山西省不同生态区玉米品种数量性状多样性分析

王怡，刘守渠，郭 峰，任小燕，段运平

（山西农业大学农学院，山西 晋中 030801）

【研究意义】玉米是山西省第一大粮食作物，其单产和总产量均呈逐年增长的趋势，然而山西省气候多变且地形结构复杂，为推动该省玉米产业的发展，育种专家就需要对山西省不同生态区玉米长势情况进行调研与分析，并选育出高产、优质的玉米品种［1-6］。【前人研究进展】玉米的产量性状和品质性状均属于数量性状，这些性状除了会随着环境的变化而变化，更是受到多个基因的控制。郭欢乐等［7］对139 个湖南省玉米地方品种进行表型性状鉴定，通过聚类分析和主成分分析对其进行类群划分和表型综合评价，最终将所有品种划分为3 个类群，并筛选出22 个表现优异的地方品种，为湖南玉米种质的创新利用提供重要资源。韩学琴等［8］为了研究金沙江干热河谷区不同青贮玉米品种生物产量变化与相关农艺性状的关系，以国内收集的25 个青贮玉米品种为试验材料，采用相关性分析、主成分分析及灰色关联度的方法评价了这些品种在金沙江干热河谷区的生产潜力，最终发现株高、茎粗、叶长、青叶数等主要农艺性状与生物产量的相关性达到显著或极显著水平，且选出3 个农艺性状优良、抗倒伏倒折、空秆率低的优良青贮玉米品种。周长军［9］采用主成分分析法和AMMI 模型对15 个玉米品种的14 个性状进行综合分析，最终筛选出2个适合在黑龙江省种植的高产稳产型品种。当前多数采用相关性分析、主成分分析以及聚类分析等方式来进行数量性状的遗传多样性研究，上述方法除用在玉米品种上，还被用在油菜［10］、番茄［11］、绿豆［12］、苎麻［13］、大豆［14］、谷子［15］、小麦［16］、粟米［17］等植物。【本研究切入点】近年来，虽然我国很多学者对玉米数量性状进行了详尽的研究，但由于采用了不同的种植环境以及不同的玉米品种，导致最终得出的结论也不尽相同。此外，不同区域的生态条件存在着显著差异，专家学者需要选育出适合不同区域生长的玉米品种。本文主要对山西省不同生态区玉米种质资源进行评价与筛选，积极推动山西省玉米育种工作的开展。【拟解决的关键问题】对收集到的75 个山西省不同生态区玉米品种的13 个数量性状（产量性状以及品质性状）进行调查，利用相关性分析、主成分分析和聚类分析方法来对山西省不同生态区玉米品种的多样性进行研究，了解这些玉米品种的变异丰富程度，为后续山西省玉米育种研究提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

选用山西省农业农村厅农作物审定公告的75个玉米品种，具体信息如表1所示，参试品种包含：特早熟区玉米19 个，早熟区15 个，中晚熟区21 个，复播区20 个。其中，山西南部复播玉米区包括临汾盆地和运城地区，常年活动积温大于3 700℃·d，对照品种为郑单 958；山西春播特早熟玉米区是全省玉米分布最少、单产最低的地区，常年活动积温2 095～2 397 ℃·d，对照品种为德美亚1 号；山西春播早熟玉米区主要分布于大同盆地、桑干河流域等地区，常年活动积温2 600～2 867 ℃·d，对照品种为大丰 30；山西春播中晚熟玉米区是山西省玉米主要产区之一，常年活动积温2 600～3 700 ℃·d，对照品种为先玉 335。

表1 山西省4 个生态区的75 个玉米品种Table 1 75 maize varieties from 4 ecological regions in Shanxi Province

1.2 试验设计

试验于2021 年5—10 月在山西省的4 个生态区试验点进行，其中特早熟区试验地位于岢岚县三井镇三井村，早熟区试验地位于五台县阳白乡智家庄村，复播区试验地为侯马高村乡西台神村，中晚熟区试验地位于定襄县智村。试验采用随机区组设计，3 次重复，每小区5 行，行长6.67 m，行距0.6 m，小区面积20 m2，种植密度67 500 株/hm2。

1.3 测定指标及方法

10 月4 日玉米乳熟期采收后每个品种取6 株测量生育期X1（d）、总叶片数X2（片）、株高X3（cm）、穗位X4（cm）。连续取6 株室内考种，测量玉米穗长X5（cm）、行粒数X6（粒）、百粒质量X7（g）、出籽率X8（%），运用容重器测定玉米容重X9（g/L），凯氏定氮仪测定粗蛋白X10（%），近红外法测定粗脂肪X11（%），旋光仪测定粗淀粉X12（%），最终称重计算产量X13（kg/hm2）。试验数据使用SPSS 软件进行统计分析［18］。

2 结果与分析

2.1 山西省不同生态区玉米品种的数量性状

从表2、表3 可以发现，75 个不同生态区玉米品种的变异幅度较大，介于1.78%～15.06%之间，平均变异系数为7.77%，其中变异幅度最大的是穗位，表明4 个生态区中玉米穗位的遗传多样性较丰富，变异幅度最小的是粗淀粉。在产量性状中，生育期、总叶片数、株高、穗位、穗长、行粒数、百粒质量、出籽率、产量的平均值分别为119.77、19.92、276.72、100.91、19.41、37.69、35.26、86.00、750.88，其中变异系数最大的是穗位、为15.06%，变异系数最小的是出籽率、为1.78%。穗位最高的玉米品种为早熟区的辉玉 7733，最短为早熟区的并单61。在品质性状中，容重、粗蛋白、粗脂肪、粗淀粉的平均值分别为769.61、9.99、3.85、74.83，其中变异系数最大的是粗脂肪、为13.78%，粗蛋白、容重和粗淀粉的变异系数分别为10.22%、2.63%和1.92%。粗脂肪含量最高的玉米品种为特早熟区的赛德 6 号，粗脂肪含量最低的玉米品种为中晚熟区的鸿谷 1701。

表2 75 个玉米品种13 个数量性状的测定结果Table 2 Results of 13 quantitative traits in 75 maize varieties

表3 75 个玉米品种数量性状的多样性分析Table 3 Diversity analysis of quantitative traits in 75 maize varieties

2.2 不同生态区玉米品种数量性状的相关性分析

对75 个山西省不同生态区玉米资源的13 个数量性状进行相关性分析，结果如表4 所示，呈极显著相关的性状有29 对，其中正相关22 对、负相关7 对；呈显著相关的性状有7 对，其中正相关5 对、负相关2 对。产量与生育期、总叶片数、株高、穗位、行粒数、百粒质量以及出籽率间均呈极显著正相关。粗脂肪与总叶片数、株高、穗位以及百粒质量间呈极显著负相关，与出籽率间呈显著负相关。

表4 不同生态区玉米品种数量性状的相关性分析Table 4 Correlation analysis of quantitative traits in maize varieties in different ecological zones

2.3 不同生态区玉米品种数量性状的主成分分析

对75 个山西省不同生态区玉米资源的13 个数量性状进行主成分分析，结果（表5～表6）发现，以特征值大于1 为标准提取主成分，前4 个主成分累计贡献率为71.35%。其中，第1 主成分（产量因子）的特征值为4.33、贡献率为33.33%，主要反映产量（X13）、粗脂肪（X11）、穗位（X4）、总叶片数（X2）；第2 主成分（行粒数因子）的特征值为1.97、贡献率为15.16%，主要反映生育期（X1）、行粒数（X6）、粗淀粉（X12）；第3主成分（粗蛋白因子）的特征值为1.87、贡献率为14.38%，主要反映粗蛋白（X10）、粗淀粉（X12）、穗长（X5）以及行粒数（X6）；第4 主成分（容重因子）的特征值为1.10、贡献率为8.47%，主要反映容重（X9）。

表5 玉米品种数量性状中主成分方差因子的贡献率Table 5 Contribution rate of principal component variance factors of quantitative traits in maize varieties

表6 不同生态区玉米品种数量性状的主成分分析Table 6 Principal component analysis of quantitative traits in maize varieties in different ecological zones

2.4 不同生态区玉米品种数量性状的聚类分析

不同生态区玉米品种数量性状的聚类分析如图2 所示，在距离为0.010 时，可以将75 个玉米品种分为三大类群，且这三大类群间存在一定差异。由表7 可知，第Ⅰ类群包括6 个玉米品种，占总种质资源的8.00%，主要特征是容重、粗蛋白以及粗脂肪含量较高，平均值分别达到779.50、10.30、4.71；第Ⅱ类群包括12 个玉米品种，占总种质资源的16%，主要特征是产量及粗淀粉含量高，平均值分别为892.98、74.94；第Ⅲ类群包括57 个玉米品种，占总种质资源的76.00%，主要特征是株高、穗位以及穗长的数值较大，平均值分别为283.32、109.34、20.30。

图2 不同生态区玉米品种数量性状的聚类分析Fig.2 Cluster analysis of quantitative traits in maize varieties in different ecological zones

3 讨论

在开展育种工作的过程中，只有了解不同玉米品种的多样性情况，才能够为后续的新品种选育提供理论指导。本研究通过对山西不同生态区的75 个玉米品种进行多样性研究，相关性分析最终发现，13 个数量性状（包括产量性状及品质性状）中变异系数最大达15.06%，最小为1.78%，平均变异系数为7.77%，表明75 个玉米品种的数量性状间存在着较为明显的差异，其遗传多样性也较为丰富。玉米品种的出籽率和粗淀粉含量变异系数较小，说明玉米品种的这两个性状能够稳定遗传，该结论与罗黎明等［19］的研究结果基本一致。穗位和粗脂肪这两个性状的变异系数较大，说明玉米品种的穗位和粗脂肪具有较大的选择潜力。

13 个数量性状间相关性分析结果显示，各数量性状至少与1 个其他性状间呈显著或极显著相关。产量与生育期、总叶片数、株高、穗位、行粒数、百粒质量以及出籽率间均呈现极显著正相关，其与粗脂肪间呈现极显著负相关。上述结果表明日后在选育玉米品种时可以通过生育期、株高、总叶片数等数值来初步判断产量大小，这与李影正等［20］的研究结果一致。

主成分分析能够对不同数量性状的相关性进行深度分析，目前该方法已经运用在燕麦［21］、小麦［22］、桃［23］、葡萄［24］等种质资源评价上。主成分分析结果显示，前4 个主成分累计贡献率为71.35%。其中，第1 主成分的特征值为4.33、贡献率为33.33%，主要反映产量、粗脂肪、穗位、总叶片数；第2 主成分的特征值为1.97、贡献率为15.16%，主要反映生育期、行粒数、粗淀粉；第3 主成分的特征值为1.87、贡献率为14.38%，主要反映粗蛋白、粗淀粉、穗长以及行粒数；第4 主成分的特征值为1.10、贡献率为8.47%，主要反映容重。因此，在对山西省玉米品种进行选育时，可以根据育种目标由主成分分析的因子排序，全面评价各个品种的优劣，从而促进玉米育种的开展。

聚类分析能够进一步了解到不同玉米品种与目标性状间存在的关联，进而挖掘玉米资源间的亲缘特性，为后续精细化育种方案的制定提供依据。当前很多学者均使用聚类分析来进行亲本选择，如在猕猴桃［25］、水稻［26］、小麦［27］等作物上已见报道。本研究对75 个玉米品种的13 个数量性状进行聚类分析，最终划分为3 个类群，初步明确了各个类群之间的特征，其中第Ⅰ类群适合筛选容重、粗蛋白以及粗脂肪含量较高的玉米品种，第Ⅱ类群适合筛选产量高及粗淀粉含量高的玉米品种，第Ⅲ类群适合筛选株高、穗位以及穗长数值较大的玉米品种。由于玉米数量性状的调查容易受到外界因素的影响，因此在后续品种选育过程中我们还需运用多年试点以及DNA 分子鉴定的方式来进行深度研究，进而构建更加全面的玉米品种评价体系［28-29］。

4 结论

本研究主要对山西省不同生态区的75 个玉米品种的13 个数量性状进行了多样性、相关性、主成分和聚类分析，最终发现75 个材料有着比较丰富的遗传多样性，且数量性状之间均存在不同程度的相关性。主成分分析共提取出4 个主成分，累计贡献率为71.35%，分别是产量因子、行粒数因子、粗蛋白因子、容重因子。聚类分析将75 个玉米品种划分为3 个类群，这3 个类群差异表现在容重、产量、株高等特征上。以上结果为日后山西省玉米亲本的选配和性状改良奠定基础。