抗旱性。

    2.2參試材料抗旱性的主成分分析

    如果主成分累計(jì)起來(lái)的貢獻(xiàn)率超過(guò)80%,那么就可以看作該信息是有代表性的。根據(jù)表4,前6個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率分別是31.578%、16.168%、14.595%、9.025%、7.354%、5.293%。這6個(gè)主成分累計(jì)起來(lái)的貢獻(xiàn)率是84.013%。也就是說(shuō),前面6個(gè)主成分所代表的15個(gè)不同的性狀變異信息是84.013%。

    第1主成分的貢獻(xiàn)率為31.578%,該主成分以與產(chǎn)量密切相關(guān)的每穴生物產(chǎn)量(0.349)、結(jié)實(shí)率(0.357)、產(chǎn)量(0.408)、最高分蘗數(shù)(0.334)、齊穗期每穴干物質(zhì)量(0.330)、經(jīng)濟(jì)系數(shù)(0.320)的載荷較高,可以把主成分1當(dāng)做產(chǎn)量因子;第2主成分的貢獻(xiàn)率是16.168%。其中,穗粒數(shù)是0.466所代表的正載荷比較高,每平方米穗數(shù)是-0.508的負(fù)載荷較高,可以看作穗數(shù)因子;第3主成分的貢獻(xiàn)率為14.595%,以拔節(jié)期株高(0.493)、分蘗期葉面積(0.476)、分蘗期干物質(zhì)量(0.480)的載荷較高,稱為拔節(jié)期株高因子;第4主成分的貢獻(xiàn)率為9.025%,以齊穗期SPAD值(0.569)的載荷較大,稱為齊穗期SPAD值因子;第5主成分的貢獻(xiàn)率為7.354%,以千粒質(zhì)量(0.785)具有較大的正載荷,結(jié)實(shí)期株高(-0.511)具有較大的負(fù)載荷,故稱為千粒質(zhì)量因子;第6主成分的貢獻(xiàn)率為5.293%,以齊穗期葉面積(-0.422)的負(fù)載荷較大,稱為齊穗期葉面積因子。

    2.3抗旱性綜合評(píng)價(jià)

    依據(jù)公式(2)計(jì)算各參試材料的綜合指標(biāo)值,進(jìn)一步利用公式(3)計(jì)算各參試材料在干旱脅迫條件下,不同主成分所從屬的函數(shù)值。根據(jù)主成分不同的貢獻(xiàn)率,結(jié)合公式(4)將前面6個(gè)主成分的權(quán)重分計(jì)算出來(lái),結(jié)果依次是0.376、0.192、0.147、0.107、0.088、0.063。利用公式(5)對(duì)各綜合指標(biāo)隸屬函數(shù)值和相應(yīng)權(quán)重進(jìn)行線性加權(quán),計(jì)算得到抗旱綜合評(píng)價(jià)值D。表5結(jié)果表明,50個(gè)參試材料平均D值為0.4497,分布區(qū)間在0.1831~0.6559。品種H37(DPB120)的D值為0.5804,排位第5名。排名前4的品種為H36(稻堅(jiān)強(qiáng))、H35(農(nóng)豐3055)、H31(農(nóng)豐1號(hào))、H26(龍稻9),其D值分別為0.6559、0.5893、0.5889、0.5817,可作為抗旱種質(zhì)資源使用。H02(龍粳43)的D值(0.1831)最小,即抗旱能力最差,H08(龍粳65)D值次之,為0.2321,H04(龍粳47)D值再次之,為0.2377。

    2.4參試材料抗旱性的聚類分析

    如圖1所示,對(duì)50份水稻材料使用WPGMA法,在歐氏距離0.59處分為強(qiáng)抗旱型、中間抗旱型、干旱敏感型3個(gè)抗旱等級(jí)。第Ⅰ類為由H03、H30、H39、H25、H32、H26、H37、H31、H35、H36、H13、H33、H49、H19、H38、H45、H29、H42、H34、H17、H18、H44、H41、H43等24個(gè)材料組成的強(qiáng)抗旱型類群,占總材料數(shù)的48%;第Ⅱ類由H05、H16、H15、H14、H23、H22、H06、H46、H11、H10、H24、H09、H21、H27、H40、H20、H50、H28等18個(gè)材料組成的中間抗旱型類群,占總材料數(shù)的36%;第Ⅲ類由H01、H12、H07、H48、H47、H02、H04、H08等8個(gè)材料組成的干旱敏感型類群,占總材料數(shù)的16%。

    2.5水稻抗旱鑒定指標(biāo)的篩選

    表3相關(guān)分析結(jié)果表明,D值與分蘗期每穴干物質(zhì)量、分蘗期葉面積、拔節(jié)期株高、最高分蘗數(shù)、穗粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量、產(chǎn)量、每穴生物產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)等指標(biāo)的抗旱系數(shù)極顯著正相關(guān),與結(jié)實(shí)期株高、齊穗期每穴干物質(zhì)量、齊穗期葉面積3個(gè)鑒定指標(biāo)的抗旱系數(shù)顯著正相關(guān),D值與齊穗期SPAD值和每平方米穗數(shù)指標(biāo)的抗旱系數(shù)無(wú)顯著相關(guān)性,可能與其變異系數(shù)小、各品種間測(cè)量值差異不大有關(guān)。綜上可以得到分蘗期每穴干物質(zhì)量、分蘗期葉面積、拔節(jié)期株高、最高分蘗數(shù)、穗粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量、產(chǎn)量、每穴生物產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)10項(xiàng)指標(biāo)可作為農(nóng)業(yè)抗旱力評(píng)價(jià)的指標(biāo)。

    2.6水稻抗旱指標(biāo)適宜性評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

    從50個(gè)試驗(yàn)樣本中隨機(jī)選出45個(gè)樣本建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型,另外5個(gè)樣本當(dāng)做預(yù)測(cè)的樣本,來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P褪欠駵?zhǔn)確。從圖2可以發(fā)現(xiàn),這個(gè)模型一共有3層,分別是輸入層、隱含層、輸出層。輸入模型分別是分蘗期干物質(zhì)量、分蘗期葉面積、拔節(jié)期株高、最高分蘗數(shù)等10項(xiàng)抗旱力特點(diǎn)的指標(biāo)值,所以一共得到10個(gè)神經(jīng)元。通過(guò)模型輸出的是抗旱性的綜合評(píng)價(jià)值D為輸出層的1個(gè)神經(jīng)元。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,處于隱含層當(dāng)中的神經(jīng)元是飾演特征檢驗(yàn)算子的形象,發(fā)揮著決定性的功能。在隱藏層中,通常把節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置成輸入層的1/2。在這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,把隱藏層設(shè)置成6個(gè)節(jié)點(diǎn)。最后,建立一個(gè)包含了輸入層(10)、隱藏層(6)、輸出層(1)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    從參加試驗(yàn)的50個(gè)樣本中隨機(jī)選45個(gè)樣本來(lái)構(gòu)建一個(gè)學(xué)習(xí)模型,剩余的5個(gè)樣本進(jìn)行抗旱指標(biāo)適宜性得分預(yù)測(cè)。為了建模的方法和評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確,改變了45個(gè)學(xué)習(xí)樣本,建立了3個(gè)學(xué)習(xí)模型,表6即為得到的預(yù)測(cè)結(jié)果。表6結(jié)果表明,3個(gè)學(xué)習(xí)模型中包含了15個(gè)驗(yàn)證的樣本預(yù)測(cè)得分和實(shí)際得分,其誤差位于10%以下,最小的誤差只有0.41%。說(shuō)明構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型取得了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。將參試材料的實(shí)際得分和通過(guò)模型的預(yù)測(cè)得分做回歸分析,橫坐標(biāo)是參試材料實(shí)際得分,縱坐標(biāo)是通過(guò)模型得到的預(yù)測(cè)值,將二者進(jìn)行線性擬合分析,3組預(yù)測(cè)結(jié)果的決定系數(shù)(r2)分別為0.9946、0.9757、0.9608(圖3)。預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的相符合水平很高,證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可準(zhǔn)確、穩(wěn)定地評(píng)價(jià)水稻的抗旱性指標(biāo)。不同水稻參試材料樣本構(gòu)建的學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)效果存在較大差異,說(shuō)明用于建立學(xué)習(xí)模型的樣本數(shù)量仍較少,變換少量學(xué)習(xí)樣本能對(duì)預(yù)測(cè)效果產(chǎn)生較大影響。同時(shí),學(xué)習(xí)模型所需的樣本應(yīng)具有典型性與代表性,部分水稻參試材料樣本與其他樣本差異較大,也可能對(duì)預(yù)測(cè)效果產(chǎn)生較大影響。

    3討論

    水稻的抗旱性是由多個(gè)基因控制的復(fù)雜性狀。植物水分脅迫的程度容易受到環(huán)境因素的影響,所以在確定抗旱性能時(shí)變得更難。一個(gè)具有可行性的抗旱鑒定體系是培育節(jié)水抗旱水稻的根基。鑒定水稻的抗旱性能主要依據(jù)水稻在抗旱方面的能力而進(jìn)行選擇、評(píng)估和歸類,能夠給水稻抗旱育種供應(yīng)比較優(yōu)秀的種質(zhì)資源。另外,在品種培育過(guò)程中以及育成后,也需要進(jìn)行品種抗旱鑒定[14-15]。聶繼云等通過(guò)相關(guān)性分析,分析了蘋(píng)果汁的品質(zhì)以及原料的相關(guān)指標(biāo),得出果實(shí)相關(guān)特征方面的指標(biāo),采用判別分析方法,把122個(gè)不同的蘋(píng)果品種制作的果汁作適應(yīng)性分類[16]。張小燕等將74個(gè)馬鈴薯品種原料通過(guò)逐步回歸的方式,分析原料指標(biāo)和制品品質(zhì)之間的關(guān)聯(lián)度,實(shí)現(xiàn)了用馬鈴薯原料指標(biāo)來(lái)進(jìn)行定量分析薯片品質(zhì)的方法[17]。荊瑞勇等以種子發(fā)芽指數(shù)與幼苗生長(zhǎng)指數(shù)的相對(duì)值作為耐鹽性評(píng)價(jià)指標(biāo),基于主成分分析方法,運(yùn)用隸屬度函數(shù)法和加權(quán)隸屬度函數(shù)法,分析11種不同的水稻材料所具有的耐鹽性能;根據(jù)聚類分析的數(shù)據(jù),依據(jù)耐鹽性能的區(qū)別,把這11個(gè)不同的水稻材料分成了3種[18]。本研究采用主成分分析法得到產(chǎn)量、穗數(shù)、拔節(jié)期株高、齊穗期SPAD值、千粒質(zhì)量、齊穗期葉面積6個(gè)彼此互不相關(guān)的因子,方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)84.013%,50份參試材料平均綜合評(píng)價(jià)D值為0.4497,分布區(qū)間在0.1831~0.6559。采用歐氏距離離差平方和法,將50份參試材料分為強(qiáng)抗旱型、中間抗旱型、干旱敏感型。強(qiáng)抗旱類型品種稻堅(jiān)強(qiáng)(0.6559)排在第1位;排在第2、3位的品種分別為農(nóng)豐3055、農(nóng)豐1號(hào),其D值分別為0.5893、0.5889;排在第4、5位的品種分別為龍稻9、DPB120,其D值分別為0.5817、0.5804。以上5個(gè)種質(zhì)資源可以作為抗旱育種的雜交親本。

    在水稻抗旱育種方面,產(chǎn)量的相關(guān)性狀有著較為重要的功能。由于產(chǎn)量性狀的遺傳性較低,產(chǎn)量構(gòu)成比較繁雜,鑒定與評(píng)價(jià)比較困難,較大程度上受環(huán)境因素的影響[19]。另外,在不同的生育期產(chǎn)量的構(gòu)成因子對(duì)水分的敏感性有所不同,分蘗期水分脅迫有效穗數(shù)變少;幼穗分化期水分脅迫每穗粒數(shù)、千粒質(zhì)量變少;開(kāi)花期水分脅迫結(jié)實(shí)率與千粒質(zhì)量降低[20-21]。高世偉等通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),水稻品種在苗期卷葉數(shù)、分蘗速率、4葉1心期根系活力、強(qiáng)勢(shì)粒灌漿速率在遺傳上的差異比較明顯[22]。將抗旱性狀做相關(guān)性分析,這些指標(biāo)與水稻抗旱性呈顯著或極顯著正相關(guān)。牛同旭等把苗期反復(fù)干旱的成活率這一指標(biāo)當(dāng)做標(biāo)準(zhǔn),采用主成分分析、聚類分析的方法,將地上干質(zhì)量指標(biāo)、根長(zhǎng)指標(biāo)、株高指標(biāo)、地下干質(zhì)量指標(biāo)作為鑒定寒地水稻苗期的抗旱性能指標(biāo)[23]。來(lái)長(zhǎng)凱等通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),不管是單株分蘗數(shù)指標(biāo)、株高指標(biāo)、籽粒密度指標(biāo),還是單株有效穗數(shù)指標(biāo)、單穗粒數(shù)指標(biāo),都和抗旱性呈現(xiàn)出顯著的關(guān)系。這些指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)價(jià)寧夏水稻的抗旱性能[24]。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用誤差反向傳播的算法進(jìn)行訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)[25],是使用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在客觀環(huán)境下,定量地追尋變量之間所存在的一種比較復(fù)雜的非線性關(guān)系,準(zhǔn)確性較高[26]。張彪等根據(jù)蘋(píng)果脆片核心指標(biāo)與蘋(píng)果果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)之間的相關(guān)性分析結(jié)果,選出了12個(gè)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)果實(shí)干燥適宜性的特征指標(biāo),建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行定量預(yù)測(cè)蘋(píng)果原料是否適合干燥[27]。林海濤等利用訓(xùn)練樣本對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到最合適的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案為11-11-8結(jié)構(gòu),通過(guò)LM算法得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行故障診斷,診斷正確率為94%[28]。本研究通過(guò)逐步回歸及相關(guān)分析,篩選得到分蘗期干物質(zhì)量、分蘗期葉面積、拔節(jié)期株高、最高分蘗數(shù)、穗粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量、產(chǎn)量、每穴生物產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)10項(xiàng)與D值顯著或極顯著相關(guān)的指標(biāo),可用于水稻抗旱篩選。

    4結(jié)論

    通過(guò)主成分分析、隸屬度函數(shù)分析、聚類分析,利用D值對(duì)50份材料的抗旱性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),獲得強(qiáng)抗旱性材料有稻堅(jiān)強(qiáng)、農(nóng)豐3055、農(nóng)豐1號(hào)、龍稻9、DPB120。通過(guò)逐步回歸分析和相關(guān)分析,并構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)抗旱力指標(biāo)的準(zhǔn)確性,從15個(gè)指標(biāo)中篩選出分蘗期干物質(zhì)量、分蘗期葉面積、拔節(jié)期株高、最高分蘗數(shù)、穗粒數(shù)、結(jié)實(shí)率、千粒質(zhì)量、產(chǎn)量、生物量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)10項(xiàng)作為寒地水稻抗旱性篩選的鑒定指標(biāo),為高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗旱水稻品種的選育提供材料,并篩選出抗旱的水稻品種以實(shí)現(xiàn)水稻旱作,研究結(jié)果具有一定的實(shí)用價(jià)值。

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