本发明属于烟草品种选育领域，具体涉及一种烟草品种选育的定量评价方法。
背景技术：
：目前，我国烟草(NicotianatabacumL.)品种种植单一化问题严重，云烟85、云烟87和K326等3个品种的种植面积达70％以上，造成病虫害频发，烟叶风格特色单一，严重影响了烟叶的品质。鉴于此，我国烟草育种工作者不断从美国和津巴布韦等国家引进特色品种，发展自育品种，力图满足卷烟工业企业对优质特色原料的需求。在烟草新品种选育的过程中，往往需要从十几或几十个烤烟新品种中筛选出数个综合性状较好的优良品种，然后再进行小区试验和大田示范。现行的品种选育评价，一般是选择植物学性状、经济性状、抗病性和感官质量等因子，分析影响因子中的某些关键指标，如产量和病情指数等。这种方法能抓住新品种的主要特征，但存在着不足：一是容易忽略新品种的某些细节，不能反映该品种的全部性状信息；二是新品种的某些性状表现较好，而另外某些性状表现较差时，容易给人带来困惑，难以准确评价该品种的优劣；三是不能量化品种评价得分，受经验影响波动较大。技术实现要素：本发明针对现有技术问题，提供了一种准确的对烟草品种进行量化打分，快速选择理想的烤烟品种的烟草品种选育的定量评价方法。为了解决上述的问题本发明的采用的技术以及方法如下：一种烟草品种选育的定量评价方法，包括以下步骤：1)获取所育烟草品种的生物学性状、经济学性状和病情指数指标；2)计算各指标的平均值，并进行均值化处理；3)计算烟草品种性状全部指标的最佳分辨系数；ΔX‾=1n·mΣi=1mΣk=1n|x0(k)-xi(k)|]]>ρ=1.5ΔX‾Δmax]]>其中，x0(k)、xi(k)是指标x0、xi的初值化序列，k＝1，2，…，n，表示第k个指标；i＝1，2，…，m；表示第i个品种；是所有差值绝对值的均值；Δmax为最大差值的绝对值；ρ是最佳分辨系数；4)分别计算不同品种各指标的关联系数；ξi(k)=minimink|r0(k)-ri(k)|+ρmaximaxk|r0(k)-ri(k)||r0(k)-ri(k)|+ρmaximaxk|r0(k)-ri(k)|]]>其中，ξi(k)是第i个品种第k个指标的关联系数；5)计算各指标的权重；6)计算所育烟草品种的综合得分，并进行排序。进一步的，所述生物学性状包括自然株高、打顶株高、实际叶片数、打顶叶片数、有效叶片数、茎围、节距、最大叶长和最大叶宽。进一步的，所述经济学性状包括产量、产值、均价和中上等烟比例。进一步的，所述病情指数包括气候性斑点病、炭疽病、赤星病、白粉病、烟草普通花叶病、黑胫病和根黑腐病指标。进一步的，在步骤5)中，各指标的权重计算方法如下：对均值化后的数据用主成分法进行因子分析，分析主成分的特征根和每个主成分的方程贡献率，提取主成分，得到旋转成分矩阵；用因子载荷除以主成分的特征根，得到各指标在主成分线性组合中的系数，进行归一化处理，计算每个指标的权重；Zj＝β1j*X1+β2j*X2+…+βnj*XkQi=(m*Σi=1nXi)βij*γj(n*Σi=1nXi)(m*Σi=1nXi)βij*γj]]>其中，Zj为主成分线性组合(j＝1、2、…、p)，X1、X2、…、Xn为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标的主成分得分，γj表示Zj的方程贡献率，Qi是指标Xi的权重。进一步的，在步骤6)中，烟草品种的综合得分计算方法如下；Di＝ξi(1)*Qi+ξi(2)*Qi+…+ξi(k)*Qi其中，Di为所育烟草品种的综合得分。本发明的有益效果为：根据灰色系统理论，提供了一种基于最优分辨系数的客观评价方法，在烟叶质量综合评价前，对所育烟草品种的所有性状进行综合评定和定量打分，能判断所选育烟草品种的田间生长状况，快速选择理想的烤烟品种。附图说明图1为本发明的流程示意图。图2为本发明中各指标权重计算方法的流程示意图。具体实施方式下面结合实施例与附图对本发明做进一步的详细说明，但它们并不是对本发明技术方案的限定，基于本发明教导所做出的任何变换，均落在本发明的保护范围。参阅图1-2所示，一种烟草品种选育的定量评价方法，包括以下步骤：1)获取所育烟草品种的生物学性状、经济学性状和病情指数指标；2)计算各指标的平均值，并进行均值化处理；3)计算烟草品种性状全部指标的最佳分辨系数；ΔX‾=1n·mΣi=1mΣk=1n|x0(k)-xi(k)|]]>ρ=1.5ΔX‾Δmax]]>其中，x0(k)、xi(k)是指标x0、xi的初值化序列，k＝1，2，…，n，表示第k个指标；i＝1，2，…，m；表示第i个品种；是所有差值绝对值的均值；Δmax为最大差值的绝对值；ρ是最佳分辨系数；4)分别计算不同品种各指标的关联系数；ξi(k)=minimink|r0(k)-ri(k)|+ρmaximaxk|r0(k)-ri(k)||r0(k)-ri(k)|+ρmaximaxk|r0(k)-ri(k)|]]>其中，ξi(k)是第i个品种第k个指标的关联系数；5)计算各指标的权重；6)计算所育烟草品种的综合得分，并进行排序。实施例11.将10个参加选育烟草品系有代表性的8个性状的平均值列于下表。2.用DPS7.05对原始数据进行均值化处理在用灰色系统进行建模时，由于数据量级差别较大，必须进行无量纲化处理，使因素序列规划化，才能进行计算。初值化算法适用于处理稳定的经济学现象，均值化常用于处理无明显趋势的数据序列，因此对原始数据进行均值化处理。此外由于病情指数值越大，烟草品种表现越差，因此对该类指标先倒数化，再均值化处理。3.计算最佳分辨系数3.1计算烟草品种性状的差值3.2计算最佳分辨系数根据公式(1)，得出ΔX＝0.1366，Δmax＝0.9553；此时将影响烟草品种性状的全部指标作为一个灰色系统，根据公式(2)，得出ρ＝0.2145。4.计算不同品种各指标的关联系数根据公式(3)，得出不同品种各指标的关联系数ξi(k)。品系10.64460.59880.86090.51810.53220.60530.755820.1766品系20.97060.71770.99760.77820.7085111品系3110.997610.87530.84570.7221品系40.63850.56150.96420.54160.91560.94210.665271品系50.88090.58590.89520.5720.5340.44920.55350.232品系60.63220.59020.85550.5360.81830.55990.521790.1808品系70.76170.57140.83940.528810.81540.642330.5273品系80.68050.65150.92420.52660.70630.52960.509840.3173品系90.65030.60770.94160.49320.6190.95570.866030.1858品系100.68690.624110.60370.69250.95260.833610.25075.计算各指标的权重5.1提取主成分用SPSS16.0分析软件，对均值化后的数据进行主成分分析，得出解释的总方差表，分析特征根>1的主成分，发现成分1、2、3的特征根分别是4.078、1.563和1.366，且累计贡献率达87.581％，超过85％，确定主成分为1、2、3。5.2得到主成分线性组合用因子载荷除以主成分的特征根，得到各指标在主成分线性组合中的系数，得出公式(4)Z1＝0.458X4+0.452X1+0.433X2+0.078X7+0.002X6+0.256X3+0.013X5+0.256X8；Z2＝0.187X4+0.008X1+0.156X2+0.751X7+0.705X6+0.526X3+0.019X5+0.161X8；Z3＝0.172X4+0.049X1+0.082X2-0.107X7+0.385X6+0.083X3+0.836X5+0.628X8；5.3得出权重根据公式(5)，得出各指标的权重：6.计算所育烟草品种的综合得分根据公式(6)，得出所育烟草品种的综合性状得分，并进行排序。品系综合得分排序品系10.5747559品系20.8952452品系30.94691品系40.7670413品系50.5894738品系60.57203110品系70.6876944品系80.6009687品系90.6409036品系100.6860035本发明的有益效果为：根据灰色系统理论，提供了一种基于最优分辨系数的客观评价方法，在烟叶质量综合评价前，对所育烟草品种的所有性状进行综合评定和定量打分，能判断所选育烟草品种的田间生长状况，快速选择理想的烤烟品种。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。当前第1页1 2 3