棉花品种资源全生育期抗旱性评价及抗旱指标筛选

李憬霖,刘绍东,张思平,陈静,刘瑞华,沈倩,李阳,马慧娟,赵新华,庞朝友

(中国农业科学院棉花研究所，河南 安阳 455000)

随着全球气温逐渐升高，作为世界性的非生物胁迫因子之一，干旱发生的频率不断上升。研究发现，由于干旱具有发生频率高、持续时间长、影响范围广等特点，对农业生产和发展具有极高的危害[1-3]。棉花对于干旱的耐受性相较于其他作物更强，但在干旱胁迫条件下，棉花的生长发育及纤维质量都会显著降低。因此，选育优良抗旱棉花品种、改进棉花抗旱品种的质量及产量，对于棉花产业发展具有深远意义。

作物抗旱性是指其在受到干旱胁迫后，对环境的适应和抵御能力。作物抗旱性状表型复杂，而且多为数量性状，受多因素影响[4-6]，在不同生长阶段表现不同。研究发现，相比较于蕾期干旱，花铃期干旱对于棉花铃数、蕾数的影响更大[7-8]；而相比较于敏旱品种，抗旱品种的侧根数、根苗比都要更高一些[9-10]。也有研究表明，棉花花铃期干旱会降低总干物质量[11-13]。生理方面，棉花相对含水量高、离体叶片失水量较低和细胞膜稳定性强，棉花抗旱性高[14]。在干旱条件下，可溶性糖作为渗透调节物质，会大量积累[15-16]。在受到干旱胁迫时，脯氨酸的含量与植物受干旱胁迫程度的高低呈现正相关关系[17]。

作物抗旱性的强弱多通过研究产量及其相关指标的变化来评价[18]。研究认为，棉花产量主要受到铃数、铃重及衣分等性状影响[19]，并且单株铃数比单株铃重及衣分对产量的影响更大[20]。近年来，随着鉴定技术的不断发展及统计方法的改进，抗旱性鉴定从最开始的直接鉴定、抗旱性隶属函数法[18,21]逐步发展到目前多个表型指标，采用主成分分析、灰度分析、聚类分析等多多手段的综合评价方法，使得抗旱鉴定结果更为科学准确。

本试验收集西北内陆棉区、黄河流域棉区、长江流域棉区、辽宁特早熟棉区及国外优良棉花种质资源共238份，通过比较正常灌溉和干旱胁迫条件下的单铃重、铃数、可溶性糖含量等性状的变化、相关性及对产量的影响，研究棉花全生育期干旱对棉花产量的影响，并筛选出与棉花抗旱能力紧密关联的抗旱性评价指标，为优质高产的抗旱棉花品种评价和选育理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料共238份(表1)，包含黄河流域棉区58份，西北内陆棉区81份，长江流域棉区25份，北部特早熟棉区15份，以及国外引进材料21份和收集到的材料38份。由中国农科院棉花研究所早熟课题组及生理生态课题组收集并提供。

1.2 试验设计

供试材料于2019年4月下旬播种在中国农业科学院棉花研究所新疆胡杨河试验站。试验采用裂区设计，设正常灌水和干旱胁迫两种处理，膜下滴灌，一膜三行三带。每个材料种植一行，行长 3 m，行距76 cm，株距7.2～7.3 cm，密度180 000株·hm-2，重复3次。

所有材料6月18日开始第一次灌水，生育期总计灌水10次(表2)。在生育期内，正常灌溉处理灌水4 083 m3·hm-2，水分胁迫处理灌水1 810.5 m3·hm-2。灌水和施肥同时进行，于9月25日收获籽棉。

表2 正常灌水处理和干旱胁迫灌溉量Table 2 Irrigation volume of drought stress and normal irrigation treatments

1.3 测定内容与方法

7月4日第三次灌水前，每个材料每个处理中选取长势均匀的5株，取主茎倒四叶，烘干后采用蒽酮比色法测定可溶性糖含量[23]；待到棉花完全吐絮后，每行选取长势均匀的10株，调查株高、营养枝长度和铃数；每行选取中部棉铃20个，用于测定单铃重和衣分；于成熟收获后，调查小区籽棉产量。农艺性状调查方法参照《棉花种质资源描述规范和数据标准》[24]。

1.4 指标计算

将各供试棉花品种农艺性状测定值作为基础数据，将农艺性状测定值求平均。利用Microsoft Excel 2010软件进行初步分析及差异显著性分析，SPSS 24.0软件进行主成分分析、相关性分析及聚类分析，用DPS 9.5进行灰色关联度分析[25-26]。

抗旱评价指标包括抗旱系数(DC，drought resistance coefficient)、抗旱指数(DI，drought resistance index)、综合抗旱系数(CDC，comprehensive drought coefficient)、抗旱性度量值(D，drought resistance comprehensive evaluation values)及加权抗旱系数(WDC，weight drought resistance coefficient)，计算公式[27]如下。

(1)

(2)

(3)

式中，Xi、CKi分别表示干旱和正常处理中性状测定值，XMi表示某一性状干旱处理所有测定值的平均值。

按照公式(4)计算各品种的单项指标抗旱隶属函数值μ(Xi)(drought resistance membership function value)。

(4)

式中，Xi、Ximax、Ximin分别代表第i个综合指标和第i个综合指标的最大值和最小值。

按公式(5)计算因子权重系数(ωi)，在隶属函数值μ(Xi)和因子权重系数(ωi)的基础上，计算抗旱性综合度量值(D)。

(5)

(6)

式中，Pi为第i个综合指标贡献率，表示其在所有指标中的重要程度。

关联度(γi)、权重系数[ωi(γ)]和加权抗旱系数(WDC)。

(7)

(8)

(9)

式中，Li(k)表示关联系数。

2 结果与分析

2.1 不同棉花品种(系)在水分胁迫下主要农艺性状的变化

238份陆地棉种质资源8个农艺性状如表3所示。分析发现：8个农艺性状在干旱胁迫和正常灌水处理间的差异均极显著(P<0.01)。不同处理的所有农艺性状变异系数范围为0.07～0.23。其中全营养枝长度变异系数最高，干旱胁迫条件下为0.21，正常灌水条件下为0.23；而衣分的变异系数最低，干旱胁迫和正常灌水条件下均为0.07。可以认为，本试验所选238份棉花品种(系)类型较为丰富，所选取的农艺性状可以为抗旱性评价提供支持。

表3 正常灌水处理和干旱胁迫条件下各主要农艺性状Table 3 Statistics analysis of main agronomic traits under drought stress and normal irrigation treatments

2.2 单项指标分析

不同品种(系)农艺性状的DC值和DI值如表4～5所示，根据表4可知，8个农艺性状的DC值介于0.65～0.99之间，变异系数则介于0.03～0.21。其中衣分的DC值最高，为0.99；而单株第一营养枝长度的DC值最低，仅为0.65。将238份材料的DC值进行连续变数次数分布统计分析发现，不同指标间差异较大。在0.4

表5 棉花品种(系)各主要农艺性状指标抗旱系数及区间分布Table 5 Drought resistance index of main agronomic traits and its distribution in upland cotton cultivar(line)

综合分析(表4～5)可以发现，各项农艺性状对于干旱胁迫的敏感程度依次为：单株第一营养枝长度>株高>单株全营养枝长度>籽棉产量>铃数>单铃重>衣分>可溶性糖含量。此外，各个性状在干旱胁迫和正常灌水条件下的相关系数介于0.437～0.937之间。这说明在干旱胁迫的条件下，不同农艺性状对干旱的敏感性存在差异，表明仅用单一农艺性状指标无法客观、准确的评价品种(系)抗旱性，必需综合多个农艺性状进行评价才较为科学、准确。

表4 棉花品种(系)各主要农艺性状指标抗旱系数区间分布Table 4 Drought resistance coefficient of main agronomic trait and its distribution in upland cotton cultivar(line)

2.3 农艺性状主成分分析

对238份品种(系)的农艺性状进行主成分分析，得到不同农艺性状的因子载荷和贡献率(表6)。提取特征值>1的主成分得到P1、P2和P3，总贡献率为61.006%，包含了大部分的农艺性状信息。

表6 主成分分析因子载荷矩阵和贡献率Table 6 Component matrix and contribution rate of principal component analysis

根据对主成分因子绝对载荷值的分析发现，P1的特征值为2.085，贡献率为26.057%，其中，株高和全营养枝长度的载荷绝对值(0.978)并列第一，其次为单株第一营养枝长度(0.977)，最小的为铃数(0.009)，可以将其作为植株发育因子，P1特征值越大，植株发育越旺盛。P2的特征值为1.709，贡献率为21.359%，其中，籽棉产量的载荷值(0.476)最高，其次为株高(0.663)和单铃重(0.567)，最低的是全营养枝长度(0.075)，因此可将其作为产量因子，P2特征值越大，产量越高。F3的特征值为1.087，贡献率为13.590%，其中，载荷值最高的为衣分(0.664)，其次为铃数(0.590)和单铃重(0.476)，最低的是籽棉产量(0.091)，可以将其作为产量构成因子，P3得到特征值越大，以衣分为代表的产量构成因子值越高。

2.4 抗旱性综合评价、聚类分析及抗旱性等级划分

D值的大小可以评价供试品种的抗旱性，D值越大，代表该品种抗旱性越强。所有供试的不同品种(系)的D值区间为0.197～0.624，均值为0.377，变异系数为0.217；CDC值的区间为0.712～0.972，均值为0.829，变异系数为0.059；WDC值的区间为0.739～0.985，均值为0.843，变异系数为0.053。

D值的排序前五名分别为农垦5号、FM1735、新陆中22号、辽阳短节和岱字棉20。CDC值前五名分别为FM1735、农垦5号、岱字棉20、新陆中22号和中17。WDC值前五名则分别为FM1735、农垦5号、新陆中22号、中17和鲁研棉28。从排序结果可知，D值、CDC值和WDC值三者对于各品种(系)的抗旱性评价略有差异，但通过三者的排名可以看出，农垦5号、FM1735和新陆中22号这三个品种在不同的排名中均排在前列，可以认为这三个品种抗旱性较强。

根据D值、WDC值和CDC值将各品种(系)进行聚类分析，在λ=4处可以将全部品种(系)划分为5类。结合抗旱性分析的结果(表7)可知：第Ⅰ类为高抗旱性种质，包括农垦5号、FM1735、新陆中22号等10份，占供试种质的4.20%；第Ⅱ类为抗旱种质，包括中棉所37、辽棉9号、新陆早42号等共61份，占供试种质的25.63%；第Ⅲ类为中等抗旱种质，包括浙棉11号、鲁棉研36号、鄂荆1号等共84份，占供试种质的35.29%；第Ⅳ类为敏感种质，包括新陆早60号、鲁研棉24号、苏棉4号等共78份，占供试种质的32.77%；第Ⅴ类为高度敏感种质，包括新陆早76、新陆早58号共5份，占供试种质的2.10%。

表7 基于聚类结果的WDC值、D值和CDC值的均值、标准差和变异系数Table 7 Mean value,standard deviation and variable coefficient of WDC,D and CDC values based on clustering results

2.5 灰色关联度分析

对各品种(系)做灰色关联度分析，分辨系数设置为0.1，比较数列为各农艺性状的DC值，参考数列为D值，数据需经过均值化，得到不同农艺性状的DC值与D值的关联度(γi)。由表8可以看出，不同农艺性状DC值与D值的关联度依次为：单铃重、衣分、株高、可溶性糖含量、籽棉产量、铃数、单株第一营养枝长度、单株全营养枝长度。用同样的方法对DC值与WDC值进行灰色关联度分析，得到不同农艺性状DC值与WDC值的关联度依次为衣分、单铃重、株高、可溶性糖含量、籽棉产量、单株第一营养枝长度、铃数、单株全营养枝长度。根据各性状DC值与D值和WDC值的密切程度可以看出，棉花各主要农艺性状的DC值与抗旱系数D和加权抗旱系数WDC之间的关联度最高的是单铃重，其次分别为衣分、株高、可溶性糖含量、籽棉产量、铃数和单株第一营养枝长度，单株全营养枝长度的关联度最低。

图1 基于D值、WDC值和CDC值的棉花种质抗旱性系统聚类Fig.1 Fuzzy cluster of drought resistance of upland cotton culticars and lines based on D value，WDC and CDC values

表8 棉花品种(系)各主要农艺性状指标D值和WDC值的关联度及位次Table 8 Correlation degree between DC of main agronomic traits and WDC of upland cotton cultivars and lines

2.6 不同综合抗旱性评价指标的比较

根据D值、WDC值和CDC值的回归方程(表9)可以看出，在棉花品种(系)的抗旱性鉴定中，所检测的8个指标(株高X1、籽棉产量X2、单铃重X3、铃数X4、衣分X5、可溶性糖X6、单株第一营养枝长度X7和、全营养枝长度X8)都可以用于鉴定棉花品种(系)的抗旱性。但是，各性状指标对抗旱指标的反应程度不同，仅就反映程度排名靠前的指标来说，对D值的反映程度表现为X1>X5>X4>X3；对WDC值的反映程度表现为X3>X5>X1>X6；对CDC值的反映程度表现为X3>X1>X2>X5。由此可见，株高、单铃重、衣分对干旱胁迫的反应更为敏感，这与灰色关联度分析的结果相一致。

表9 棉花品种(系)抗旱性模型预测和不同综合评价指标间的相关性Table 9 Model predict of drought resistance and correlation of different comprehensive valuation indices of upland cotton cultivars

同时，将D值、WDC值和CDC值与籽棉产量进行相关性分析，可以看出，三个抗旱指标之间、各抗旱指标与产量之间均呈现极显著相关。由此可见，棉花品种的抗旱性直接影响产量。

3 讨论

3.1 棉花种质资源全生育期多指标相结合评价抗旱性

在评价作物抗旱性时，针对不同作物所采取的鉴定方法各不相同。近年来，采用多方法、多指标相互结合的综合性方法来评价作物抗旱性被广泛使用[26-28]。

为了能够较为准确地评价棉花的抗旱性，通常以D值为综合性的评价指标，而WDC值和CDC值作为辅助[29-31]。本研究选择了与棉花全生育期干旱相关的8个农艺性状，首先计算DC值和DI值，其次采用隶属函数法和主成分分析得到D值，同时得到WDC值和CDC值。同时，本实验采用逐步回归的方法分别得到D值、WDC值和CDC值与各性状的回归方程，这样不仅能够直观地看出各项农艺性状与棉花抗旱性的关系，也能够更准确地评价棉花品种(系)的抗旱性。因此，采用抗旱系数(DC)、综合抗旱系数(CDC)、抗旱指数(DI)、加权抗旱系数(WDC)和抗旱性度量值(D)等多元多种算法相结合，能够更为准确地评价棉花全生育期抗旱性，同时直观地体现了各指标与棉花抗旱性之间的关系。

3.2 抗旱性评价指标选择

抗旱性是由多基因控制的复杂的综合性状。不仅受到自身种类、形态等影响，还受到干旱胁迫持续时间、干旱胁迫程度等影响[32-34]。因此，在作物抗旱性的鉴定过程中，能否筛选出与作物抗旱性密切程度高的指标才是关键。

鉴定棉花的抗旱性指标主要分为形态指标、生理指标和产量指标三大类[35-37]。本研究选择棉花8个农艺性状进行综合评价，形态指标为株高、第一营养枝长度和全营养枝长度；生理指标为可溶性糖含量；产量指标为籽棉产量、单铃重、铃数、衣分。利用灰色关联度分析得到了D值、WDC值同各项农艺性状指标抗旱系数的密切程度，从结果可以看出，两者的关联结果基本相同。采用逐步回归分析的方法建立了D值、WDC值和CDC值同各项指标抗旱系数的多元回归方程，得到了3个拟合程度高的方程。通过关联度分析及回归分析可以发现，本试验所选择的8项指标与棉花的抗旱性均呈正相关，其中，衣分、铃重和株高三项指标排名靠前，说明其与棉花的抗旱性具有较为密切的联系。

3.3 不同棉花种质资源全生育期抗旱性评价

抗旱性鉴定是为了将所有供试的品种(系)根据其抗旱的能力和等级进行划分，从而筛选出抗旱能力强的品种(系)[38-40]。本研究将238份来源不同棉花品种(系)，利用D值、WDC值和CDC值对其抗旱性进行排序，最终得到的排序结果基本一致，说明结果是可靠的。然后，利用D值、WDC值和CDC值进行聚类分析，将所有材料划分成5个等级，从中筛选出了高抗旱性品种农垦5号、FM1735等和抗旱品种中棉所37、辽棉9号等，从而为下一步的应用提供了基础。

3.4 抗旱品种的选择应用应该服从生产需要

在棉花逆境研究中，抗旱性一直是主要研究方向之一。近年来，随着研究的不断深入，抗旱性鉴定方法已经从表型鉴定、生理生化指标测定逐步发展到分子调控、信号转导等。本研究通过全面比较不同来源棉花种质资源的抗旱性，筛选出相关性较强的农艺性状指标，主要包括株高、衣分和铃重，对棉花科研和生产具有一定的指导意义。但是，通过比较不同抗旱性品种的产量可以发现，抗旱品种如农垦5号其产量并不高，并不能够作为主栽品种；而某些敏感品种其产量很高，更适宜大面积推广种植。这说明，目前的抗旱性评价结果虽然能够反映某一品种的抗旱性，但抗旱品种并不等于高产品种，在优良品种选育过程中可为亲本选择提供参考，大田应用的抗旱性品种应当综合考虑品种的抗旱性、丰产性、纤维品质等指标。