蘇中地區小麥產量構成因素分析及高產栽培途徑

摘 要：對江蘇省海安縣2002-2012年11a間的小麥定點苗情250組產量及產量構成因素資料進行了變異系數分析、相關分析、多元回歸分析和通徑分析。研究結果表明：江蘇省蘇中地區小麥產量構成3因素對產量的作用以667m2穗數最大，每穗粒數次之，千粒重最小，3因素間存在著既相互聯系又相互制約的關系，任一產量因素提高，都會限制和削弱其它產量因素的作用，三者必須協調發展，不可偏廢。該地區在小麥生產中，應采取主攻穗數，兼顧穗粒數，并加強生育后期管理，提高千粒重等高產栽培技術措施，以奪取高產。

關鍵詞：蘇中地區；小麥生產；產量構成因素；統計分析；高產栽培途徑

中圖分類號 S512.1 文獻標識碼 B 文章編號 1007-7731（2013）13-46-02

海安縣地處蘇中平原，為江蘇省蘇中地區農業大縣，是全國商品糧生產基地縣，常年小麥種植面積3.33萬hm2，2008-2012年全縣小麥單產連續5a全省第一，小麥生產技術水平得到了長足發展。為研究探索新時期小麥生產的主攻方向，實現高產更高產的目標，筆者將近年來的小麥產量及其構成因素進行了統計分析，研究總結出進一步獲取高產的栽培途徑。

1 材料與方法

分析材料取自2002-2012年江蘇省海安縣小麥定點田塊苗情調查數據，每塊田定6個點，每點為33.3cm×33.3cm，每年定點田塊相對穩定，成熟期考種數據包含667m2有效穗數（x1）、每穗粒數（x2）、千粒重（x3）和產量（y）。11a間合計調查獲得250組數據，現對小麥產量及其構成因素進行變異系數、相關分析、回歸分析和通徑分析，以明確小麥產量構成因素間及其與產量關系的密切程度，探討高產栽培途徑。試驗數據用DPS數據統計軟件進行分析。

2 結果與分析

2.1 小麥產量構成因素的變異性分析 從表1可看出，產量構成3因素的變異系數大小為：667m2有效穗數>每穗粒數>千粒重。說明環境條件對有效穗數影響最大，其遺傳力低；對千粒重的影響最小，其遺傳力高，即千粒重的大小主要由品種本身的遺傳特性所決定。

表1 小麥各產量構成因素的變異系數

[項目＼產量（y）

（kg/667m2）＼有效穗數（x1）

（萬穗/667m2）＼穗粒數（x2）

（粒/穗）＼千粒重（x3）

（g）＼[x]＼458.42＼32.13＼35.71＼40.46＼S＼66.554 4＼4.740 5＼4.560 0＼3.875 9＼cv（%）＼14.52＼14.75＼12.77＼9.58＼]

在生產上通過改變栽培措施、增加有效穗數，比提高穗粒數和千粒重容易。因而有效穗數在栽培上是個較活躍的因子，生產上在合理穗數范圍內應以增加667m2穗數為主攻方向，而通過提高穗粒數和千粒重來獲得高產的潛力相對較小。

2.2 產量構成因素與產量及其相互間的相關分析 以上分析只知產量構成因素的變異程度大小。為進一步弄清各產量構成因素關系的密切程度，我們對其進行了相關分析。由表2顯示，產量構成3因素與產量的相關均達極顯著水平，其中以667m2有效穗數與產量的相關最大，說明本地區小麥生產上，以提高667m2穗數來獲得高產的可行性較大。每穗粒數與產量的相關次之，千粒重與產量的相關第三，表明通過增加千粒重比增加每穗粒數來提高產量相對較難。產量構成因素間的相關以有效穗數與每穗粒數的負相關最大，達極顯著水平，這說明有效穗數與每穗粒數兩者間是相互聯系、相互制約的關系，穗數的多少會影響每穗粒數的多少，穗數過多，則每穗粒數減少。有效穗數與千粒重的負相關也達極顯著水平，表明穗數過多同樣會導致千粒重下降。每穗粒數和千粒重之間的負相關達顯著水平，說明千粒重過高，穗粒數則相應減少，過于追求穗粒數又勢必影響千粒重。

表2 產量構成因素與產量及其相互間的相關系數（r）

[項目＼穗粒數（x2）＼千粒重（x3）＼產量（y）＼有效穗數（x1） ＼-0.423 8** ＼-0.223 0** ＼0.477 3** ＼穗粒數（x2） ＼＼-0.153 8* ＼0.341 3** ＼千粒重（x3） ＼＼＼0.316 2** ＼]

注：*為達5%顯著水平；**為達1%顯著水平。

2.3 產量因素與產量間的回歸分析 為進一步明確產量因素與產量間的數量關系，對產量y與有效穗數x1、穗粒數x2、千粒重x3，進行多元回歸分析，得回歸方程為：Y=-907.358 3+13.952 1x1+12.635 6x2+11.521 1x3，多元相關系數R=0.990 9，多元決定系數R2=0.981 9。對回歸方程進行顯著性檢驗，結果（F=4 455.56**）表明，變量X與y之間存在著極顯著的線性回歸關系。該回歸方程表示：當667m2有效穗數（x1）、千粒重（x3）保持水平時，每穗粒數增加1粒，每667m2產量將平均增加12.635 6kg，當667m2有效穗數（x1）、每穗粒數（x2）保持水平時，千粒重每增加1g，每667m2產量將平均增加11.521 1kg。

2.4 產量因素對產量的通徑分析 通過相關分析可基本上弄清各因素與667m2產量的相關關系。但由于構成產量的各因素是一個有機整體，其相互影響不可能僅在某對因子中單獨進行，事實上還包含著其他因素的間接影響，因而必須通過通徑分析將各因素與產量的簡單相關系數分解為直接作用和間接作用，以說明各因素對產量的直接和間接關系。各因素對產量的通徑分析結果見表3。

表3 產量因素對產量的通徑分析

[作用因子＼直接作用 ＼通過x1 ＼通過x2 ＼通過x3 ＼凈作用＼x1 ＼0.993 8＼＼-0.366 9＼-0.149 6＼0.477 3＼x2 ＼0.865 7＼-0.421 2＼＼-0.103 2＼0.341 3＼x3 ＼0.670 9＼-0.221 6＼-0.133 2＼＼0.316 2＼]

決定系數（R2）=0.981 929，剩余通徑系數（Pe）=0.134 43。

（1）667m2有效穗數、穗粒數、千粒重對產量的直接作用（直接通徑系數）均為正值，表明在保持其它因素一定時，667m2產量隨其中任一因素增加而增加。三者對產量的作用程度為：667m2有效穗數（0.993 8）>每穗粒數（0.865 7）>千粒重（0.670 9），說明以增加667m2有效穗數的作用最大，增加每穗粒數的作用稍次，提高千粒重的作用第三。這和相關分析結果一致。

（2）從表3可以看出，667m2有效穗數對產量的直接作用最大，為0.993 8個標準相關量，而通過每穗粒數和千粒重對產量影響被抵消了0.366 9和0.149 6個標準相關量，因而使667m2有效穗數對產量的凈作用為0.477 3。每穗粒數對產量的直接貢獻量為0.865 7個標準相關量，通過667m2有效穗數和千粒重對產量影響被抵消了0.421 2和0.103 2個標準相關量，因而使每穗粒數與產量的相關系數為0.341 3。千粒重對產量的直接貢獻量為0.670 9個標準相關量，通過667m2有效穗數和每穗粒數對產量影響被抵消了0.221 6和0.133 2個相關量，因而使千粒重與產量的相關系數為0.316 2。

通過以上相關和通徑分析可清楚地看出各產量因素的關系大小和相對重要性。如果提高3因素中的任何一因素均對產量有積極作用，其中提高畝穗數的作用最大，增加每穗粒數作用次之，以增加千粒重的作用最小。3因素對產量的凈作用均來自于它們自身的直接作用，而其中任一因素通過其它因素對產量的間接作用都為負值。這說明產量3因素間存在著很強的相互制約關系，任一產量因素提高，都會限制和削弱其它產量因素的作用。667m2有效穗數與每穗粒數、千粒重二者之間均存在較強的負相關，過于求最高穗數勢必會導致每穗粒數減少，影響千粒重的提高。

同時，每穗粒數與千粒重亦存在較強負相關，對產量的直接作用均互相通過對方被抵消了一部分，而使相關系數降低。這表明每穗粒數與千粒重也是互相排斥，每穗粒數過多，則千粒重相應減小。本麥區小麥灌漿時間一般僅30d左右，且灌漿期間的天氣對千粒重的影響較大，過于追求每穗粒數勢必影響粒重。因而每穗粒數與千粒重二者要協調發展。簡言之，在高產栽培中應通過主攻穗數，兼顧穗粒數，并加強生育后期管理，提高千粒重的途徑來奪取高產。

3 小結與討論

（1）產量構成因素的變異性分析結果表明，有效穗數的變異系數最大。說明此性狀是容易通過栽培措施加以改變的最活躍的因素。因此，在小麥高產栽培措施上，首先要保證一定的基本苗，并采取合理的肥水管理提高分蘗成穗率，保證足夠的有效群體，是小麥高產的關鍵。

（2）相關和通徑分析表明，667m2有效穗數、每穗粒數、千粒重與產量的相關均達極顯著水平，三者對產量的直接作用均較大，其中667m2有效穗數對產量的直接作用和凈作用最大，是構成小麥產量的最重要因素。產量3因素之間存在著不同水平的負相關，667m2有效穗數和每穗粒數、千粒重呈極顯著負相關，每穗粒數和千粒重呈顯著負相關，說明667m2穗數的多少勢必會影響到每穗粒數的多少，進而影響千粒重的大小，三者必須協調發展，不可偏廢任何一方。小麥生產中，穗數的決定作用先于穗粒數的決定作用，故大面積生產上，應根據不同品種、不同栽培方式，合理確定穗數范圍，使之盡可能地增加對產量的直接作用，可選擇分蘗力中等偏強，成穗率較高的品種，以盡可能少的基本苗來獲得較多的穗數，在優先保證有效穗數的前提下，協調發展好穗粒數和千粒重。應施足基肥增施苗肥，并適當促控好分蘗生長，盡早在短期內形成有效分蘗，減少后生分蘗，提高分蘗成穗率。拔節期施好拔節孕穗肥，以減少退化小花數，提高小花結實率，增加每穗粒數。灌漿期搞好葉面肥的噴施，以延長冠層葉片的功能期，增強灌漿強度，提高結實率和千粒重。

（3）本文建立的小麥產量與有效穗數、每穗粒數和千粒重的多元回歸方程極顯著，產量3因素x對產量y決定了98.19%以上。因此，可以用此回歸方程來預測產量。

參考文獻

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