150份青稞种质资源成株期耐旱性鉴定

李 洁

(1.青海大学 农林科学院/青海省青稞遗传育种重点实验室/国家麦类改良中心青海青稞分中心,西宁 810016;

2.四川农业大学 农学院,成都 611130)

青稞(HordeumvulgareL.var.Hook.f)属于禾本科大麦属[1],在中国多种植于青藏高原地区,是该地区主要的粮食作物之一[2]。具有生育期短、耐寒、耐旱、耐瘠薄的优点,是在海拔2 800 m 以上地区可以正常成熟的饲料和粮食作物。目前青稞产业已成为青海省农牧业的主导产业及特色产业之一,在青海的播种面积逐渐扩大,近10 a在青海省的种植面积占当年粮食作物播种总面积的比重基本稳定在20%左右[3],至2019 年种植面积已经达到63.85×103hm2。因此,提高青稞的品质及产量,对发展相关省份,尤其是青海省的农业经济,扩大粮食生产具有重大意义。干旱是导致作物产量和品质降低的最主要原因之一,造成巨大的经济损失[4-5]。在青海,青稞多种植于无灌溉设施的区域,完全依靠自然降水,而青海省常年干旱少雨,尤其春季在小麦、青稞等麦类作物出苗分蘖及夏季开花灌浆时降水稀少,降低最终穗数的形成、缩短籽粒灌浆时间最终影响产量。如何有效利用更多干旱的土地进行生产也是青稞育种遇到的机遇与挑战。因此,鉴定青稞种质资源的耐旱性,有效利用青稞因长期环境选择而培育的自身耐旱遗传潜力,为青稞耐旱遗传育种研究及品种选育具有重要意义。

目前对大麦[6]、小麦[7-9]、玉米[10]、高粱[11]、棉花[12]等作物的抗旱性评价方法研究较多,徐银萍等[6]利用抗旱度量值、综合抗旱系数、加权抗旱系数等分析方法对30份大麦种质资源进行成株期抗旱评价,确定抗旱度量值为最适宜的抗旱鉴定指标,并筛选出5个成株期抗旱性强的大麦资源。鞠乐等[13]利用隶属函数法对101份大麦资源进行萌发期抗旱性鉴定,筛选出2个抗旱性极强的材料以及2个抗旱性极弱的材料。张毅等[14]利用PEG-6000模拟干旱胁迫,对3个青稞品种的发芽率、苗(牙)长、根(胚)鲜质量、发芽指数等萌发特性及抗旱性进行评价。李洁等[15]同样利用PEG-6000模拟干旱胁迫,对280 份青稞种质资源的13个性状进行分析,通过主成分分析,结合耐旱系数以及聚类分析相结合的方法,对青稞苗期耐旱性进行综合评价,筛选出9份强耐旱种质资源。在青海地区青稞成株期的耐旱评价研究鲜见报道,为使现有的耐旱资源为后期生产和特定目的育种所用,本研究以150份青稞种质资源为研究对象,综合运用目前常用于耐旱性评价的方法,耐旱性综合评价、综合耐旱系数和加权耐旱系数相结合对青稞成株期的主穗长、单株粒数、单株粒质量、千粒质量、主穗穗数、株高、有效穗数7个与产量相关的指标进行综合评价,以期为青稞种质耐旱资源的评价和筛选以及耐旱机理研究提供基础材料。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试青稞种质资源为青海大学农林科学院青稞育种课题组培育和收集的150份骨干种质(表1)。

表1 测试种质详情Table 1 Details of tested germplasm

(续表1 Continued table 1)

1.2 试验方法

2019年和2020年在青海大学农林科学院实验地进行田间试验。该区海拔2 320 m,年均气温5.7 ℃,年降水量361.5 mm,为干旱、半干旱区。生长季209 d 以上,0 ℃以上积温2 722.9 ℃。土质为栗钙土,p H 8.12,含有机质20.28 g·kg-1、全氮1.17 g·kg-1、全磷2.18 g·kg-1、全 钾22.5 g·kg-1、速 效 氮69 mg·kg-1、速 效 磷65 mg·kg-1、速 效229 mg·kg-1。

分 别 于2019-04-05 与2020-03-31 以 手 锄 开沟撒播,播种量150 kg·hm-2。采取单因素随机区组设计,设置两种水分处理:正常处理(CK)和干旱胁迫处理(T),重复3 次,行距20 cm,种植10 行,区组间隔60 cm,试验地四周播种10 行保护行。播前施含氮46%的尿素30 kg·hm-2、磷酸二铵112.5 kg·hm-2,作为基肥播种前一次性施入。播种时选择大小色泽一致、饱满、种皮完好的种子,干旱胁迫处理(T)材料种植在试验地旱棚中,胁迫处理水分控制指标结合青稞耐旱特性并参考汪灿等[16]试验方法,分别于播种前和拔节期灌水至田间持水量的55.0%左右,其他时期不再灌水。对照正常大田生产管理,于播种前、拔节期、孕穗期和灌浆期进行灌水,灌水至田间持水量的55.0%,其他时期依靠自然降水。

1.3 测定项目与方法

在成株期成熟前3 d,从每小区随机拔取9株,测量主穗长和株高,调查主穗穗数、有效穗数,人工脱粒后统计单株粒数、待自然干燥后测定单株粒质量、千粒质量等指标。

1.4 数据处理与分析

以2019年和2020年数据的平均值为基础数据,用EXCEL 2010、SPSS 23.0等统计分析软件对150份青稞种质资源的耐旱相关性状进行表型分析、主成分分析、相关性分析以及聚类分析,参照周广生等[17]、袁闯等[11]和徐银萍等[6]利用的评价方法,对青稞种质资源的耐旱性进行综合评价。计算综合耐旱系数(CDC)、耐旱性综合评价(D),D值为参考序列进行灰色关联度分析,得到两者之间关联度(γD),并计算各指标权重[ωi(γ)]以及加权耐旱系数(WDC)。

2 结果与分析

2.1 两种处理下青稞种质资源成株期农艺性状

由表2可以看出,两种水分处理下,胁迫处理的各指标最大值、最小值以及平均值均低于正常水分处理,且差异均达到显著水平。各处理变异系数为0.124～0.437,说明受试青稞种质资源各个性状的多态性较高、差异明显,具有代表性。在胁迫处理下,单株粒数的变异系数最大,单株粒质量的相关系数最小,说明水分对单株粒质量和单株粒数的影响最大。从两种处理的相关系数看,各指标对胁迫处理的反应不一致,直接使用单项指标鉴定青稞的耐旱性具有较大的局限性[8,14]。

表2 两种处理下供试青稞种质资源测定各指标基础分析Table 2 Basic analysis of each index of tested hulless barley germplasm resources under two treatments

2.2 青稞种质资源各农艺性状耐旱系数

由表3可知,与正常水分处理相比,干旱胁迫处理下各指标均有所变化,各项指标耐旱系数小于1.0,同一种质不同指标耐旱系数变化明显。由表3可见,DC>0.4的主穗长、单株粒数、单株粒质量、千粒质量、主穗穗数、株高、有效穗数的分布频率分别为100%、0%、0%、98.67%、100%、98.00%、12.07%,各指标耐旱性敏感程度顺序为主穗穗数<主穗长<株高<单株粒质量<千粒质量<单株粒数<有效穗数。

表3 供试青稞种质资源各指标耐旱系数分布Table 3 Distribution of drought tolerance coefficient of tested hulless barley germplasm resources

表4结果显示,各性状间存在着较为复杂的相关性,其中主穗长与单株粒数、单株粒质量、主穗穗数、有效穗数呈极显著相关;单株粒数与千粒质量外的其余指标均呈极显著相关;单株粒质量与所有指标呈极显著相关;千粒质量与单株粒质量和株高呈极显著相关,与有效穗数呈负相关;主穗穗数与千粒质量外的指标均呈极显著相关;进一步说明,各指标中所携带信息存在重叠,直接使用会影响青稞种质资源耐旱性评价的准确性。t

2.3 青稞种质资源各农艺性状耐旱系数的主成分分析

为综合评价青稞种质资源成株期的耐旱性,对所测形态指标进行主成分分析(表5)。前4个综合指标贡献率分别为46.46%、17.13%、14.22%、10.45%,累积贡献率达88.26%。这样就将所选的7个指标简化为4个新的综合指标,可替代之前指标的大部分信息。通过分析4个主成分,第1 主成分在单株粒数和单株粒质量的因子载荷系数较大;第2 主成分在千粒质量和株高的因子载荷系数较大;第3 主成分在主穗长、主穗穗数的因子载荷系数较大,第4 主成分在千粒质量的载荷系数最大。综上说明,这些指标均可归为生物产量,这类指标与青稞种质资源成株期的耐旱性有着直接联系,因此,可将这类指标作为鉴定青稞种质资源成株期耐旱性的参考指标。

表5 青稞种质资源各指标主成分特征向量和贡献率Table 5 Feature vectors and contribution rates of principal components

2.4 不同评价方式对供试青稞种质资源的综合耐旱性评价

由于供试资源较多,选取极端材料进行说明,由表6 可知,CDC为0.326～0.641,以该值对150个青稞种质资源的耐旱性强弱进行排序,排名靠前的24、109、15 为耐旱性强的材料,274、128、127 为耐旱性弱的材料;D值为0.046～0.528,其中24、12、15 为耐旱性强的材料,274、128、218为耐旱性弱的材料;WDC为0.326～0.647,24、109、15为对干旱相对不敏感的材料,274、128、218 为对干旱较为敏感的材料。利用CDC值、D值和WDC值对供试资源耐旱性的评价结果中,耐旱性强的和耐旱性弱的材料各取前10份进行对比,分别有7份和10份材料是重合的,但排名略有差异,其评价结果基本吻合。

表6 利用CDC 值、D 值、WDC 值评价耐旱性强和耐旱性弱的前十种资源列表Table 6 List of top 10 resources with strong drought tolerance and weak drought tolerance evaluated by CDC value,D value and WDC value

2.5 各指标灰色关联度分析

表7结果显示,青稞种质资源各性状CDC值与D值的关联度从大到小依次为主穗穗数、单株粒质量、主穗长、单株粒数、千粒质量、株高、有效穗数;各性状CDC值与WDC值的关联度从大到小依次为主穗穗数、单株粒质量、单株粒数、主穗长、株高、有效穗数、千粒质量,这与各性状CDC值与D值之前的关联度略有差异,但对D值与CDC值和WDC值的关联度进行分析发现,关联度均在0.95以上(表8),说明他们有密切相关性,根据袁闯等[11]对甜高粱、徐银萍等[6]对大麦、汪灿等[16]对薏苡的分析,最终选择D值为最佳评价方法,以其他两种值为辅助评价指标进行评价是可行的。

表7 青稞种质资源各性状CDC 值与D 值和WDC 值的相关性与权重系数Table 7 Correlation degree and weight coefficient of CDC value,D value and WDC value of each trait of hulless barley germplasm

2.6 聚类分析及青稞种质资源的耐旱性划分

根据计算得到的D值,将150份青稞种质资源利用系统聚类平均联结法进行聚类分析,在欧式距离为10时,可将其分为4大类(图1),第Ⅰ类包含62个青稞种质品种(系),该组分D值为0.142～0.299,此类青稞资源耐旱性较差;第Ⅱ类包含76 个青稞种质品种(系),该组分D值为0.308～0.464,此类品种(系)具有一定的耐旱性;第Ⅲ类包含5个青稞种质品种(系),该组分D值为0.487～0.528,此类青稞种质资源(品种)耐旱性最佳;第Ⅳ类包含7个青稞种质品种(系),该组分D值为0.046～0.120,此类品种(系)的耐旱性最弱,对干旱最敏感。各耐旱等级材料数目分别占总数的41.33%、50.67%、3.33%和4.67%。

图1 青稞种质D 值聚类分析图Fig.1 Cluster analysis of D value of hulless barley germplasm

以参试材料各表型性状及D值,构建线性回归方程用于干旱种质的筛选与鉴定[18],构建方程为Y=-0.527+0.350X1+0.160X2+0.240X3+0.271X4+0.344X5+0.065X6+0.060X7,其中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分别代表主穗长、单株粒数、单株粒质量、千粒质量、主穗穗数、株高、有效穗数,Y表示D值。该回归方程的相关系数r=0.999,决定系数R2=0.998,表明这7个自变量可决定总变异的99.8%。表8显示,7个性状与D值的相关性研究结果表明,7个表型性状与D值均呈极显著相关,该方程可用于耐旱青稞种质资源的综合评价。

表8 D 值、CDC 值 和WDC 值 的 关 联 度Table 8 Correlation degree between D value and CDC value,and WDC value

3 讨论

干旱对青稞产量的影响目前已经是青藏高原地区该产业发展面临的主要障碍之一,因此如何有效利用其自身的耐旱遗传潜力,选育出更适应干旱环境的品种或将成为突破该障碍的有效手段。作物的耐旱是一个较为复杂的过程,会引起多种生理生化反应,最终导致多种与产量相关的指标发生变化,因此单一指标的评价方式并不能合理、有效地对其耐旱性进行评价,选择多指标以及多种评价方式相结合成为众多科技工作者的选择。

本研究综合隶属函数、主成分分析、灰色关联度分析等分析手段计算出各种质的D值、CDC值和WDC值,对150份青稞种质资源的耐旱性进行鉴定,在每种鉴定方法排名前十的高耐旱型种质中,有7份种质是重复的,分别为24、12、15、14、109、7、111,这7份材料可作为重要的耐旱资源,在后期的耐旱品种的选育与耐旱机理研究中加以利用。相关性分析表明D值与CDC值和WDC值之间均呈极显著正相关(P<0.01),这与徐银萍等[6]和袁闯等[11]的研究结果一致。

目前,鉴定麦类作物的耐旱性指标分为形态指标、生理指标以及产量指标,但研究表明产量指标相对最为重要,也是众多研究选用的主要指标[6-7,19-20],如陈卫国等[7]对干旱处理下小麦的株高、穗长、每穗小穗数、主穗粒数、单株产量和千粒质量等进行研究,发现这几个指标与综合评价值呈极显著正相关关系,徐银萍等[6]对大麦种质资源成株期抗旱性鉴定及抗旱指标筛选,从8 个指标中筛选出株高、穗长、分蘖数、单株粒数和单株粒质量5 个指标可有效鉴定大麦资源的抗旱性。由于青稞成株期耐旱性鉴定评价及指标筛选鲜有报道,根据之前对麦类作物的研究结果,本研究选取青稞成株期的主穗长、单株粒数、单株粒质量、千粒质量、主穗穗数、株高、有效穗数7个与产量相关的指标,结合主成分分析,将7个单项指标转换成4个新的综合指标,这些指标可归为单株产量,根据各指标与D值的相关性可确定为主穗穗数、单株粒质量、主穗长和单株粒数,这4 个指标与青稞成株期耐旱性有直接联系,筛选出的指标与徐银萍等[6]对大麦耐旱性鉴定指标筛选的5个指标中单株粒质量、主穗长、单株粒数等3个指标重叠,说明本试验结果的准确性较高。另一个指标不相同的原因可能是2个试验所考察的指标不全相同。因此筛选出的4个指标可作为鉴定青稞成株期耐旱性的参考指标,这与陈卫国等[7]研究结果相似。

4 结论

利用耐旱性综合评价、综合耐旱系数和加权耐旱系数综合对150份青稞种质资源进行耐旱性评价,共鉴定出7份高度耐旱青稞种质资源,分别为24、12、15、14、109、7、111,从7 个单向指标中筛选出主穗穗数、单株粒质量、主穗长和单株粒数4 个指标,可以作为青稞成株期耐旱性简单且较为准确的评价指标。