夏玉米品系（种）的产量比较及主要农艺性状的关联度分析

周得宝 王娟 王五洲 吴兰云 徐茂林 李明兵 周言虎 窦乐

摘要[目的]研究淮北地区夏玉米品系（种）的产量与主要农艺性状关联度。[方法]运用灰色关联度分析方法，研究14个夏玉米品系（种）的产量与10个主要农艺性状间关联的主次关系及各性状间的相互关联程度。[结果]有76.9%品系的产量显著高于对照郑单958；主要农艺性状与产量关联度大小依次为秃尖长、株高、穗行数、穗长、行粒数、穗位高、百粒重、倒伏倒折率、出籽率、穗粗。[结论]在育种实践中应尽可能选择秃尖短、株高中等偏上、穗行数较多和穗长较长的品系。

关键詞玉米；关联度分析；产量；农艺性状

中图分类号S513文献标识码A文章编号0517-6611（2017）26-0048-04

Comparison of Yield and Correlation Degree between Main Agronomic Traits of Summer Maize Lines（Varieties）

ZHOU Debao1，WANG Juan2，WANG Wuzhou3 et al

（1.Suzhou Academy of Agricultural Sciences，Suzhou，Anhui 234000；2.Anhui Huacheng Seed Industry Co.，Ltd.，Suzhou，Anhui 234000；3.Lingbi County Agriculture Committee，Suzhou，Anhui 234200）

Abstract[Objective]The yield of summer maize and correlation degree of agronomic traits in Huaibei region were studied.[Method] Based on the grey relational analysis method，the relationship between the yield of 14 summer maize lines（varieties） and 10 main agronomic traits and the correlation between the traits were studied.[Result] The yield of 76.9% lines was significantly higher than that of control Zhengdan 958. The correlation degree order of main agronomic traits and yield was as follows：bare top length，plant height，ear row number，ear length，row grains，ear height，100seed weight，lodging and stem broken rates，seedproducing percentage，ear diameter.[Conclusion]In the breeding practice， we should choose the long lines of the bald tip shorter，plant height higher，ear rows more.

Key wordsMaize；Correlation degree analysis；Yield；Agronomic traits

玉米是重要的粮食作物、饲料作物和经济作物，在我国农业生产和国民经济发展中占有重要的地位。根据玉米种植结构调整规划，到2020年我国玉米种植面积将减少333万hm2。提高单产水平将是进一步增加玉米产量的重要途径。产量是一个复杂的数量性状，受多个性状因素共同影响，弄清各个因素对产量的影响，将对育种家选育优良品系有极大的参考价值。目前，评价作物产量与性状关系的方法大体上有方差分析、决定系数分析、回归分析、通径分析等，但各有优缺点。而灰色关联度分析法是研究作物多元性状相对重要性的良好方法[1]，该方法是在20世纪80年代提出的一种分析理论，能较好地反映事物的本质，具有所需样本小、方法简便、信息量大的优点。在玉米产量与性状的关系上，运用灰色关联度分析法进行分析此前报道较多并取得一定的结果。尹丽侠等[2]研究认为行粒数、单位面积穗数、株高、出籽率与夏玉米产量关联度较大；魏锋等[3]研究认为各性状与产量的关联度依次是穗粗、百粒重、行粒数、穗长、穗行数、倒伏倒折率、穗轴直径、出籽率、生育期、株高、穗位高、100 d 籽粒含水量；李清超等[4]研究表明各性狀与产量的关联度大小依次为单穗粒重、株高、穗位高、穗行数、百粒重、秃尖、生育期、穗长；陈举林[5]研究认为灰色关联度分析可作为品种区域试验中对参试品种进行综合评判的一种有效方法；王丽华等[6]研究认为主要主要农艺性状与产量的关联度依次为百粒重、穗长、行粒数、叶片数、雄穗分枝数、穗柄长度、穗粗、秃顶、穗位高、行粒数、株高；孙峰成等[7]研究认为与产量密切相关的农艺性状是出籽率、行粒数、穗粗、百粒质量、株高等；与粗蛋白、粗脂肪、粗淀粉和赖氨酸含量等营养品质密切相关的农艺性状是穗粒数、百粒质量、行粒数、出籽率、穗行数。在保证适当株高的前提下，要注重选育出籽率、百粒质量较高品种。贾晓军等[8]研究表明穗粗、叶片数、穗长、株高和穗行数与产量关联度较大。前人相关研究中，因试验区域生态条件、生产水平及所选用材料不同，造成结果不尽相同。可见，灰色关联度分析受气候、田间肥力、材料等多个因素制约，在实际中，必须针对特定环境作物品种进行研究。笔者利用灰色关联分析法对淮北地区夏玉米品系（种）的产量与其性状关联度进行分析，以期为当地玉米品系（种）选择、栽培生产提供理论参考。

1材料与方法

1.1材料

参试玉米品系（种）有SZ01、SZ02、SZ03、SZ04、SZ05、SZ06、SZ07、SZ08、SZ09、SZ10、SZ11、SZ12、SZ13和CK（郑单958）共14个。

1.2试验设计

2016年6—10月将参试玉米品系（种）种植于安徽省宿州市紫芦湖良种繁殖场科研所试验田中，该田块地势平坦，耕层厚度26 cm左右，土壤为砂姜黑土，肥力中等，有机质15.34 g/kg、全氮 0.76 g/kg、有效磷7.7 mg/kg、速效钾90 mg/kg、碱解氮65 mg/kg，pH 7.6。采取随机区组排列，3次重复，5行区，行长6.67 m，行距0.60 m、株距0.22 m，密度7.5万株/hm2，实收中间3行计产。

1.3测定项目

田间性状调查：从每小区第1行第4棵开始连续测量10株正常生长植株；室内考种性状调查：从第1行第4棵开始连续取10个符合标准果穗测量，再以3次重复平均值进行数据分析。调查性状有株高、穗位高、倒伏倒折率、穗长、穗行数、秃尖长、百粒重、出籽率、行粒数、穗粗和小区产量。

1.4分析方法

1.4.1采用Excel和DPS 7.05进行数据处理和分析。根据灰色系统理论要求[9-11]，将14个参试品系（种）的10个农艺性状看作一个灰系统。在分析性状对产量的影响时，以产量为参考数列，记作X0，其他各性状为比较数列，记作株高（X1）、穗位高（X2）、倒伏倒折率（X3）、穗长（X4）、穗行数（X5）、秃尖长（X6）、百粒重（X7）、出籽率（X8）、行粒数（X9）、穗粗（X10）。而在分析所有性状间的相互关系时，各性状分别作为参考数列和比较数列，即可构建出各个性状间的关联矩阵。

1.4.2数据标准化。各个性状间存在单位不一致的情况，要对数据进行标准化（无量纲化）处理，公式Xi′（K）=[Xi（K）-]/Si，式中Xi′（K）为标准化后的处理值；Xi（K）为各性状原始数据；为同一性状平均值；Si为同一性状标准差。

1.4.3参考序列（产量）与比较序列（其他性状）的绝对差值。根据无量纲化值计算参考序列（产量）与比较序列（其他性状）的绝对差值，即绝对差值Δi（K）= | Xi′（K）-X0′（K）|。

1.4.4产量与各性状的关联系数。灰色关联系数 ξi（K）=（Δmin+ρΔmax）/[Δi（K）+ρΔmax]。Δmin为绝对差值 Δi（K）的最小值（0），Δmax为绝对差值 Δi（K）的最大值（3.892 9），ρ为分辨系数，0<ρ<1，一般取 ρ=0.5。

1.4.510个比较性状对产量的关联度和关联序。

按公式γi=（1/N）×ξi（k）计算，求得各比较数列与参考数列的关联度和关联序。

2结果与分析

2.114个玉米品系（种）产量分析

由表1可知，与CK相比产量达到极显著差异的有9个品系，分别是SZ06、SZ02、SZ13、SZ09、SZ05、SZ03、SZ11、SZ08和SZ12，分别比CK增产28.0%、25.0%、22.1%、13.4%、12.6%、11.9%、11.7%、10.6%、8.5%；SZ10比CK增产6.1%，差异达到显著水平；其他3个品系比CK产量低，但差异不显著。

方差分析结果表明，区组间P=0.220 7>0.05，区组间无差异，表明该次试验田间肥力较匀、排列合理、试验科学规范；处理间P=0.000 1<0.01，表明品系间产量差异达到极显著水平。

2.214個玉米品系（种）主要农艺性状与产量的关联度分析

将14个品系（种）10个农艺性状的平均值列于表2，并对各性状数据进行标准化（无量纲化）处理（表3）。根据无量纲化值计算参考序列（产量）与比较序列（其他性状）的绝对差值，结果见表4。各品系（种）产量与各性状的关联系数见表5。10个比较性状对产量的关联度及关联序见表6。从表6可以看出，淮北地区夏玉米产量与各农艺性状的灰色关联度大小依次为秃尖长、株高、穗行数、穗长、行粒数、穗位高、百粒重、倒伏倒折率、出籽率、穗粗。根据灰色关联度分析原则，灰色关联度大的比较序列与参考序列的关系密切，关联度小的比较序列与参考数列关系较远，说明与产量关联较紧密的农艺性状是秃尖长和株高，其次是穗行数、穗長、行粒数和穗位高，最后是百粒重、倒伏倒折率、出籽率和穗粗。在新品系选育中，应注重秃尖短、株高中等偏上、穗行数较多和穗长较长的品系。

2.3玉米品种（系）10个主要农艺性状间关联度分析

由表7可知，株高与其他农艺性状的关联度从大到小为秃尖长、倒伏倒折率、百粒重、穗位高、穗长、穗行数、行粒数、穗粗、出籽率；穗位高与其他农艺性状的关联度从大到小为行粒数、穗行数、株高、倒伏倒折率、穗长、出籽率、百粒重、秃尖长、穗粗；倒伏倒折率与其他农艺性状的关联度从大到小为株高、行粒数、出籽率、穗位高、穗长、穗行数、穗粗、秃尖长、

百粒重；穗长与其他农艺性状的关联度从大到小为株高、秃尖长、穗位高、行粒数、倒伏倒折率、穗行数、百粒重、出籽率、穗粗；穗行数与其他农艺性状的关联度大到小为穗位高、秃

尖长、株高、倒伏倒折率、行粒数、穗长、穗粗、百粒重、出籽

率；秃尖长与其他农艺性状的关联度从大到小为株高、穗行数、穗长、倒伏倒折率、行粒数、百粒重、穗位高、穗粗、出籽率；百粒重与其他农艺性状的关联度从大到小为株高、穗位高、穗粗、穗行数、倒伏倒折率、行粒数、穗长、秃尖长、出籽率；出籽率与其他农艺性状的关联度从大到小为倒伏倒折率、行粒数、穗位高、穗粗、穗行数、穗长、秃尖长、百粒重、株高；行粒数与其他农艺性状的关联度从大到小为穗位高、倒伏倒折率、出籽率、穗长、株高、穗行数、秃尖长、穗粗、百粒重；穗粗与其他农艺性状的关联度从大到小为倒伏倒折率、百粒重、出籽率、穗行数、行粒数、穗长、秃尖长、穗位高、株高。

由以上分析可以看出，株高同时与多个性状的关联度较大，说明株高是一个同时与多个性状相互影响的重要农艺性状。同时可以看出，玉米是一个有机的整体，性状间均存在相互影响，生产上兼顾各性状的协调发展，以最大限度地发挥玉米品种自身各因素的增产潜力。

3 结论与讨论

从该次产量比较结果来看，有76.9%材料产量显著高于CK（郑单958），说明在玉米育种过程中，近几年取得了比较可喜的成绩，但新选材料能否大面积推广应用，还需要多年多点考察。

灰色关联度是灰色数学中的一种方法，其用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化[12]。该研究通过灰色关联度分析得出，秃尖长、株高、穗行数及穗长与产量的关联度较大，其中李光发等[13]研究表明与产量关联度较大的农艺性状有秃尖长和穗长，但在位次上有差别；株高与前人[14]的研究报道一致；穗长与李春霞等[15]的报道结果一致。说明灰色关联度分析在该研究中具有很好的应用价值。

玉米產量是受多种因素共同影响的复杂数量性状，不同生态区农艺性状对产量的贡献也是有差别的，而灰色关联分析法是一种能够将其他因素按照影响大小区分开来的一种方法。该研究分析表明，对产量影响关联度大小顺序为秃尖长、株高、穗行数、穗长、行粒数、穗位高、百粒重、倒伏倒折率、出籽率、穗粗。试验材料、试验地点及当年气象条件的差异，可能会造成不同研究存在一定的差异。

该研究分析表明，株高是一个极为敏感且重要的农艺性状，其中与倒伏倒折率、穗长、秃尖长和百粒重关联度第一，与产量关联度第二，与出籽率和穗粗关联度较小。在新品系选育工作中应选择秃尖短、株高中等偏上、穗行数较多和穗长较长的品系，协调源与库的关系，保证产量的增加。

参考文献

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