不同大豆类型产量及相关性状的逐步回归与通径分析

常世豪， 李金花， 李 琼， 耿 臻， 杨青春， 舒文涛， 张保亮， 张东辉

(周口市农业科学院， 河南 周口 466001)

按照品质类型将大豆分为高油大豆、高蛋白大豆和普通大豆。高产优质大豆品种备受市场青睐，大豆蛋白质或含油量的提高能够显著提升品种竞争力，在保证产量的基础上选育优质品种是育种家的主要育种目标[1-2]。

随着纬度的增加，我国大豆蛋白质含量呈“南高北低”的趋势，粗脂肪含量呈“南低北高”的趋势[3]，一般认为黄淮海地区是高蛋白大豆的主产区，东北地区是高油大豆的主产区，但经育种实践，黄淮海地区可以选育出高油大豆新品种[4]。2010年以来黄淮海地区培育出了周豆18号、周豆19号、石885、冀豆16、潍豆8号等通过国家审定并大面积推广应用的高油品种。

产量及相关农艺性状多为数量性状，容易受环境因素影响，且农艺性状之间相互影响，使得分析产量与相关农艺性状之间的关系变得较为困难。通径分析可以处理较为复杂的变量关系，并在多种作物的产量与相关性状分析中普遍应用[5-11]。前人曾对不同或同一生态类型大豆的农艺性状进行了研究[12-13]，但对黄淮海同一生态区域高油类型和普通或低油类型进行对比分析的研究较少。本研究利用2008年国家黄淮海南片夏大豆区域试验A组和B组12个试验点的数据进行分析，通过高油品种类型与普通或低油品种类型进行对比，获得高油大豆产量与相关农艺性状的关系，为高油大豆品种选育提供参考。

1 材料与方法

1.1 材 料

以2008年黄淮海南片夏大豆区域试验A组和B组共计30个参试品种为试验材料。其中6个品种粗脂肪含量大于21.5%，14个品种粗脂肪含量在19%～21.5%之间，10个品种粗脂肪含量低于19%，分别将其分为高油、普通和低油类型品种。详见表1。

1.2 方 法

利用Microsoft Excel 2010软件分别对高油、普通和低油3种类型大豆品种的数据进行统计整理，利用Spss Statistics 25.0软件对产量进行正态性检验。以产量为因变量，以百粒重、单株粒重、底荚高度、生育期、有效分枝、株高、主茎节数、单株粒数、单株有效荚数等9个农艺性状为自变量进行逐步回归分析，建立最优回归模型。对产量及回归模型中的自变量进行通径分析，根据相关公式计算直接和间接通径系数[14]。

2 结果分析

2.1 产量的正态性检验

分别对6个高油类型、14个普通类型和10个低油类型大豆品种在12个试点的产量数据进行正态性检验，检验结果见表2。高油、普通和低油3种类型的样本分别为72、168和120。样本数均大于15，属于大样本，以柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫(Kolmogorov-Smirnov)的检验结果为准。检验结果显示3种类型差异达显著水平，说明产量作为因变量符合正态分布，适合做通径分析。

表1 试验材料类型和品种信息Table 1 The testing materials and variety information

2.2 逐步回归

以产量(Y)为因变量，以百粒重(X1)、单株粒重(X2)、底荚高度(X3)、生育期(X4)、有效分枝(X5)、株高(X6)、主茎节数(X7)、单株粒数(X8)、单株有效荚数(X9)等9个农艺性状为自变量进行逐步回归。结果见表3，高油类型品种通过逐步回归，建立以X1、X2、X4、X5为自变量的最优回归模型：Y=-2.777+0.049X1+0.115X2+0.035X4-0.151X5，R2值为0.720；普通类型品种通过逐步回归，建立以X1、X2、X4、X6为自变量的最优回归模型Y=-1.824+0.061X1+0.093X2+0.020X4+0.004X6，R2值为0.756；低油类型品种通过逐步回归，建立以X2、X3、X4、X6为自变量的最优回归模型：Y=-0.859+0.103X2-0.024X3+0.023X4+0.008X6，R2值为0.583。

表2 3种大豆类型产量(因变量)的正态性检验Table 2 The normality test results for the yield (depent variable) of three soybean types

表3 3种大豆类型的逐步回归系数Table 3 Stepwise regression coefficients of three soybean types

表4 3种大豆类型产量与自变量的相关性Table 4 Correlation among yield and independent variables of the three soybean types

表5 高油类型农艺性状与产量的直接通径系数和间接通经系数Table 5 Direct and indirect path coefficients among traits and yield of the high oil types

3种大豆类型最优回归模型显示：常量均为负值，高油类型中X5的系数和低油类型中X3的系数为负值，说明有效分枝对高油类型大豆产量具有负效应，底荚高度对低油类型大豆产量具有负效应；产量均与单株粒重和生育期相关，且单株粒重的回归系数均为最大。高油类型中回归系数依次为：X2>X1>X4>X5；普通类型中回归系数依次为：X2>X1>X4>X6；低油类型中回归系数依次为：X2>X4>X6>X3。

2.3 相关性分析

分别对3种大豆类型产量与最优回归模型中自变量(农艺性状)进行相关性分析，结果见表4。在高油类型中，4个农艺性状对产量的相关系数依次为：X2>X1>X4>X5，除有效分枝外，其余3个性状均与产量呈极显著正相关；在普通类型中，4个农艺性状对产量的相关性依次为：X2>X1>X4>X6，4种农艺性状均与产量呈极显著正相关；在低油品种类型中，4个农艺性状对产量的相关性依次为：X2>X6>X4>X3，底荚高度对产量呈负相关，但未达到显著标准，其余3个农艺性状均与产量呈极显著正相关。3种类型中，单株粒重与产量均达到极显著正相关，且相关系数最大。

2.4 通径分析

利用SPSS软件进行逐步回归分析，得到自变量对因变量的直接通径系数，简单相关系数等于直接通径系数与间接通径系数之和。根据间接通径系数等于相关系数与直接通径系数之积的计算方法，分别计算三种类型自变量对因变量的直接和间接通径系数。

表6 普通类型农艺性状与产量的直接通径系数和间接通经系数Table 6 Direct and indirect path coefficients among agronomic traits and yield of the common types

表7 低油类型农艺性状与产量的直接通径系数和间接通经系数Table 7 Direct and indirect path coefficients among agronomic traits and yield of the low oil types

由表5可以看出，在直接通径系数中，对产量贡献的顺序依次为：X2>X4>X1>X5。间接通径系数中，X1通过X2对产量的间接通径系数最大，为0.394，其次是X5通过X2对产量的间接通径系数，为0.186。

由表6可以看出，在直接通径系数中，对产量贡献的顺序依次为：X2>X1>X4>X6。在间接通径系数中，X1通过X2对产量的间接通径系数最大，为0.264，其次是X6通过X2对产量的间接通径系数，为0.237。

由表7可以看出，在直接通径系数中，对产量贡献的顺序依次为：X2>X4>X6>X3。在间接通径系数中，X6通过X2对产量的间接通径系数最大，为0.227，其次是X4通过X2对产量的间接通径系数，为0.160。

3种类型中，单株粒重对产量的直接通径系数均为最大，间接通径系数结果显示，多数性状是通过影响单株粒重而影响产量的，说明单株粒重是3种大豆类型产量提高的关键因素。

3 讨 论

3.1 单株粒重对大豆产量的影响

通过逐步分析、相关性分析和通径分析，结果均显示，在3种大豆类型中，单株粒重对产量的贡献最大。说明单株粒重是提高产量的关键因素，这与前人得到单株粒重对产量影响最大的结果一致[15-19]。间接通径系数最大值的结果显示，在高油和普通大豆中百粒重均通过影响单株粒重而影响产量；在低油品种中，则是株高通过单株粒重而影响产量。

3.2 3种类型大豆分析结果比较

3种大豆类型的逐步回归、相关性分析和通径分析结果基本一致。在高油大豆类型中，逐步回归和相关性分析结果显示，4种农艺性状对产量贡献大小的顺序均为单株粒重>百粒重>生育期>有效分枝；通径分析结果显示生育期贡献大于百粒重；3种分析中，除有效分枝对产量均为负效应外，其余3种农艺性状对产量均为正效应。在普通大豆类型分析中，3种分析得到的结果显示，4种农艺性状对产量的贡献大小顺序均为单株粒重>百粒重>生育期>株高，且均为正效应。在低油大豆类型中，逐步回归和通径分析的结果显示，4种农艺性状对产量贡献大小顺序均为单株粒重>生育期>株高>底荚高度；相关性分析结果显示：株高的贡献大于生育期，除底荚高度对产量的贡献为负效应外，其余农艺性状对产量均为正效应。

3.3 高油大豆育种材料筛选

通过分析，认为在高油大豆材料筛选过程中，首先要对单株粒重、百粒重和生育期进行筛选。因有效分枝对产量具有负效应值，应选择少分枝类型更有利于得到高油品种。

4 结 论

通过对高油、普通和低油3种不同大豆类型分别进行逐步回归、相关性分析和通径分析，每种类型均有4种农艺性状对产量具有较大影响。通过对比，单株粒重和生育期对三种类型大豆产量均具有正效应。在所有农艺性状中，单株粒重对产量的正效应最大。在大豆新品种选育过程中应注重单株粒重和百粒重的选择，同时选择生育期适宜、分枝较少的类型更容易获得高油品种。