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有关隶属函数评价法的应用感想 已有5人参与
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| 最近，看了一些有关抗旱、抗盐方面的文章，发现多用隶属函数法，进行综合评价，那么，我们探讨一下，是不是所有的性状都可以用到这个函数中那？那些数据不能用那？请大家各抒己见！踊跃讨论！ |
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7楼2017-01-09 09:30:43
lashao
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bioversitycx
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在对抗旱、耐盐碱、耐阴、耐湿等抗逆性状进行综合评价时，加权隶属函数法是常用也是较为认可的综合评价方法。以下是我总结的作物抗旱性评价方法，供你参考。文中公式可能显示不出来，你在一些文献中应该能看到。 3 作物抗旱性的评价方法 在测定了相关鉴定指标以后，要比较作物抗旱性的强弱，就需要利用一些比较、分析的方法对鉴定指标所荷载的信息进行评价。 3.1 直接比较法 根据鉴定指标是否涉及产量，可将直接比较的方法细分为两种：一种是通过直接比较基于产量的鉴定指标（表1）来评价参试品种的抗旱性强弱，这种方法在全生育期抗旱性鉴定中使用较为广泛，而且其中许多“指数”作为抗旱性评价标准用于抗旱性鉴定指标的筛选[61]；另一种是以多个非产量鉴定指标的耐旱系数（干旱胁迫下的指标值/正常水分下的指标值，或称相对值）为依据，通过比较耐旱系数来评判品种间对干旱胁迫适应性的差异，但这种评价方法并不能有效地综合评价作物的抗旱性，因为同一品种由不同指标所反映出的耐旱系数在品种间的排序很可能不一致。由于耐旱系数（相对值）可以消除不同品种间的固有差异，许多研究采用非产量指标并利用这些鉴定指标的耐旱系数作为综合评价的依据[62]。 3.2 整体抗旱性评价法 作物的整体抗旱性包括避旱性和耐旱性两个方面，因而可依据下式评价作物的整体抗旱性[18]。 Rd=Td×Ad50=（ψo-ψp50）×(ψe50/ψp50) ••••••••••••（1） 式中：Rd表示整体抗旱性；Td表示耐旱性，Td=（ψo-ψp50）；Ad50 表示表示避旱性，Ad50 =ψe50/ψp50；ψo表示作物水分饱和时的水势，ψp50表示干旱胁迫下产生50%伤害时作物的水势，ψe50表示对作物造成50%伤害时的环境水势。 依据上式，通过测定ψo、ψp50和ψe50即可评价作物的整体抗旱性，进而评判不同参试品种抗旱性的强弱。但实际操作中较难控制“50%伤害”，因而实际应用较少。 3.3 分级评价法 根据抗旱试验中干旱胁迫与正常条件下的鉴定指标相对值（或称耐旱系数），将鉴定指标都分为4~5个级别（一般分为5级），确定每个品种的级别值，然后按品种把各项指标的级别值相加，即得到每个品种的抗旱总级别值，最后通过比较其大小来评价每个品种的抗旱性[46]。另外，有一些研究者根据某个鉴定指标（特别是基于产量的指标）来评价作物的抗旱性，并将抗旱性分为3~5级，同时将供试品种划归相应级别。依据抗旱性指数（DRI），兰巨生等[32]将供试小麦的抗旱性分为3级，路贵和等[64]将供试玉米杂交种的抗旱性分为5级。根据干旱指数（DI）的平均数和标准差，于永涛等[65]将抗旱性分为5级，并将供试玉米品种分为5类。但是，各项鉴定指标对抗旱性的反映程度不一样，应该根据鉴定指标与抗旱性的密切程度（变异系数法）进行权重分配，由此得出的抗旱总级别值才能有效地评价抗旱性[66]。 3.4 多元统计分析法 随着多指标综合评价观念的深入，模糊数学隶属函数法、主成分分析、聚类分析、灰色关联度分析、层次分析、线性回归分析、支持向量机的非线性回归分析等多元统计分析方法，特别是前四种在作物抗旱性评价中的应用越来越广泛而深入。目前，加权隶属函数法成为综合评价体系的主体，主成分分析多用于筛选综合指标，灰色关联度分析多用于评选高效单项指标，聚类分析主要对供试材料的抗旱性进行分类或分级；另外，线性回归分析、支持向量机非线性回归分析多用于高效指标的筛选以及抗旱性预测。 3.4.1 模糊数学隶属函数法 先将各品种的鉴定指标相对值（或耐旱系数）转换为隶属函数值，然后，按品种分别累加其各项指标的隶属函数值，求其平均值，即为各品种的平均隶属函数值，最后根据该值的大小来评定各品种抗旱性的强弱。这种方法已被广泛应用于小麦[67]、谷子[68]等作物的抗旱性评价。 但是，各项鉴定性状对抗旱性的“贡献”并非一样，应该对各项鉴定指标的隶属函数值进行加权处理。一些研究者通过考察各项指标的相对值与基于产量的抗旱系数的相关系数，然后根据相关系数来确定各指标的权重，最终得出加权隶属函数值[69]；也有一些研究者对所有参试指标进行主成分分析后筛选几个综合指标，然后以每个综合指标的贡献率来确定其权重[63]，或者根据各综合指标与基于产量的抗旱指数的相关系数来确定各综合指标的权重[67]；另外，用标准差系数法来确定各指标的权重的方法也有应用[70]。不管是相关系数、贡献率，还是标准差系数，它们的原理和计算公式是一致的。其中，通过主成分分析得出的综合指标可能会更有效地评价抗旱性。 •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••（2） ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••（3） (i=1, 2, 3, •••, n) ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••（4） (i=1, 2, 3, •••, n) •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••（5） 式中：Xi为各品种鉴定指标i的相对值，μ (Xi)为各品种鉴定指标Xi的隶属函数值，Xi max、Xi min分别为所有参试品种中Xi的最大值和最小值，ri为指标i与基于产量的抗旱系数之间的相关系数。若所用指标与抗旱性呈正相关，用公式（2）；若所用指标与抗旱性呈负相关，则用公式（3）。指标的权重用公式（4）计算，加权隶属函数值（抗旱性综合评价值，也即D值）由公式（5）算出。 3.4.2 主成分分析法 通过主成分分析，可以在不损失或很少损失原有信息的前提下，将原来个数较多而且彼此相关的指标转换为新的个数较少且彼此独立的综合指标。然后，通过各综合指标的因子得分对参试品种的抗旱性进行聚类分析[71]；或是依据各综合指标的贡献率来确定各自的权重，进而利用加权隶属函数法算出每个参试品种的抗旱性综合评价值（D值），据此对参试品种的抗旱性进行排序或分类[63]。 3.4.3 聚类分析 聚类分析法是根据抗旱鉴定指标所得数据，对供试品种进行聚类，一般以欧氏距离为距离系数作聚类图，然后根据聚类图将供试材料分成抗旱性强、中、弱等不同等级。这种评价方法在给供试材料划分抗旱类别时经常被采用，在玉米[64]等作物上都有应用。 3.4.4 灰色关联度分析 灰色关联度分析来自灰色系统理论，其基本思想是一种相对性的排序分析。通过构建参考品种（所测性状指标均为最大值），以参考品种各性状指标值为参考数列，以供试品种各性状指标值为比较数列，数列无量纲化处理后计算关联系数和关联度，根据关联度筛选出高效的抗旱性鉴定指标，进而评价作物抗旱性的强弱[3]。近些年来，这种分析方法主要用于筛选高效鉴定指标。通常以抗旱性指数（DRI）[61]或抗旱性综合评价值（D值）[63]等为参考数列、以待选鉴定指标为比较数列进行灰色关联度分析以比较鉴定指标与抗旱性之间的关系，依据鉴定指标与抗旱性指数或D值的关联度来筛选高效鉴定指标。 (i=1, 2, 3, •••, n) ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••（6） (k=1, 2, 3, •••, n) ••••••••••••••••••••••••••••••••••（7） •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••（8） 式中：Xi(k)为比较数列，X0(k)表示参考数列， 、Si分别为Xi(k)的平均值、标准差，X′i(k)为Xi(k)无量纲化后的标准值，X′0(k)为X0(k)无量纲化后的标准值， 表示Xi(k)与X0(k)的关联系数， 为分辨系数（取值范围为0–1，一般取值0.5），γi表示Xi(k)与X0(k)的关联度。 3.4.5 其他方法 在参考文献资料以及专家评分的基础上，任珺[72]应用层次分析法确定了所选择的6类、21个抗旱性鉴定指标在牧草抗旱性综合评价体系中的权重，进而对牧草抗旱性进行综合评价。王贺正等[62]以抗旱性综合评价值（D值）为因变量、以待选鉴定指标为自变量建立了最优回归方程用以预测抗旱性，并筛选到4个水稻开花期高效鉴定指标。但袁哲明和谭显胜[73]认为作物的抗旱性鉴定指标筛选具有小样本、多指标、指标间存在多重共线性关系、鉴定指标与抗旱性之间呈非线性关系等特点，基于多元线性回归或逐步线性回归的筛选模型拟合度尚可但泛化推广能力较弱，而基于支持向量机的非线性回归模型则规避了泛化推广能力弱的缺陷而能筛选出适宜的鉴定指标。 |
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