小麦品种(系)的灰色关联度分析与综合评价

应用灰色关联度分析方法,对9个小麦品种(系)的10个主要性状进行了分析,结果表明依各品种的灰色关联度排序而进行的综合评判与品种(系)的实际表现是一致的.     

冬小冬品种（系）的灰色关联度分析与综合评价

应用灰色关联度分析方法,对我课题组新育成的２１个冬小麦品种（系）的１０个主要性状进行了分析,分析结果表明：依各品种（系）的灰色关联度排序所进行的综合评价与品种（系）的实际表现是一致的。Ｇ９８１５和Ｇ９８１６综合性状好,产量水平高,早熟,抗病、抗旱、抗例状,适应性强。     

河西水地春小麦品种(系)的灰色关联度分析与综合评价

运用灰色关联度分析方法,对兰州农校育成或引进的8 个春小麦品种(系)和武威地区的2 个主栽品种在河西(武威)水地品比试验中的11 个主要性状进行了综合分析,结果表明关联度较大、综合性状较好的品种(系)为90(28)-4-3、91H(29)-9-1-1、BIGGAR等,可进一步进行生产试验、示范。     

灰色关联度分析在冬小麦品种综合评估中的运用

运用灰色系统理论中关联度分析的基本原理和方法，对农三师43团冬小麦品比材料进行综合评估，结果表明：奎冬5号表现最好，适合在本地区种植，克437表现最差，其他品种表现居中。     

应用灰色关联度分析法评价马铃薯品种

采用灰色关联度分析法对参加晚熟马铃薯品种比较试验的12个品种(系)进行多个性状综合评判.结果表明,品系05-7-35和05-7-5表现产量高、抗病性能强、综合性状优良.     

应用灰色关联度综合评价山东省冬小麦新品种(系)

用灰色关联度分析法对 1999～ 2 0 0 0年参加山东省区域试验的 12个冬小麦新品种 (系 )进行综合评价。结果表明 ,阳943182 1、泰山 2 41关联度系数最高 ,分别为 0 .892 0和 0 .82 83 ,综合性状优良。综合评价结果与品种实际表现一致     

红小豆品种(系)的灰色关联度分析及综合评价

采用灰色关联度分析法对15个红小豆品种(系)的7个农艺性状进行综合评价.结果表明:品系012-25、012-16、012-26综合表现最好,等权关联度与加权关联度的分析结果基本一致.不同农艺性状对单株粒重的关联度不同,6个农艺性状与单株粒重的关联度排序为:单株荚数>百粒重>单荚粒数>节数>株高>荚长.     

基于灰色关联度对山东小麦新品种(系)综合表现评价分析

本文将基于灰色关联度分析方法，量化评价、综合描述近两年山东省参加区域试验的13 个 小麦新品种（系）相应7 个重点性状，从试验分析结果中找出综合表现最为优异的新品种（系）。相比 于传统的等权关联度排序方法，本文所涉及的加权关联度排序方法最终的评价结果，可以将新品种 （系）包含产量在内的众多性状具体表现反映出来，从而借助不同权重对不同的性状加以赋予以及构 建参考品种，而这便属于灰色关联度分析方法最为核心的一部分。     

应用灰色关联度评价山东小麦新品种(系)的综合表现

应用灰色关联度分析法,对参加2001~2002年度山东省小麦品种区域试验高肥甲组l3个品种(系)的7个主要性状,进行了综合描述和量化评估.结果表明,参试品种(系)中烟475表现最好,其次为潍62036、烟278、荷26-5-39和聊9518。与等权关联度排序相比,加权关联度排序的评估结果更能反映品种(系)产量等多个性状的实际表现,构造参考品种和赋予不同性状以不同权重是灰色关联度分析法的关键环节。     

贵州省芒果品种综合性状的灰色关联度评价

应用灰色关联度分析法,对贵州省引进鉴选出的8个芒果新品种进行综合评价,结果表明:金煌芒、红象牙、台农1号、四季芒4个品种具有适应性强、长势好、品质优的特点,属优良品种,可作为贵州干热河谷区芒果产业发展的主要推广品种。     

灰色关联度分析法在小麦新品种综合评价上的应用

应用灰色关联度分析,对2007~2008年度国家黄淮旱地组区域试验中的品种(系)进行了综合评价,结果表明:A4品种在11个品种中表现最优,其次是A8品种,各品种的排列顺序为A4、A8、A6、A7、A9、A5、A2、A3、A10、A11和A1,这11个品种目前多数已通过生产试验或已审定,是区试和生产实际中表现较优的品系。本文分析结果和品种在区试中的表现也基本一致。     

主要气象因子与冬小麦产量的灰色关联度分析

为了客观评价气象因子对小麦产量的影响,合理利用气候资源,提高鲁南地区小麦产量。利用灰色关联度分析法和逐步回归分析法,对鲁南地区2008—2017年冬小麦产量和主要气象因子的关系进行分析。灰色关联度分析结果表明,影响鲁南地区冬小麦产量的主要气象因子是≥10℃积温,关联系数0.4721;其次是生育期的降水量,关联系数0.4201;其余依次为≥0℃积温、冷量、≥20℃积温、日照时数,关联系数分别是0.3992、0.3756、0.3621、0.3131。逐步回归分析结果与灰色关联度分析结果一致,≥10℃积温是影响冬小麦产量主要因子,其次为降水量,且均为正效应;所得回归方程(P=0.0408, R ²=0.9811)可以适用于鲁南地区冬小麦产量的预测。     

灰色关联度在冬油菜种质资源创新评价中的应用

应用灰色关联度对13份冬油菜种质资源的6个主要经济性状进行了分析,结果表明:单株有效荚果数、主花序有效荚果数、主花序有效长度、单荚粒数是影响产量的主要因子。     

灰色关联分析在旱地小麦产量性状上的应用

应用灰色关联分析方法，对青海省旱地小麦品种的主要数量性状与产量之间的关联度进行了分析与排序。结果表明，关联度大小为公顷穗数〉穗长〉穗粒数〉千粒重〉公顷苗数〉株高。说明旱地小麦育种与栽培夺高产的主要手段在于有效地促进形成公顷穗数，穗长，穗粒数以及千粒重等因子。     

玉米穗部相关性状的灰色关联度分析

[目的]揭示玉米穗部相关性状对单穗粒重的关系以及穗部性状间的相互关系。[方法]对11个玉米新组合的穗重、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、秃尖、轴重、百粒重、含水量和单穗粒重进行灰色关联度分析。[结果]对单穗粒重关联度大小顺序是穗重(0.948 4)、穗行数(0.741 1)、穗粗(0.706 7)、轴重(0.703 9)、含水量(0.701 1)、百粒重(0.698 5)、秃尖长(0.692 7)、穗长(0.635 5)、行粒数(0.618 9)。[结论]提高穗重和穗行数,能有效提高单穗粒重。     

灰色关联度分析在晋南夏绿豆品种评价中的应用

为了更好地推广绿豆新品种,筛选适应山西晋南地区的新品种,运用灰色关联度分析,对晋南8个绿豆品种,从产量、单株荚数、单荚粒数、百粒重等8项主要性状指标进行综合评价。结果表明：‘西绿1号’、‘18罗汉’、‘晋绿豆6号’的灰色关联度较高,分别为0.7422、0.7288、0.6642,与理想品种较接近,综合评价好,且具有较高的产量、单株荚数、单荚粒数。‘晋绿豆1号’和‘晋绿豆4号’灰色关联度低,分别为0.5405、0.5122,综合评价差,且各项评价指标均低于平均值。该评判结果与各品种实际表现一致,可以作为品种推广的主要依据。     

灰色关联度分析在晋南夏绿豆品种评价中的应用

为了更好地推广绿豆新品种,筛选适应山西晋南地区的新品种,运用灰色关联度分析,对晋南8个绿豆品种,从产量、单株荚数、单荚粒数、百粒重等8项主要性状指标进行综合评价。结果表明‘:西绿1号’‘、18罗汉’‘、晋绿豆6号’的灰色关联度较高,分别为0.7422、0.7288、0.6642,与理想品种较接近,综合评价好,且具有较高的产量、单株荚数、单荚粒数。‘晋绿豆1号’和‘晋绿豆4号’灰色关联度低,分别为0.5405、0.5122,综合评价差,且各项评价指标均低于平均值。该评判结果与各品种实际表现一致,可以作为品种推广的主要依据。     

河南小麦新品种(系)灰色关联度分析

为科学合理的评价小麦新品种（系）,以为其选育和品种审定提供参考。利用2007～2008年度河南省区域试验数据,应用灰色关联度分析法对14个小麦新品种（系）（含对照）的14个主要性状进行分析。结果表明：依据品种（系）的加权关联度顺序所进行的综合评估与品种（系）的实际表现（产量）是基本一致的。关联度靠前的小麦新品种（系）中育12、洛麦22等均已通过河南省农作物品种审定委员会审定;豫教5号和豫农416分别参加了第2年区域试验和生产试验;关联系数排名靠后的品种（系）已遭淘汰。     

应用灰色关联度综合评价冬性小黑麦品种区域试验

[目的]探讨用灰色关联度法综合评价小黑麦区试材料的可行性。[方法]运用灰色关联度对新疆2006~2007年参加冬性小黑麦区试的8个品种从多方面共13个性状进行分析。[结果]根据关联度计算结果,籽粒产量与各性状关系依次为：株高〉容重〉穗长〉每穗粒数〉最高茎数〉生育期〉千粒重〉基本苗数〉不育小穗数〉结实小穗数 与鲜草产量相关的性状关系依次为株高〉容重〉穗粒数〉穗长〉最高茎数〉生育期〉基本苗数〉千粒重〉不育小穗数〉结实小穗数 与小黑麦干草产量相关性状的性状关系依次为鲜草产量〉株高〉容重〉穗粒数〉穗长〉最高茎数〉生育期〉千粒重〉基本苗数〉不育小穗数〉结实小穗数。[结论]采用灰色关联度法综合评判小黑麦品种是客观可行的。