关中大麦种质资源主要农艺性状分析

徐芦　李维娜　孙军仓　陈三乐　王敬昌

摘 要：为了揭示关中大麦种质资源多样性和提高大麦资源育种效率，利用相关分析、主成分分析对关中48份大麦资源的6个主要农艺性状和产量性状进行了分析。结果表明：关中大麦资源存在丰富的遗传多样性，其中穗粒数和分蘖数的遗传变异系数分别达到38.85%和29.75%。产量与产量三要素之间相关性均不显著。应用主成分分析将关中大麦7个主要农藝性状简化为4个主成分，其累积贡献率为86.55%，以粒重因子贡献率最高，为39.49%。综合相关分析和主成分分析，大麦育种中要同时兼顾667m2穗数、穗粒数和千粒重。

关键词：关中大麦；农艺性状；相关分析；主成分分析

中图分类号 S512 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）24-50-03

大麦属禾本科（Gramineae）大麦属（Hordeum）谷类植物，是世界上第五大耕作谷物，是一种主要的粮食和饲料作物。世界谷类作物中，大麦的种植总面积和总产量仅次于小麦、水稻、玉米，而居第四位。大麦籽粒的粗蛋白和可消化纤维均高于玉米，是家畜、家禽的好饲料。全世界大麦约1/2的产量用作饲料，但在高寒山区和高原地区是主要的粮食作物之一，大麦还被用来制麦芽糖。大麦也是一种重要的特用植物资源，籽粒富含碳水化合物。大麦分为皮大麦和裸大麦，皮大麦是酿造啤酒和醋的主要原料，大麦总产量的10%以上用於制造啤酒；裸大麦中β-葡聚糖和可溶性纤维含量高于小麦，可做保健食品[1-3]。大麦的生产发展直接影响很多地区的农业经济发展。

本研究通过对关中大麦资源主要农艺性状及产量进行相关性分析研究，旨在揭示关中大麦资源多样性特点和丰富度，通过主成分分析以提高大麦育种中对品种的选择效率和鉴定的准确性，为关中大麦资源研究和提高资源利用率提供科学依据。

1 材料与方法

供试48份材料于2014年10月21日种植于宝鸡市农业科学研究所试验基地。试验点地力中等，肥力均匀，每小区面积6.67m2（1m×6.67m），条播，行距0.25m，田间管理同国家大麦品种区试。生育期间进行田间农艺性状观察记载，调查分蘖数，收获时调查生育期、株高、667m2穗数、穗粒数、千粒重等主要农艺性状并全部收获计产。数据采用Excel和DPS数据处理系统进行分析。

2 结果与分析

2.1 关中大麦资源农艺性状统计分析 根据农艺性状调查数据对6个表型性状及产量进行统计分析，结果列于表1。经分析表明，参试大麦资源的6个农艺性状存在着丰富的遗传变异。其中分蘖数变幅为3.3～10.4个，极差达到7.1个，变异系数达到29.75%。平均667m2穗数为56.9万穗，变幅为33.8～96.6万穗，极差62.8万穗，变异系数为21.15%。平均穗粒数为33.6粒，变幅为19.2～68.8粒，极差达到49.6粒，变异系数达到38.85%，在供试材料所有的农艺性状中差异最大，其中，穗粒数在50粒以上的材料就有8个。小区平均产量4.579kg，变幅为2.553～6.194kg，变异系数18%，有5个材料折合667m2产量在550kg以上。

2.2 关中大麦资源农艺性状相关分析 相关分析及相关系数列于表2。表2结果表明，分蘖数与生育期、667m2穗数、千粒重，千粒重与667m2穗数呈极显著正相关；穗粒数与分蘖数、667m2穗数，千粒重与穗粒数呈极显著负相关；千粒重与生育期，产量与生育期、株高呈显著正相关。因为产量由667m2穗数、穗粒数、千粒重三要素共同构成，三者皆对产量产生直接影响，所以单一的要素与产量的相关性并不显著；而生育期的长短与作物物质积累有很大关系，故于产量相关性显著；株高的高低是生物学产量的一种体现，生物学产量与实际产量关系密切，故株高与产量相关性显著。

2.3 关中大麦资源各性状的主成分分析 通过对关中大麦资源6个主要农艺性状及产量进行主成分分析，并计算出相关矩阵的特征值和相应地特征向量及特征根地累计贡献率（表3），充分地反映出各因素中起主导作用地综合指标。根据累计贡献率>85%的标准，试验中有4个主成分入选，其累积贡献率为86.55%。

第一主成分特征值为2.76，贡献率为39.49%，主要反映千粒重的影响，其次反映分蘖数和667m2穗数的影响，因此把第一主成分称为粒重因子。由表3可以看出，选育六棱大麦，因其穗粒数较多，籽粒大小受限，千粒重提高困难，故此因子应该较小；选育二棱大麦，因其穗粒数有限，此因子较大为好。

第二主成分特征值为1.55，贡献率为22.16%，主要反映产量、生育期和株高的影响，其次是分蘖数和穗粒数的影响，因此把第二主成分称为生育因子。由表3可以看出，若过多追求生育期和株高，虽然有利于产量的提高，但株高过高会造成大麦抗倒伏能力降低，增加收获难度，而且影响后茬作物的种植，因此第二主成分值适中为好。

第三主成分特征值为0.97，贡献率为13.83%，主要反映株高的影响，其次是穗数的影响，因此把第三主成分称为株高因子。第三主成分因子应该较小，因为株高过高并且667m2穗数过多会大大降低大麦抗倒伏能力，增加收获难度。

第四主成分特征值为0.78，贡献率为11.08%，主要反映产量的影响，其次反应穗粒数、千粒重的影响，因此称为产量因子。第四主成分反映产量的影响，应该667m2穗数较多、穗粒数较多、千粒重较大、生育期适中、株高较低、分蘖较少。

综上所述，参试材料中符合主成分要求的二棱大麦应该是粒重因子、产量因子偏高，生育因子适中；六棱大麦应该是产量因子偏高，生育因子适中。

3 结论与讨论

（1）本研究结果表明，供试关中大麦资源分蘖数、667m2穗数和穗粒数变异系数较大，遗传多样性丰富，资源可选择范围大。相关分析显示，有7对性状达到极显著相关，3对性状达到显著相关。其中产量和667m2穗数、穗粒数、千粒重均未达到显著相关说明产量虽由667m2穗数、穗粒数、千粒重三要素共同构成，三者皆对产量产生直接影响，但产量的高低并不取决于某个单一的要素，所以在大麦育种中要同时兼顾667m2穗数、穗粒数和千粒重。

（2）多因素分析是一种将多变量样本的结构进行简化的有效方法，通过这种简化结构的处理对研究多因素之间的规律和构造模型有重要作用。主成分分析就是多因素分析的一种重要分析方法。主成分分析法已在小麦[4]、水稻[5]、大豆[6]等多种作物上的进行应用，主成分分析将作物的多个指标转化为较少的几个综合指标，即主成分，由于这几个主成分提供了所研究指标85%以上的信息，且是相对独立的指标体系，数值直观，容易分析，简化选择程序，且更具有科学性[7]。本研究表明，主成分分析方法可用于大麦资源农艺性状分析，将7个性状指标化为4个综合指标，为大麦亲本选配提供了有利的科学依据[8-9]。此外，还应利用分子生物学技术进行深入研究，以揭示其遗传差异，更好地为我国大麦育种提供理论指导。

参考文献

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