长江中下游小麦产量与主要农艺性状的灰色关联度分析

杨红燕，徐 肖，栾海业，张英虎，臧 慧，乔海龙，刘艳艳，陶 红，陈 健，陈 和，沈会权

（江苏沿海地区农业科学研究所，江苏 盐城 224000）

小麦是我国主要粮食作物之一，为第4大粮食作物，仅次于水稻、玉米和马铃薯[1]。江苏省地处我国东部沿海地区中部，长江、淮河下游，是长江三角洲地区的重要组成部分。江苏小麦以淮河及苏北灌溉总渠为界可分为淮南和淮北2大麦区，淮北地区为半冬性小麦，淮南地区为春性小麦。小麦产量的形成是多个农艺性状共同作用的结果，各农艺性状表型取决于基因型，又受外界环境影响[2]。小麦的产量与千粒质量、株高等主要农艺性状存在着密切的关联。明确影响小麦产量的主要农艺性状的主次关系，对小麦新品种的选育具有指导意义。运用灰色关联度方法对影响作物产量的主要农艺性状因素进行综合评价，可以直观地反映农艺性状与产量亲密关系[3-9]。本研究运用灰色关联度分析方法，对所承担的江苏省联合体区域试验的9个品种产量及其农艺性状进行分析，旨在筛选出影响长江中下游小麦产量的主要农艺性状，为当地小麦育种提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料为2019—2020年所承担江苏省联合体区域试验的9个品种，即日晖1510、丰麦216、日晖麦22、星麦217、星麦218、兴麦925、亿麦28、亿麦27、扬麦20，分别以W1、W2、W3、W4、W5、W6、W7、W8和W9表示。

1.2 试验方法

试验田选择江苏盐城南洋试验场（120.21°E、33.42°N）地势均匀且肥料中等偏上的田块。按照完全随机区组试验设计，3个重复，共21个小区，小区面积13.5 m2，小区长度为6 m、宽度为2.25 m，每小区6行。田间栽培管理按当地大田常规生产措施。小麦成熟前后在田间采样，调查各小麦参试品种的农艺性状（含全生育期、基本苗、高峰苗、有效穗数、穗长、结实小穗、不孕小穗、穗粒数、株高、旗叶长、旗叶宽、千粒质量）。小麦生育期选取固定1 m行长植株调查基本苗、高峰苗、有效穗数。随机取10个样穗，测定每穗的结实小穗数、不孕小穗数、穗长、旗叶长和旗叶宽。每个小区取5个点测定株高。小麦成熟后，每个小区随机取20个样穗，脱粒后计算每个穗子的穗粒数。每处理均取1 000粒，测定千粒质量，重复3次。收获后，自然风干后测定小区产量。

1.3 数据分析

试验数据处理和统计分析用Excel 2010。小麦主要农艺性状及产量数据灰色关联度分析运用DPS 9.01数据处理软件。

2 结果与分析

2.1 小麦主要农艺性状及产量

长江中下游小麦主要农艺性状及产量调查结果见表1。按照灰色系统要求，将9个品种以及12个主要农艺性状作为一个整体，各农艺性状作为系统中的一个因素。将长江中下游各小麦品种的产量记为参考数列Y，将全生育期、基本苗、高峰苗、有效穗数、穗长、结实小穗、不孕小穗、穗粒数、株高、旗叶长、旗叶宽、千粒质量记为比较数列X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12（表2）。

根据小麦主要农艺性状及产量的试验数据，计算性状的平均值和标准差，然后将原始数据减去平均值后再除以标准差，得到的新数据即为标准化值，详见表2（仍以原数列表示）。

利用表2的数据求产量Y与比较数列Xi的绝对差值△ij，公式为：△ij=|Yj-Xij|。式中：i为产量外其他的12个农艺性状序号，i=1，2，…，12；j为品种序号，j=1，2，…，9。绝对差值计算结果见表3。

2.2 产量和各农艺性状关联系数

根据小麦12个主要农艺性状绝对差值和下列公式，求第j个长江中下游小麦品种产量与其第i个农艺性状之间的关联系数：ξij=(min△ij+ρmax△ij)/(△ij+ρmax△ij)。式中：min△ij和max△ij分别表示上述表3中比较序列绝对差值中的最小值与最大值；ρ表示分辨系数，取值为0.1。由表3可知，产量与其他农艺性状的最小差值为0.014 6，最大差值为3.582 8。将表3中相应的绝对差值进行换算，即可得到各品种性状关联系数ξij的值，结果见表4。

表3 试验数据的绝对差值序列

表4 长江中下游小麦品种产量与各农艺性状之间的关联系数

2.3 产量和各农艺性状关联度

产量与第i个农艺性状之间的关联度ri计算公式为：

根据长江中下游小麦品种各个农艺性状的关联系数值，计算出小麦各个农艺性状与产量间的关联度，结果见表5。

根据表5的结果，长江中下游小麦主要农艺性状与产量间的关联度从大到小的顺序依次为千粒质量（0.517 1）、结实小穗（0.439 0）、穗粒数（0.389 6）、有效穗数（0.382 8）、全生育期（0.378 3）、旗叶宽（0.372 1）、株高（0.333 2）、穗长（0.331 3）、不孕小穗（0.318 5）、旗叶长（0.312 6）、基本苗（0.264 9）、高峰苗（0.264 6）。根据灰色关联度分析的原则，关联度数值越大的性状对产量影响越密切，关联度数值越小，对产量影响越小。因此，千粒质量、结实小穗和穗粒数对小麦产量的影响最大，旗叶长、基本苗和高峰苗对小麦产量的影响最小。

表5 产量与各农艺性状之间的关联度及排序

2.4 小麦各农艺性状间的关联度分析

根据灰色关联分析理论，将小麦主要农艺性状与产量等13个农艺性状进行灰色关联分析，分别将13个不同的性状依次作为参考数列，其余性状作为比较数列，可得到各个参试农艺性状间的关联矩阵（表6）。

表6 小麦各农艺性状间关联矩阵

由表6可知，全生育期与其他性状的关联度大小依次为：穗粒数>千粒质量>不孕小穗>产量>高峰苗>旗叶宽>株高>有效穗数>结实小穗>基本苗>旗叶长>穗长，可见，全生育期与穗粒数密切相关，与穗长关联度最小；基本苗与其他性状的关联度大小依次为：高峰苗>有效穗数>穗长>千粒质量>旗叶长>旗叶宽>结实小穗>不孕小穗>全生育期>穗粒数>株高>产量，可见，基本苗与高峰苗密切相关，与产量关联度最小；高峰苗与其他性状的关联度大小依次为：基本苗>旗叶长>穗长>株高>全生育期>旗叶宽>有效穗数>千粒质量>不孕小穗>结实小穗>穗粒数>产量，可见，高峰苗与基本苗密切相关，与产量关联度最小；有效穗数与其他性状的关联度大小依次为：基本苗>产量>高峰苗>全生育期>穗粒数>不孕小穗>旗叶长>穗长>旗叶宽>结实小穗>株高>千粒质量，可见，有效穗数与基本苗密切相关，与千粒质量关联度最小；穗长与其他性状的关联度大小依次为：千粒质量>旗叶长>基本苗>不孕小穗>高峰苗>株高>结实小穗>旗叶宽>产量>有效穗数>穗粒数>全生育期，可见，穗长与千粒质量密切相关，与全生育期关联度最小；结实小穗与其他性状的关联度大小依次为：穗粒数>千粒质量>旗叶宽>产量>旗叶长>基本苗>穗长>株高>高峰苗>全生育期>有效穗数>不孕小穗，可见，结实小穗与穗粒数密切相关，与不孕小穗关联度最小；不孕小穗与其他性状的关联度大小依次为：穗长>全生育期>旗叶宽>旗叶长>高峰苗>产量>株高>有效穗数>基本苗>穗粒数>千粒质量>结实小穗，可见，不孕小穗与穗长密切相关，与结实小穗关联度最小；穗粒数与其他性状的关联度大小依次为：全生育期>结实小穗>产量>旗叶宽>旗叶长>有效穗数>千粒质量>高峰苗>穗长>不孕小穗>基本苗>株高，可见，穗粒数与全生育期密切相关，与株高关联度最小；株高与其他性状的关联度大小依次为：旗叶长>千粒质量>高峰苗>旗叶宽>穗长>结实小穗>产量>全生育期>不孕小穗>有效穗数>基本苗>穗粒数，可见，株高与旗叶长密切相关，与穗粒数关联度最小；旗叶长与其他性状的关联度大小依次为：高峰苗>株高>穗长>千粒质量>旗叶宽>结实小穗>基本苗>不孕小穗>穗粒数>产量>有效穗数>全生育期，可见，旗叶长与高峰苗密切相关，与全生育期关联度最小；旗叶宽与其他性状的关联度大小依次为：结实小穗>千粒质量>旗叶长>产量>株高>基本苗>高峰苗>不孕小穗>穗长>穗粒数>全生育期>有效穗数，可见，旗叶宽与结实小穗密切相关，与有效穗数关联度最小；千粒质量与其他性状的关联度大小依次为：产量>穗长>结实小穗>旗叶宽>旗叶长>株高>全生育期>基本苗>高峰苗>穗粒数>有效穗数>不孕小穗，可见，千粒质量与产量密切相关，与不孕小穗关联度最小；产量与其他性状的关联度大小依次为：千粒质量>结实小穗>穗粒数>有效穗数>全生育期>旗叶宽>株高>穗长>不孕小穗>旗叶长>基本苗>高峰苗，可见，产量与千粒质量密切相关，与高峰苗关联度最小。

3 小结与讨论

通过灰色关联度分析小麦主要农艺性状对产量的影响具有一定的科学性和实际意义。由于农业生产受气候、土壤等其他因素的影响，因此要客观准确地评价小麦品种产量相关的农艺性状并非易事。本研究结果表明，长江中下游小麦品种的12个农艺性状中，千粒质量对长江中下游小麦产量影响最大，其次分别是结实小穗数和穗粒数；而旗叶长、基本苗和高峰苗3个性状对长江中下游小麦产量影响较小。由于千粒质量、结实小穗和穗粒数这3个农艺性状对小麦产量的影响较大，所以在小麦高产育种中，应当首先选择千粒质量、结实小穗和穗粒数较高的育种种质资源材料，进行小麦高产育种工作，以选育出适宜当地的小麦高产新品种。