常规棉产量与主要性状的灰色关联度分析?

戴宝生 卢华平 李蔚 南策雄 黄晓丽 陈晓伟 伊黎

摘要：为明确常规棉产量与主要性状的相互关系，以2013年湖北省棉花区域试验19个棉花品种为材料，运用灰色系统理论对影响常规棉产量的13个主要性状进行灰色关联分析。结果表明，主要性状与常规棉产量的关联度大小依次为： 籽指（r=0.491）>铃期病指（r=0.430）>衣指（r=0.404）>单株铃数（r=0.396）>始果枝节位（r=0.394）>果枝数（r=0.390）>衣分（r=0.388）>霜前花率（r=0.382）>生育期（r=0.377）>单铃重（r=0.367）>株高（r=0.345）。说明在常规棉的选育和高产栽培时，要选择籽指较高、抗病性强的品种，同时注重结铃性和早熟性。

关键词：常规棉；产量；关联度分析

中图分类号：S562.037 文献标志码： A 文章编号：2095-3143（2014）05-0014-05

DOI：10.3969/j.issn.2095-3143.2014.05.003

The Grey Correlation Analysis of Yield and Main Characteristics of Conventional Cotton

Dai Baosheng，Lu Huaping， Li Wei，Nan cexiong，

Huang xiaoli， Chen Xiaowei， Yi li

（Huanggang Academy of Agricultural Sciences of Hubei Province.， Huanggang 438000，China）

Abstract： In order to clear relationship between yield and main traits of the conventional cotton. the autor took 19 cotton varieties from regional test as materials in Hubei province in 2013， carrying on the grey relation analysis of 13 main characters adopted the grey system theory.Results showed that，the correlation of main characters and yield was as followed： seed index （r=0.491） > disease index of bell stage （r =0.430） >lint index （r=0.404） > boll number per plant（r=0.396） >beginning fruit node （r= 0.394） > branch number （r = 0.390） > lint （r = 0.388） > flowering rate before frost （r=0.382） > growth period （r=0.377） >single boll weight>plant height （r=0.345）. In breeding and high-yielding cultivation of conventional cotton， choosing the higher seed index and stronger disease resistance of variety ， at the same time， paying attention to boll setting and precocity.

Keywords：Conventional cotton； Yield； Correlation analysis

0 引言

棉花产量的表现受基因型和环境的相互作用影响，不同的产量水平有不同的产量建成动态。分析棉花数量性状对产量影响的重要性，在棉花育种上可采取相应的选择策略。随着农业生产形势的变化，常规棉育种成了新的育种主题，如何把握常规棉的育种方向，值得深入的研究分析。李蔚[1]等对湖北省麦后直播棉组区试6个麦后直播棉品种（系）的产量及其构成因素进行分析，提出麦后直播棉高产育种和高产栽培的主攻方向。韩路[2]等对新疆海岛棉地方性品种的17个性状进行因子分析。刘卫星[3]等对中早熟棉花研究认为选择高衣分的品种，会使单铃重减小，籽指降低，纤维长度变短，麦克隆值和伸长率降低。

灰色关联度分析法被认为优于方差分析、主成分分析、相关分析等[4]。孙峰成等[5]应用灰色关联度分析方法对玉米群体的主要农艺性状、产量、营养品质等进行了灰色关联度分析，认为在玉米群体产量、营养品质改良的过程中，在保证适当株高的前提下，要注重选育出籽率和百粒籽质量较高品种，同时不要忽略对玉米群体穗行数、行粒数、穗粗的选择，为选育高产、优质玉米新品种提供了科学依据。解松峰[6]等运用灰色系统理论中杂交组合灰色评判原理与方法，对 60个玉米组合的产量和9个产量因素进行灰色关联分析及综合评判，以明确不同玉米杂交组合产量和产量构成因素之间的关系。王海潮[7]等应用灰色关联度分析了水稻主要产量性状与产量关系。本研究通过对常规棉产量性状的灰色关联度分析，找出影响常规棉产量的主导因素，为常规棉新品种的选育提供科学依据。

1 材料与方法

1.1供试材料

试验材料来源于2013年湖北省棉花区域试验19个棉花品种。各品种的名称（或代号）分别为华惠17号、三抗棉九号、CD-121、润棉1号、HS286、富棉616、谷神棉1号、荆棉107、恩棉99、宜棉3号、航棉16、荆3180、XG1290、荆U3788、GY618、天源-2、鄂抗棉13；分别用代号1～17表示。

1.2试验方法

试验地位于黄冈市农业科学院梅家墩试验基地。随机区组排列，3 次重复，小区面积20.0 m2，种植密度27000 株/hm2。试验分析的性状包括：生育期（x1）、株高（x2）、果枝数（x3）、始果枝着生节位（x4）、霜前花率（x5）、铃期病指（x6）、单株铃数（x7）、单铃重（x8）、籽指（x9）、衣指（x10）、衣分（x11）、皮棉产量（x0）。

表1 原始数据无量纲化处理

品种

代号 生育期 株高 果枝数 始果枝

节位 霜前

花率 铃期

病指 单株

铃数 铃重 籽指 衣指 衣分 皮棉

产量

1 -0.68 -0.28 0.99 0.05 0.57 -0.78 1.01 -1.22 -2.24 -1.49 0.72 0.17

2 -0.04 -0.88 -0.12 -0.79 1.16 0.66 -0.62 0.99 0.04 1.55 1.78 0.30

3 -0.04 -1.89 -1.47 0.05 1.16 0.64 -0.16 0.79 -0.36 -0.27 0.06 -0.31

4 -0.04 -1.49 0.49 0.33 1.21 1.03 -0.10 1.04 0.33 2.16 2.11 1.53

5 -1.96 -1.29 -0.36 1.45 1.37 0.00 -1.31 -0.74 -1.35 -0.44 1.02 -0.16

6 -2.60 0.12 -1.47 0.89 1.51 1.03 -0.83 0.88 -0.36 -0.60 -0.38 0.52

7 -0.04 -1.09 -1.47 -0.23 0.07 -1.14 -2.09 2.08 2.71 1.74 -0.63 -1.47

8 0.60 0.73 -0.49 -1.07 -0.63 0.80 -0.22 -0.44 0.14 -0.57 -0.88 0.12

9 -0.04 -0.08 0.00 2.01 -0.68 0.41 -0.34 -0.21 -0.26 -0.43 -0.26 -0.73

10 0.60 1.13 0.99 -1.35 -0.16 0.80 0.62 1.15 0.73 -0.23 -1.05 0.67

11 1.24 0.53 -0.12 1.45 -1.24 -1.14 -0.31 -0.77 0.14 -1.30 -1.86 -1.85

12 0.60 0.93 2.46 0.05 -0.65 1.58 2.19 -0.72 -0.06 -0.58 -0.67 -0.17

13 1.24 1.13 0.49 -1.35 -0.59 -1.64 -0.19 -0.99 0.04 -0.16 -0.24 -1.33

14 0.60 0.33 -0.61 0.33 -1.18 -1.36 0.17 0.23 0.83 0.63 -0.11 2.04

15 -0.04 1.34 0.49 -0.23 -0.09 0.03 0.62 -1.53 -0.36 0.08 0.50 -0.31

16 0.60 0.53 0.00 -0.79 -1.65 -1.14 0.23 -0.19 0.14 -0.12 -0.29 0.35

17 -0.04 0.23 0.19 -0.79 -0.16 0.22 1.36 -0.35 -0.11 0.02 0.17 0.62

1.3数据分析

将 19个棉花品种的12个性状因素看作一个灰色系统。设产量为参考数列X0， 其他各产量因素作为比较数列，关联系数和关联度的计算方法参考梁晓伟[8]等杂交玉米产量相关性状的灰色关联度分析中的方法进行。

2结果与分析

2.1原始数据变换

由于各数量性状物理意义不同，量纲亦不一致，数据大小相差较大，为保证各性状具等效性和同序性，对原始数据进行无量纲处理，转换为可比较的数据序列。对采集的数据进行标准化变换，标准化变换所得数据见表1。

2.2产量与产量性状的绝对差值

根据表1数据得出X0与Xi各对应点的绝对差值Δoi（k），结果见表2。

表2 产量与产量性状的绝对差值

品种

代号 生育期 株高 果枝数 始果枝

节位 霜前

花率 铃期

病指 单株

铃数 铃重 籽指 衣指 衣分

1 0.8458 0.4461 0.8183 0.1178 0.4001 0.9459 0.8443 1.3853 2.4034 1.6534 0.5565

2 0.3403 1.1871 0.4218 1.0925 0.8602 0.3618 0.9187 0.684 0.2648 1.2505 1.4782

3 0.2748 1.5812 1.1567 0.3618 1.4753 0.9492 0.1485 1.1038 0.0452 0.0421 0.3705

4 1.5723 3.0246 1.0401 1.2055 0.3265 0.5093 1.6383 0.4921 1.2002 0.6299 0.5742

5 1.8041 1.1316 0.208 1.6046 1.5252 0.1549 1.1527 0.5871 1.1898 0.281 1.1788

6 3.126 0.3996 1.9935 0.3643 0.986 0.5009 1.3514 0.3507 0.882 1.1283 0.9019

7 1.4336 0.3849 0.0021 1.2409 1.5363 0.3318 0.6217 3.5464 4.1786 3.2132 0.8392

8 0.4804 0.6072 0.6102 1.1925 0.7571 0.6803 0.3472 0.5596 0.0138 0.697 0.9997

9 0.6937 0.6543 0.7351 2.7389 0.0476 1.1461 0.3866 0.518 0.4726 0.3047 0.4762

10 0.0684 0.4621 0.3137 2.021 0.8359 0.1315 0.0521 0.4824 0.0582 0.9064 1.7247

11 3.0943 2.3783 1.7309 3.298 0.6143 0.7105 1.5353 1.0784 1.9867 0.5507 0.0057

12 0.7712 1.0999 2.6261 0.2173 0.4824 1.7482 2.3548 0.5479 0.1068 0.4109 0.5033

13 2.5721 2.4617 1.8224 0.0215 0.7418 0.3112 1.1337 0.333 1.3657 1.1701 1.0922

14 1.4325 1.7093 2.6458 1.7066 3.2203 3.3973 1.8682 1.8026 1.207 1.4077 2.1441

15 0.2748 1.6481 0.807 0.0821 0.2184 0.3386 0.9321 1.2127 0.0452 0.3897 0.811

16 0.2508 0.1758 0.3489 1.1424 2.0042 1.492 0.1247 0.538 0.2159 0.4724 0.6469

17 0.6561 0.3928 0.4307 1.4083 0.7789 0.398 0.7397 0.9714 0.7289 0.594 0.4503

2.3计算关联系数

利用表2数据求关联系数，分辨系数取0.1，关联系数分析结果见表3。

2.4计算关联度

利用表3中各性状的关联系数求出各性状与产量性状（x0）的关联度，并按关联度大小排列出关联序，结果见表4。

3 结论与讨论

灰色关联分析根据曲线几何形状的相似程度来判断关联程度，在数据较少、信息不完全、分布不典型的情况下，仍能得到较可靠的结果。利用灰色关联分析研究各性状对产量影响的优先次序已在大麦[9]、玉米[10]等作物中得到了广泛的应用。

按照灰色关联分析方法，各性状的重要性以关联度表示，关联度大的表示参与指标重要，关联序的变化意味着性状间关系的变化。常规棉产量与主要的关联度大小依次为： 籽指（r=0.491）>铃期病指（r=0.430）>衣指（r=0.404）>单株铃数（r=0.396）>始果枝节位（r=0.394）>果枝数（r=0.390）>衣分（r=0.388）>霜前花率（r=0.382）>生育期（r=0.377）>单铃重（r=0.367）>株高（r=0.345），表明对常规棉产量影响最大因素为籽指，之后依次为铃期病指、衣指、单株铃数、始果枝着生节位、果枝数、衣分、霜前花率、生育期、单铃重、株高。说明在常规棉的选育和高产栽培时，要选择籽指较高、抗病性强的品种，同时注重结铃性和早熟性。这与当前大田生产基本一致，由于棉花品种的同质性较高，籽指高和抗病性强的品种具有较高稳产性。本研究结果与杨伯祥[11]等，试验结果有所不同，可能是由于试验所处地域不同和采取的材料不同引起的。因此，本研究结果对湖北棉花育种具有一定参考，但哪些农艺性状更为重要还需进一步深入研究。

表3 产量与各性状的关联系数

品种

代号 生育期 株高 果枝数 始果枝

节位 霜前

花率 铃期

病指 单株

铃数 铃重 籽指 衣指 衣分

1 0.332 0.486 0.340 0.784 0.513 0.308 0.333 0.233 0.149 0.203 0.431

2 0.554 0.262 0.500 0.278 0.329 0.539 0.314 0.381 0.615 0.252 0.221

3 0.606 0.210 0.267 0.539 0.222 0.307 0.742 0.276 0.907 0.913 0.533

4 0.211 0.122 0.288 0.259 0.564 0.453 0.204 0.462 0.260 0.401 0.423

5 0.189 0.271 0.671 0.208 0.216 0.733 0.267 0.418 0.261 0.601 0.263

6 0.119 0.514 0.174 0.537 0.299 0.457 0.237 0.546 0.323 0.272 0.318

7 0.227 0.523 1.000 0.253 0.215 0.560 0.404 0.106 0.091 0.116 0.334

8 0.468 0.410 0.408 0.261 0.357 0.382 0.549 0.430 0.973 0.377 0.296

9 0.378 0.392 0.364 0.133 0.902 0.269 0.522 0.449 0.472 0.581 0.470

10 0.864 0.477 0.574 0.172 0.335 0.764 0.894 0.466 0.882 0.317 0.196

11 0.120 0.150 0.195 0.113 0.407 0.372 0.215 0.281 0.175 0.434 0.992

12 0.353 0.277 0.138 0.661 0.466 0.194 0.151 0.435 0.800 0.507 0.456

13 0.140 0.146 0.187 0.956 0.362 0.576 0.271 0.559 0.235 0.264 0.278

14 0.227 0.197 0.137 0.198 0.115 0.110 0.184 0.189 0.258 0.230 0.164

15 0.606 0.203 0.343 0.840 0.660 0.555 0.311 0.258 0.907 0.520 0.342

16 0.628 0.707 0.548 0.269 0.173 0.220 0.774 0.439 0.663 0.472 0.394

17 0.391 0.518 0.495 0.230 0.351 0.515 0.363 0.302 0.366 0.415 0.484

表 4 产量与各因素的关联度及排序

项目 生育期 株高 果枝数 始果枝

节位 霜前

花率 铃期

病指 单株

铃数 铃重 籽指 衣指 衣分

关联度 0.377 0.345 0.390 0.394 0.382 0.430 0.396 0.367 0.491 0.404 0.388

关联序 9 11 6 5 8 2 4 10 1 3 7

参考文献

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[2] 韩路，曹新川，胡守林，等.海岛棉数量性状的因子分析[J].江西棉花，2005（3）：26-29.

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[4] 聂守军，谢树鹏，史冬梅，等.寒地水稻产量因素间灰色关联度分析[J].农业科技通讯，2009（6）：36-39.

[5] 孙峰成，冯勇，于卓，等.12个玉米群体的主要农艺性状与产量、品质的灰色关联度分析[J].华北农学报，2012（1）：102-105.

[6] 解松峰，谢世学，张百忍，等.秦巴山区玉米杂交组合主要性状与产量间的灰色关联度分析[J].作物杂志，2012（1）：52-57.

[7] 王海潮，肖红旭，王小红，等.陕南杂交水稻产量和产量构成因素的灰色关联度分析[J].陕西农业科学，2009（6）：20-22+33.

[8] 梁晓伟，陈润玲，雷晓兵，等.杂交玉米产量相关性状的灰色关联度分析[J].江西农业学报，2010（2）：16-18.

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[11] 杨伯祥，李迎春，王小平.棉花主要性状的灰色关联度分析[J].中国棉花，1996（5）：11-12.