饲用玉米在庆阳市北部旱作区生长适应性评价

梁万鹏， 李世恩， 高 钰， 徐振飞， 刘雨田， 张金霞， 朱正生

(甘肃省庆阳市农业科学研究院，甘肃 庆阳 745000)

环县位于甘肃省庆阳市北部山区，常年干旱少雨，蒸发量大，种植业主要以玉米和小杂粮为主。近年来，随着草畜产业发展，舍施养殖对玉米饲草的需求也随之增大。但当地玉米种植主要以普通玉米[1]为主，品种单一，为了适应畜牧业发展要求，急需粮饲兼用、专用青贮玉米品种满足市场需求。目前，市场上粮饲兼用及专用青贮玉米种类较多，利用方式灵活多样[2-4]，为了能筛选出适合当地种植的饲用玉米品种，引进30个饲用玉米品种进行试验，并利用主成分分析法[5-7]进行生产性能评价，现将分析过程总结如下。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验于2018年在庆阳市环县洪德镇李家塬村进行，属黄土高原丘陵沟壑区，地处北纬36°1′～37°9′，东经106°21′～107°44′之间，土层厚度在60～240 m之间。属温带大陆性季风气候，全年干旱少雨，年平均气温9.2 ℃，无霜期200 d；年均降雨量300 mm左右，蒸发量2 000 mm，日照时间2 600 h。

1.2 试验材料

从国、内外引进天农青贮99、豫青贮23号、专用青贮SN211、甘鑫青贮1号、中单青贮29、奥玉青贮5102、纯青贮、九青645、银硕3号、谷玉17、屯玉765、渝青玉3号、CP1685、CP1689、东单13号、豫禾601、金博士588、屯玉168、东单11号、豫禾516、金博士813、临奥1号、农大372、奥玉026、乐农18号、九栗907、科河24号、均隆1217、兴达101等30个玉米品种。

1.3 试验方法

试验采用随机区组设计，3次重复，小区面积30 m2。试验采用覆膜双陇沟播技术种植，行距50 cm，株距40 cm。于4月下旬旋耕，集合整地施入羊粪2 000 kg/hm2，然后覆膜。并于2018年5月5日前后用人工点播播种，播种深度4～6 cm，播种深浅一致，拔节期追施尿素150 kg/hm2，其余管理同大田。

1.4 测定指标及方法

田间记录株高、穗位高、叶片数、叶面积、茎粗、棒重、棒粗、棒长、黄叶片数、绿叶片数、单株重等指标。每小区随机抽取5株测量以上指标，试验数据用Excel软件进行整理，SPSS 19.0软件进行主成分分析。

2 结果与分析

2.1 主成分分析

主成分分析公因子方差分析结果见表1。从表1可知，除茎粗外，其余10个变量的公因子均大于0.70，故提取的公因子能够很好地反映原始变量的主要信息。

表2给出了所有特征值及其占相应的特征总值的百分比(贡献率)和累计百分比(从大到小的顺序排列)。特征值的大小反映了公因子的方差贡献。例如第1个主成分特征值为4.643，占特征值总和的42.212%，累计贡献率为42.212%；第2个主成分特征值为1.916，占特征值总和的17.421%，累计贡献率为59.633%；第3个主成分特征值为1.301，占特征值总和的11.826%，累计贡献率为71.459%；第4个主成分特征值为1.037，占特征值总和的9.425%，累计贡献率为80.884%；前4个累计贡献率已经达到80%以上，故而提取这4个主成分就能比较好地解释原有变量所包含的信息。

表1 公因子方差

注：提取方法为主成分分析。

表2 饲用玉米主成分相关矩阵的特征值

因子得分系数矩阵是解释因子代表性可靠程度，利用旋转法使大的因子更大，小的更小，这样结果更具可解释性。旋转后的因子得分系数矩阵如表3所示。由表3可得最终因子得分公式：

F1=0.306Zx1+0.224Zx2-0.130Zx3…+0.068Zx10+0.152Zx11

F2=0.065Zx1-0.185Zx2-0.021Zx3…-0.131Zx10+0.039Zx11

F3=-0.063Zx1-0.046Zx2-0.040Zx3…+0.474Zx10+0.033Zx11

F4=-0.282Zx1+0.148Zx2+0.672Zx3…-0.001Zx10+0.170Zx11

式中：Zx1，Zx2，Zx3，…，Zx10，Zx11分别为株高、叶片数、叶面积、…、保绿度、单株重量经过标准化处理的值，数据标准化是指Z标准化。

从表3可以看出，第1个公因子主要反映了株高、叶片数、穗位高上有较大载荷，说明第1个公因子主要是决定高度方面的因子；第2个公因子在棒重、棒长、棒粗上有较大载荷，说明第2个公因子主要是决定玉米籽粒产量方面的因子；第3个公因子在保绿度上有较大载荷，说明第3个公因子主要是决定玉米含水量方面的因子；第4个公因子在叶面积、茎粗上有较大载荷，说明第4个公因子主要是决定玉米秸秆产量方面的因子。

2.2 综合得分评价

经过公因子分析,将30个饲用玉米品种的4个公因子另存为变量FAC1、FAC2、FAC3、FAC4，具体结果如表4所示。

表3 30个饲用玉米主成份得分系数矩阵

注：提取方法为主成分。旋转法，具有Kaiser标准化的四分旋转法构成得分。

表430个玉米品种4个公因子值

牧草名称FAC1FAC2FAC3FAC4天农青贮0.643-0.4151.515-0.040豫青贮231.9570.6070.2950.230专用青贮0.8780.871-1.2080.577甘鑫青贮-0.2281.1740.8890.413中单青贮0.5530.044-0.2670.449奥玉青贮1.471-3.4060.5151.892纯青贮-0.3710.864-0.8481.108九青6450.943-0.3831.0080.684银硕3号-1.077-0.129-3.345-0.345谷玉17-1.007-0.923-1.202-0.315屯玉765-0.916-0.2020.975-0.886渝青玉32.871-0.097-1.300-3.373CP1685-0.643-0.2840.976-1.062CP1689-0.972-0.2080.918-1.086屯玉765-0.6990.5690.658-0.104东单13号0.0271.1180.2770.877豫禾601-1.404-1.1330.539-1.075金博士58-0.0971.437-0.044-0.063屯玉1680.4680.4750.618-0.255东单11号0.7580.133-0.258-0.247豫禾5160.2190.6780.938-0.608金博士81-1.3080.1730.371-0.225临奥1号-0.072-1.652-1.1780.750农大372-0.486-0.8110.206-0.272奥玉0260.4350.097-0.4651.624乐农18号-0.9290.622-0.2370.907九栗907-1.025-1.310.133-0.930科河24号-0.280.701-0.8130.160均隆1217-0.2630.407-0.3440.792兴达1010.5550.9840.6760.425

通过对30个饲用玉米品种进行综合评价，对4个公因子FAC1、FAC2、FAC3、FAC4、得分进行加权求和，权数取表2中饲用玉米主成分相关矩阵的特征值中“旋转平方和方差的百分比”的贡献值。

综合得分=FAC1×33.885+FAC2×18.505+FAC3×14.285+FAC4×14.209。综合得分及结果排名如表5所示。

从表5得知，豫青贮23号综合得分85.042，排名第1；兴达101综合得分52.720，排名第2；九青645综合得分48.980，排名第3，以上3个品种可作为进一步示范推广品种。

表5 公因子因子得分矩阵及其综合排名

3 结论与讨论

(1)采用因子分析法，就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种分析方法，可以方便地找出影响玉米产的主要因素以及它们的影响力。

(2)对30个玉米品种的株高、穗位高、叶片数、叶面积、茎粗、棒重、棒粗、棒长、黄叶片数、绿叶片数、单株重11个因子进行分析，前4个因子累计方差贡献率已经达到80.884%，可以概括不同玉米品种主要特征特性的11个性状的绝大部分信息。因此，根据各玉米品种在公因子上的得分值，对30个品种综合评价，综合得分按照分值大小排序。预青贮23号、兴达101、九青645这3种综合得分排名为前3，可作为进一步示范推广的品种。

(3)2018年1～9月份，环县降雨量明显多于往年，截止9月28日降雨量为626.6 mm，而连续30年的年平均降雨量为409.5 mm(庆阳市气象局提供)，对于开花期早的玉米品种，特别在玉米授粉期、灌浆期产生负面影响，产量有所下降；对开花期较晚的玉米品种，有利于产量增加，因此，经初步筛选出的玉米品种，建议今后进一步试验种植，以准确判断各品种的丰产性和适应性。