5个玉米新组合产量与主要农艺性状的灰色关联度分析

2022-07-14 02:09陈春艳李清超刘建新
中国农学通报 2022年15期
关键词:粒重关联度株高

陈春艳,杨 珊,李清超,马 俊,刘建新,程 娜

(毕节市农业科学研究所,贵州 毕节 551700)

0 引言

玉米是中国重要的粮食作物,2019年全国玉米播种面积 4128.406万 hm2,产量 26078万 t,单产6316.7 kg/hm2[1]。贵州省2019年由于产业结构调整,

玉米播总面积由2016年的104.163万hm2减少到530.59千hm2,产量 232.3万 t,单产 4377.8 kg/hm2[2],单产仅占全国玉米单产的69.31%,可见单产差距较为明显,提高贵州玉米产量显得尤为重要。产量性状是一个复杂的数量性状,受到很多因素的共同影响,本研究为了探明主要农艺性状与产量形成的关系,对5个参试组合2018年7个试点的11个农艺性状数据进行灰色关联度分析,灰色关联度分析法因具有所需样本小、方法简便、信息量大等优点[3],在作物育种、品种鉴定和筛选等方面应用广泛[4-5]。目前已在玉米主要农艺性状与产量的关系[6-10],电网规划[11],生态文明建设[12],民航发展[13],空气质量[14]以及雷达外测数据[15]等领域得到广泛应用。旨在揭示主要农艺性状与产量间作用的主次关系,为玉米育种实践提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 供试材料

5个玉米参试组合(‘盛农玉6号’、‘LCBB18-12’、‘百隆玉303’、‘惠农单5号’和‘西抗18’)及其相关数据来源于2018年贵州省高山组玉米新品种区域试验(2组)结果,每个参试组合在7个试点(六盘水、盘州、赫章、大方、纳雍、水城和威宁)种植,每个试点3次重复,取平均值用于数据分析,5个参试组合分别在7个试点的代号分别为:‘SNY-LPS’、‘SNY-PZ’、‘SNY-HZ’、‘SNY-DF’、‘SNY-NY’、‘SNY-SC’、‘SNY-WN’、‘LCB-LPS’、‘LCB-PZ’、‘LCB-HZ’、‘LCB-DF’、‘LCB-NY’、‘LCB-SC’、‘LCB-WN’、‘BLY-LPS’、‘BLY-PZ’、‘BLY-HZ’、‘BLY-DF’、‘BLY-NY’、‘BLYSC’、‘BLY-WN’、‘HND-LPS’、‘HND-PZ’、‘HND-HZ’、‘HND-DF’、‘HND-NY’、‘HND-SC’、‘HND-WN’、‘XK-LPS’、‘XK-PZ’、‘XK-HZ’、‘XK-DF’、‘XK-NY’、‘XK-SC’和‘XK-WN’,其中横线前面代表参试组合名称,后面代表试点,例如,‘SNY-LPS’代表‘盛农玉6号’在六盘水试点,田间及室内测量相关性状:生育期、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、秃尖、单穗粒重、百粒重和产量。

实验采用随机区组排列,随机区组排列,3次重复,小区面积20 m2,长5 m,宽4 m,密度为54977株/hm2,每个小区5行,110株,每行11穴、22株。试验采取直播双株定苗,高海拔试点可采用覆膜栽培。施肥水平与当地生产相当,实验管理略高于当地生产水平。实收中间3行(面积12 m2)计产。每项田间管理和测定均在同一天内完成。供种单位见表1。

表1 供试品种

1.2 分析方法

本研究采用相关及灰色关联分析法对11个农艺性状进行统计分析,按照灰色系统理论要求[16-18],将产量视为参考数列产量(X0),其余10个农艺性状视为一个灰色系统,分别标示为生育期(X1)、株高(X2)、穗位高(X3)、穗长(X4)、穗粗(X5)、穗行数(X6)、行粒数(X7)、秃尖(X8)、单穗粒重(X9)和百粒重(X10)。采用SPSSPRO在线数据分析平台和Excel 2016进行数据处理与分析。

1.3 数据处理与分析

5个参试组合在7个试点的11个农艺性状的平均值列于表2。用SPSSPRO对数据进行灰色关联度分析。首先针对数据进行无量纲化处理,求解对比序列(生育期、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、秃尖、单穗粒重和百粒重性状数据)和特征序列(产量性状数据)之间的灰色关联系数值,获得灰色关联度值,并进行关联度值排序。

表2 品种性状

续表2

2 结果与分析

由表3可知,针对10个评价项(生育期、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、秃尖、单穗粒重和百粒重)以及35项数据进行灰色关联度分析,并且以产量作为“参考值”,研究10个评价项(生育期、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、秃尖、单穗粒重和百粒重)与产量的关联关系。关联系数在0-1之间,其值越大,表明与产量的关联度越大。图1更直观的显示了各个品种10个性状分别与产量的关联度,代表生育期、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、单穗粒重和百粒重的线在0.8上下范围波动,幅度较小,代表秃尖的线条则波动较大,并且关联系数值较小,关联系数越大,关联性越强。经综合排序,表5所示,10个评价对象(生育期、株高、穗位高、穗长、穗粗、穗行数、行粒数、秃尖、单穗粒重和百粒重)进行评价排序,评价排序依次为穗行数(0.85)、穗粗(0.846)、百粒重(0.845)、株高 (0.843)、单 穗 粒 重 (0.839)、生 育 期 (0.827)、穗 长(0.817)、行粒数(0.812)、穗位高(0.812)、秃尖(0.59)。

图1 关联系数图

表3 灰色关联系数表

3 讨论与结论

由以上分析可以看出,对产量关联度大小顺序依次为穗行数(0.85)>穗粗(0.846)>百粒重(0.845)>株高(0.843)>单穗粒重(0.839)>生育期(0.827)>穗长(0.817)>行粒数(0.812)>穗位高(0.812)>秃尖(0.59)。所考察的10个性状中,穗行数(0.85)、穗粗(0.846)、百粒重(0.845)、株高(0.843)、单穗粒重(0.839)、生育期(0.827)、穗长(0.817)、行粒数(0.812)、穗位高(0.812)与产量的灰色关联系数均在0.8以上,说明,所考察的9个性状与产量形成都有很高的关联度,仅秃尖这一性状与产量的灰色关联系数为0.59,关联度相对较小。根据灰色关联分析理论可知,与产量关联度数据较大的性状,与产量的关系就越密切,与产量关联度数据越小,关系越疏远。可见,穗行数对产量的影响最大,其次为穗粗、百粒重,秃尖这一性状对产量的影响最小,这一结果与余慧明、贾晓军、王平喜的研究结果一致[6,19-21]。说明,秃尖这一性状在多品种中与产量的关联度并不大,在育种过程中,从产量上考虑,秃尖性状可不作为主要选择性状,从鲜食玉米商品性质上则又需作为一个考虑因素。穗行数对产量关联度最大,与先新等[7]的研究结果一致,但是秃尖这一性状与产量的关联度又有所差异。在与他人研究结果的比较当中,因为所涉及考察性状和参试材料均有所不同,所以关联系数会有所不同,但是与产量的关联性最紧密的多个性状基本是一致的。所以在玉米高产育种中,穗行数、穗粗、百粒重等性状是首要考虑的性状。

表4 灰色关联度结果

玉米产量性状是一个复杂的数量性状,由多个因素共同影响,各种影响因素的作用大小是育种实践中较为关心的问题,灰色关联分析法能将其他因素按照影响大小(关联度)区分开来。本研究对玉米主要农艺性状间的相互关系进行分析后发现,不同性状间均有各自最为密切的影响因数,而它们间又相互制约,相互影响。在进行育种实践时,根据育种目标,重点选择性状。

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