一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法技术

一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法，首先建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型，而后测量待评价茎秆作物的生物力学性能，并将其代入已建立好的评价模型中，从而得到最终的评价结果即为该种茎秆作物的抗倒伏能力。本发明专利技术通过选择合理的生物力学性质指标，采用模糊综合评判方法建立了茎秆作物模糊综合评价模型，从而根据此模型来判断评价某种茎秆作物的抗倒伏能力。同时，对形态特性指标与生物力学性质指标进行了相关性分析，获得了形态特性参考指标体系，能够给育种学家提供一个基础的理性参考依据，以便进一步改进优种筛选方向或采取相应农艺措施，缩短育种时间和培育真正意义上的优种。

【技术实现步骤摘要】
一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法
本专利技术涉及到农作物的选种育种领域，具体的说是一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法。
技术介绍
茎秆作物（如小麦、水稻等）在自然生长状态下，经常会承受像风雨荷载或农业机械在作业过程中产生的外力作用使其茎秆发生冲击、剪切、弯曲等各种变形甚至发生倒伏及损伤，将严重影响作物产量。因此，农学家早已把茎秆作物的抗倒伏能力作为培育茎秆作物优种的一项重要指标。但如何对作物的抗倒伏能力进行切实有效的评价一直以来都是国内外学者研究的重点和难点。近年来，随着工程技术手段的日新月异及其在农业工程领域的广泛应用，利用物理方法研究作物优种特性已成为一种必要的工程手段，尤其是利用生物力学性质指标来评价作物优种特性已引起农业工程领域及其农学家的广泛注意，但是现有的大多数方法都存在评价指标单一，评价结果很难直接被育种学家所采用的缺点。
技术实现思路
为解决现有的评价方法在评价茎秆作物抗倒伏能力时存在的评价指标不全面、评价结果指导作用不明显等问题，本专利技术提供了一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法，选择合理的生物力学性质指标，应用层次分析法构建了茎秆作物生物力学评价指标体系，并结合德尔菲法对指标权重进行了调查和确定，最后采用模糊综合评判方法建立了茎秆作物模糊综合评价模型，从而根据此模型来判断评价某种茎秆作物的抗倒伏能力。同时，对形态特性指标与生物力学性质指标进行了相关性分析，获得了形态特性参考指标体系。本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法，首先建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型，而后测量待评价茎秆作物的生物力学性能，并将其代入已建立好的评价模型中，从而得到最终的评价结果即为该种茎秆作物的抗倒伏能力，所述建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型包括以下步骤：1）建立四级评判集，评判集中的元素分别代表优、良、中、差四种结果；2）由于茎秆作物的抗倒伏能力可用生物力学性能作为参考，因此选择茎秆作物的弹性模量、惯性矩、弯曲强度、抗弯刚度、剪切强度、抗拉强度和冲击韧性指标作为评价茎秆作物生物力学性能的指标，从而建立茎秆作物生物力学评价指标体系；式中，是因素集，代表7个影响因素，这7个影响因素分别为弹性模量、惯性矩、弯曲强度、抗弯刚度、剪切强度、抗拉强度和冲击韧性；3）对因素集中的各因素赋予相应的权数，且各权数满足归一性和非负性条件，即，；将各权数组成权重集，；4）设评判对象按因素集中第个因素对评判集中第个元素的隶属度为，则第个因素评判的结果可用模糊集合表示：，；对因素集中的所有因素进行评判后得到因素集与评判集间的模糊关系评价矩阵；5）将模糊关系评价矩阵与权重集相乘从而得到茎秆作物的抗倒伏能力的模糊综合评判集；；6）根据步骤5）中的结果，依据最大隶属度原则，最终判定其为评判集中的哪种结果。所述对因素集中的各因素赋予相应的权数时，首先采用主观赋权法中的德尔菲法和层次分析法建立判断矩阵，再用一致性指标对判断矩阵进行一致性检验，若合格，则可通过计算该判断矩阵的最大特征根及对应特征向量，从而获得各因素的权重值。所述步骤5）中，模糊综合评判集B中的模糊综合评判指标采用加权平均算法进行计算，即按普通矩阵乘法计算权向量与评价矩阵的乘积，其计算公式为，。有益效果：本专利技术通过选择合理的生物力学性质指标，应用层次分析法构建了茎秆作物生物力学评价指标体系，并结合德尔菲法对指标权重进行了调查和确定，最后采用模糊综合评判方法建立了茎秆作物模糊综合评价模型，从而根据此模型来判断评价某种茎秆作物的抗倒伏能力，并对形态特性指标与生物力学性质指标进行了相关性分析，获得了形态特性参考指标体系。该方法可以有效判断出供试作物品种的抗倒伏能力强弱，并根据形态特性指标与生物力学指标的相关性分析结果，判定哪个形态指标（如株高、外径、节间距等）与之有重要相关度，则可在育种过程中采用相应的措施改善其值，缩短优种培育的时间。附图说明图1为本专利技术实施例中生物力学评价体系结构图；图2为本专利技术实施例中判断矩阵1-9标度及其含义图；图3为本专利技术实施例中茎秆生物力学性质指标相对重要性专家咨询图；图4为本专利技术实施例中平均随机一致性指标的取值标准图；图5为本专利技术实施例中小麦茎秆生物力学指标评判等级对应的取值范围图。具体实施方式一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法，首先建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型，而后测量待评价茎秆作物的生物力学性能，并将其代入已建立好的评价模型中，从而得到最终的评价结果即为该种茎秆作物的抗倒伏能力，所述建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型包括以下步骤：1）建立四级评判集，评判集中的元素分别代表优、良、中、差四种结果；2）由于茎秆作物的抗倒伏能力可用生物力学性能作为参考，因此选择茎秆作物的弹性模量、惯性矩、弯曲强度、抗弯刚度、剪切强度、抗拉强度和冲击韧性指标作为评价茎秆作物生物力学性能的指标，从而建立茎秆作物生物力学评价指标体系；式中，是因素集，代表7个影响因素，这7个影响因素分别为弹性模量、惯性矩、弯曲强度、抗弯刚度、剪切强度、抗拉强度和冲击韧性；3）对因素集中的各因素赋予相应的权数，且各权数满足归一性和非负性条件，即，；将各权数组成权重集，；4）设评判对象按因素集中第个因素对评判集中第个元素的隶属度为，则第个因素评判的结果可用模糊集合表示：，；对因素集中的所有因素进行评判后得到因素集与评判集间的模糊关系评价矩阵；5）将模糊关系评价矩阵与权重集相乘从而得到茎秆作物的抗倒伏能力的模糊综合评判集；；6）根据步骤5）中的结果，依据最大隶属度原则，最终判定其为评判集中的哪种结果。所述对因素集中的各因素赋予相应的权数时，首先采用主观赋权法中的德尔菲法和层次分析法建立判断矩阵，再用一致性指标对判断矩阵进行一致性检验，若合格，则可通过计算该判断矩阵的最大特征根及对应特征向量，从而获得各因素的权重值。所述步骤5）中，模糊综合评判集中的模糊综合评判指标采用加权平均算法进行计算，即按普通矩阵乘法计算权向量与评价矩阵的乘积，其计算公式为，。下面结合具体实施例对本专利技术做进一步的说明。一、建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型模糊综合评判是作为模糊数学的一种具体应用方法，它是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法，其特点在于，评判逐对进行，对被评对象有惟一的评价值，不受被评价对象所处对象集合的影响。这种模型应用广泛，在许多方面，采用模糊综合评判的实用模型取得了很好的经济效益和社会效益。因此，本专利技术采用模糊评价的数学方法对茎秆作物的生物力学性能进行综合评价，进而建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型，其步骤如下：1）确定评判集评判集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果所组成的集合。评判集用大写字母表示，即；各元素即代表各种可能的评价结果；模糊综合评判的目的，就是在综合考虑所有影响因素的基础上，从评判集中得到最佳的评价结果；在对茎秆作物的生物力学评价中，我们建立了四级评判集，评判集中的元素分别代表优、良、中、差四个等级的结果；2）确定因素集因素集是评价对象的各种因素所组成的一个普通集合，即；式中，是因素集，代表各影响因素；本领域中，评价指标体系的构建一般有经验确定法和数学方法两本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法，首先建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型，而后测量待评价茎秆作物的生物力学性能，并将其代入已建立好的评价模型中，从而得到最终的评价结果即为该种茎秆作物的抗倒伏能力，其特征在于，所述建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型包括以下步骤：1）建立四级评判集

【技术特征摘要】
1.一种评价茎秆作物抗倒伏能力的方法，首先建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型，而后测量待评价茎秆作物的生物力学性能，并将其代入已建立好的评价模型中，从而得到最终的评价结果即为该种茎秆作物的抗倒伏能力，其特征在于，所述建立茎秆作物抗倒伏能力的评价模型包括以下步骤：1）建立四级评判集，评判集中的元素分别代表优、良、中、差四种结果；2）由于茎秆作物的抗倒伏能力可用生物力学性能作为参考，因此选择茎秆作物的弹性模量、惯性矩、弯曲强度、抗弯刚度、剪切强度、抗拉强度和冲击韧性指标作为评价茎秆作物生物力学性能的指标，从而建立茎秆作物生物力学评价指标体系；式中，是因素集，代表7个影响因素，这7个影响因素分别为弹性模量、惯性矩、弯曲强度、抗弯刚度、剪切强度、抗拉强度和冲击韧性；3）对因素集中的各因素赋予相应的权数，且各权数满足归一性和非负性条件，即，；将各权数组成权重集，；4）设评判对象按因素集中第个因素...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁莉，梁军，郭玉明，孟瑾，门清毅，王淑珍，王保良，李洪波，杜志强，
申请(专利权)人：洛阳理工学院，
类型：发明
国别省市：河南,41