灘涂鹽堿地大麥產量形成的關鍵農藝性狀分析

蔡樹美，王 麗，田吉林，余廷園，呂衛光，諸海燾*（上海市農業科學院生態環境保護研究所，上海　00；上海市設施園藝技術重點實驗室，上海　00；農業部上海農業環境與耕地保護科學觀測實驗站，上海00；江蘇省水文水資源勘測局，南京009；上海市農業委員會，上海　0000）

灘涂鹽堿地大麥產量形成的關鍵農藝性狀分析

蔡樹美1，2，3，王 麗4，田吉林5，余廷園1，2，3，呂衛光1，2，3，諸海燾1，2，3*
（1上海市農業科學院生態環境保護研究所，上海201403；2上海市設施園藝技術重點實驗室，上海201403；3農業部上海農業環境與耕地保護科學觀測實驗站，上海201403；4江蘇省水文水資源勘測局，南京210029；5上海市農業委員會，上海200003）

為研究灘涂鹽堿地區大麥植株農藝性狀對產量影響的相對重要性，通過對大麥產量及農藝性狀進行相關分析、多元線性回歸及通徑分析，結合大麥生長發育特點，確定了影響大麥產量的關鍵農藝性狀。結果表明：大麥主要農藝性狀變異系數大小順序為第一節間長＞第二節間長＞單株有效穗數＞總穗數＞成穗率＞株高＞莖粗＞穗長＞每穗粒數＞結實率＞千粒重；相關性分析表明千粒重（0.934）、總穗數（0.893）、株高（0.820）、成穗率（0.764）和第二節間長（0.762），與產量均呈極顯著正相關關系；多元線性回歸分析入選的6個因子（莖粗、第一節間長、穗長、總穗數、每穗粒數和千粒重）對大麥產量模型的決定系數達到0.954；通徑分析表明株高、成穗率和千粒重對產量的直接正效應最大。在灘涂鹽堿地區大麥高產栽培中，建議優先選擇植株高、籽粒大而飽滿的品種進行栽培。

灘涂鹽堿地；大麥；農藝性狀；相關分析；多元線性回歸；通徑分析

我國沿海灘涂面積廣闊，受海水的直接影響，灘涂鹽堿土壤發育廣泛。但是，由于土壤鹽含量高、堿性強和肥力弱等因素制約，導致灘涂鹽堿地區農作物的生長發育受到限制，土地利用效率低，制約了農業經濟的發展［1-2］。因此，提高該地區鹽堿土壤的生產能力迫在眉睫。

通過耐鹽堿植物種植和農田耕翻輪作等模式，提升土壤有機質，增加碳匯，培肥地力，實施灘涂改造和鹽堿地改良，提高土地利用效率，已經成為近年來灘涂鹽堿地改良的新趨勢［3-5］。大麥（Hordeum vulgare）是一種耐鹽性較強的糧經飼兼用型禾谷類作物，常被用作灘涂鹽堿地生物改良的主要作物之一，對鹽堿農業的發展具有舉足輕重的作用［6］。重視對大麥產量形成的關鍵農藝性狀的研究，不僅有利于保證大麥高產，更能為鹽堿地土壤改良和高效利用提供有力支撐。研究表明，與在農用耕地上相比，大麥在灘涂鹽堿地土壤上具有生長遲緩、分蘗少和千粒重低等生育特點［7］。為了明確在灘涂鹽堿地這一特殊生境中，大麥產量形成主要受限于哪些農藝性狀，本研究對上海市崇明東灘鹽堿地大麥區域試驗資料采用相關分析、多元線性回歸分析及通徑分析方法，對大麥主要農藝性狀進行了統計分析，研究大麥產量形成相關因素對產量的影響及各自的貢獻大小，以期對產量構成因子進行合理協調和搭配，從而在栽培上采取有效的措施和方法提高灘涂鹽堿地區大麥產量，為灘涂鹽堿地大麥高產種植技術提供理論依據。

1　材料與方法

1.1試驗材料與試驗地概況

試驗于2012年10月至2013年6月在上海崇明島東灘稻麥糧作種植區進行（E 121°53′，N 31°30′）。供試材料為當地大麥主栽品種‘花22’，系上海市農業科學院與嘉興市農業科學院共同選育的高產優質、耐鹽性強的大麥新品種。供試土壤為長江泥沙淤積而成的鹽漬沙壤土。試驗區地勢平坦，土壤鹽漬化程度較高，土壤地力偏低。0—20 cm耕層土壤基本性質為：全氮1.68g/kg，全磷1.01g/kg，全鉀37.5g/kg，堿解氮144.3 mg/kg，速效磷42.3 mg/kg，速效鉀198.2 mg/kg，有機質29.42g/kg，pH 8.35，全鹽含量1.2%。試驗選取種植區內采用習慣施肥方式的小區14個，進行大麥的性狀調查和產量分析。當地習慣施肥方式為：氮磷鉀用量N 225 kg/hm2、P2O590 kg/hm2、K2O 112 kg/hm2，氮肥施用尿素（含N46%），磷肥施用過磷酸鈣（含P2O512%），鉀肥施用氯化鉀（含K2O 60%）。氮肥50%作基肥、20%作蘗肥、10%作拔節肥和20%作穗肥。磷肥80%作基肥、20%作種肥，鉀肥50%作基肥、50%作拔節肥。每個小區面積35.5 m2。大麥播量為 150 kg/hm2，行距 24 cm。田間管理按常規方法進行。

1.2性狀調查

2013年6月2日大麥收獲時，每小區隨機選取10株，分別測定株高（cm）、莖粗（mm）、第一節間長（cm）、第二節間長（cm）、單株有效穗數（個）、穗長（cm）和每穗粒數（個），并計算結實率（%）、成穗率（%）、總穗數（萬/hm2）、千粒重（g）和產量（kg/hm2），以其平均值作為該小區的實測值。

1.3數據處理

采用DPS14.5數據處理系統和SPSS17.0對原因性狀與結果性狀進行相關性分析、多元回歸分析和通徑分析［8-9］。

2　結果與分析

2.1大麥主要農藝性狀的變異特征

將株高、莖粗、第一節間長、第二節間長、單株有效穗數、穗長、結實率、成穗率、總穗數、每穗粒數、千粒重和產量，分別記做X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11和Y，各性狀的變異特征見表1。從表中可以看出，供試大麥主要農藝性狀變異豐富，其中第一節間長、第二節間長的變異系數較大，達36.28%和24.58%，說明灘涂鹽堿地區大麥植株的個體發育差異較大。而千粒重、結實率和每穗粒數的變異系數較小，分別只有1.48%、4.10%和4.81%。千粒重的變異系數較小，說明該地區大麥種子的大小與飽滿程度差異較小。但是供試大麥的產量變異系數高達25.72%，說明該地區大麥田間實測產量的差異較大。

表1　供試大麥的農藝性狀表現Table 1　Agronomic traits of the tested barley

2.2相關性分析

表2顯示，株高（0.820**）、第二節間長（0.762**）、成穗率（0.764**）、總穗數（0.893**）和千粒重（0.934**），與產量均呈極顯著正相關關系，單株有效穗數（0.573*）、穗長（0.644*）和每穗粒數（0.625*），與產量呈顯著相關關系，莖粗（0.496）、第一節間長（0.522）和結實率（0.449），與產量的相關性未達顯著水平。從相關系數來看，植株高大、穗長穗多、粒多粒重是大麥高產的特征。但是，相關性分析未考慮各農藝性狀間也存在著一定的相關關系，因此，僅根據各性狀與產量的簡單相關系數，判定其對產量的貢獻大小，容易忽視各性狀之間的相互影響，不能真正反映各性狀與產量之間的規律性聯系。

表2　大麥產量與主要農藝性狀的相關系數矩陣Table 2　Correlation matrix between main agronomic traits and yield of barley

2.3多元線性回歸分析

對大麥產量（Y）進行正態性檢驗（表3），樣本數據的均值為335.129，標準方差為86.191。K-S的Z統計量（Kolmogorov-Smirnov Z）為0.960，對應的相伴概率Asymp.Sig.（2-tailed）為0.316＞0.05，認為大麥產量服從正態分布，可進行多元回歸分析。以株高（X1）、莖粗（X2）、第一節間長（X3）、第二節間長（X4）、單株有效穗數（X5）、穗長（X6）、結實率（X7）、成穗率（X8）、總穗數（X9）、每穗粒數（X10）和千粒重（X11）等11個大麥農藝性狀為自變量，產量（Y）為因變量進行逐步回歸分析。在引入變量臨界值F（IN）=1.11、剔除變量臨界值F（OUT）=1.10水平時，得出回歸方程：Y=-41 469.35+13 666.36 X2+530.52 X3-1 015.99X6+5.92X9-242.37X10+949.37X11（R=0.977，F=24.289，P＜0.000）。

表3　正態性檢驗Table 3　Tests of normality

多元回歸分析表明，莖粗、第一節間長、穗長、總穗數、每穗粒數和千粒重對大麥產量的決定系數R2= 0.954，說明上述6因子基本代表了構成產量的主要因素。在入選的6個變量處平均水平而其中5個變量固定時，剩余變量如莖粗（cm）、第一節間長（cm）、穗長（cm）、總穗數（萬/hm2）、每穗粒數（粒）和千粒重（g）每增加一個單位，大麥產量分別增加13 666.36 kg/hm2、530.52 kg/hm2、-1 015.99 kg/hm2、5.92 kg/hm2、-242.37 kg/hm2和949.37 kg/hm2。

由決定系數R2=0.954來看，6個變量對大麥產量（Y）的總影響達到95.4%以上。剩余因子 e=，該值較大，說明對大麥產量有影響的自變量不僅有以上6個方面，還有一些影響大的因素沒有考慮到，對大麥產量影響因素的全面分析還有待進步深入。

2.4通徑分析

為進一步明確大麥主要農藝性狀對產量的直接效應與間接效應，在相關分析和多元回歸分析的基礎上，再次將大麥的主要農藝性狀與大麥產量進行通徑分析，由表4可以看出，大麥植株農藝性狀對產量的直接通徑系數絕對值以株高（1.794）、單株有效穗數（-1.007）最高，成穗率（0.505）、總穗數（-0.546）、千粒重（0.304）和莖粗（-0.219）次之，第一節間長（0.075）、第二節間長（-0.179）、穗長（-0.015）、結實率（0.297）和每穗粒數（-0.038）較小，表明株高、單株有效穗數、成穗率、總穗數、千粒重和莖粗對大麥產量形成的直接效應較大，但單株有效穗數和莖粗為負效應。第二節間長與產量的直接通徑系數雖為較小的負值，但從與產量的相關系數來看，卻與產量呈極顯著正相關關系，主要是因為其通過株高的間接通徑系數正效應較高。表明大麥植株高大、穗多粒重是其高產的特征。

表4　大麥產量與主要農藝性狀的通徑分析Table 4　Path analysis of bailey yield and main agronomic traits

3　結論與討論

在沿海地區開發利用含鹽量較高的灘涂荒地時，種植大麥可以有效防止土壤返鹽。這種生物措施已經成為預防土壤鹽害、改良和利用鹽堿地的一項重要而有效的措施［10-11］。大麥是農作物中耐鹽性較強的作物，通過研究大麥在鹽脅迫下的高產栽培技術，利用大麥種植，改善土壤鹽漬化狀況，對農業的發展起著至關重要的作用。大麥在鹽堿地區的高產栽培技術，包括耐鹽大麥品種選用，以及適宜播種密度、行距配置、定苗、補苗、去蘗、施肥等一系列栽培管理技術。前人對種質耐鹽鑒定和評價開展了系統廣泛的研究，而對田間栽培管理技術的研究相對還停留在起步階段，缺乏對產量、產量構成因子及栽培措施之間相關關系的深入理論研究。

前人對江蘇、重慶等地區的大麥產量與產量構成因素的研究表明，大麥產量構成因素中對產量影響較大的因素為總穗數、每穗粒數、千粒重、穗長、株高［12-14］。本研究為了明確影響上海灘涂鹽堿地區大麥產量的關鍵農藝性狀，結合相關性分析、多元回歸分析和通徑分析對大麥產量與主要農藝性狀的關系進行了綜合分析。通過對三種統計方法的應用發現，相關性分析、多元回歸分析和通徑分析有一致結果：三種方法都表明千粒重對產量的影響較大。但值得注意的是，三種方法也得出了一些并不一致的結果，如多元回歸分析得出莖粗、第一節間長、穗長、總穗數、每穗粒數和千粒重這6個因子能基本預測大麥產量的變化，但相關性分析和通徑分析卻得出，株高也在對大麥產量的影響上有著不可忽視的作用。結合各統計方法的優缺點來看，相關性分析和多元回歸分析均不能反映自變量之間的相互關系［15-16］，通徑分析能在比較各自變量與因變量關系的同時，分析各自變量之間的相互關系。因此，本研究認為在研究多個變量關系時，通徑分析結果更為直觀、可靠。綜合本文通徑分析的結果來看，株高、成穗率和千粒重這3個因子對產量的直接通徑系數較高，對產量有著較大的正向直接作用。其中，株高對大麥產量的直接作用最大（P=1.794），并且其他農藝性狀通過株高對大麥產量均有較大的間接影響。由此判斷，在重度鹽堿地區株高為大麥產量的主要決定性狀，可作為預測大麥是否能獲得高產的最主要指標。莖粗、第二節間長、單株有效穗數、穗長、總穗數和每穗粒數對大麥產量的影響主要以負向直接作用和通過株高的正向間接作用為主，這說明莖粗、第二節間長、單株有效穗數、穗長、總穗數和每穗粒數并不能直接提升大麥產量，而是通過提高株高的表現來對大麥產量產生影響。因此，在鹽堿地區種植大麥時，采取適當的栽培管理措施，使株高、成穗率和千粒重控制在適宜范圍內，是取得大麥高產的關鍵。除了品種因素外［17-18］，種植密度和施肥因素對株高、成穗率和千粒重的影響較大［19］。栽培因素主要是通過影響大麥群體大小、個體優劣，以及收獲指數等，從而影響產量形成［20］。生產中，根據生產條件和產量水平確定適宜的株高、成穗率和千粒重水平，優化關鍵農藝性狀，形成形態性狀的理想組合，才能提高大麥產量潛力，實現鹽堿地區的大麥豐產。

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（責任編輯：張睿）

Crucial agronomic traits for barley yield formation insaline-alkalisoil of the tidal-flat area

CAIshu-mei1，2，3，WANG Li4，TIAN Ji-lin5，YU Ting-yuan1，2，3，Lü Wei-guang1，2，3，ZHU Hai-tao1，2，3*
（1Institute of Eco-Environment and Plant Protection，Shanghai Academy of Agriculturalscience，Shanghai 201403，China；2Shanghai Key Laboratory of Protected Horticultural Technology，Shanghai 201403，China；3Shanghaiscientific Observation and Experimentalstation for Agricultural Environment and Land Conservation，Shanghai 201403，China；4Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau，Nanjing 210029，China；5Shanghai Municipal Agricultural Commission，Shanghai 200003，China）

In order to clarify the relative importance of the influence of agronomic traits on barley yield insaline-alkalisoil of the tidal-flat area，correlation analysis，multiple linear regression and path analysis were used，in combination with barleygrowth characteristics，todetermine the crucial agronomic traits that affect barley yield.The resultsshowed that variation coefficient of the major agronomic characters were following thesequence：length of the first internode＞length of thesecond internode＞effective panicles per plant＞total panicle number＞productive panicle＞plant height＞stemdiameter＞panicle length＞grain number per panicle＞seedsetting rate＞1 000-seed weight.The correlation analysisshowed 1 000-seed weight（0.934），total panicle number（0.893），plant height（0.820），productive panicle（0.764）and length of thesecond internode（0.762）weresignificant positively correlated with yield.Thedetermination coefficient ofsix factors（stemdiameter，length of the first internode，panicle length，total panicle number，grain number per panicle，1 000-seed weight）selected by multiple linear regression analysis to barley yield model was 0.954.Path analysisshowed plant height，effective panicles per plant and 1 000-seed weight had the maximumdirect positive effect on yield.Therefore，crucial agronomic traits including 1 000-seed weight，plant height and panicle percentage，should begiven priority for the high yield barley cultivation insaline-alkalisoil of the tidal-flat area.

Saline-alkalisoil of tidal-flat area；Barley；Agronomic traits；Correlation analysis；Multiple linear regression；Path analysis

S512.3

A

1000-3924（2016）04-054-05

2015-10-28

上海市市級農口系統青年人才成長計劃［滬農青字2015第1-21號］；科技部農業科技成果轉化資金項目（2014GB2C000073）；科技部星火計劃（2015GA680001）；上海市科委成果轉化課題（153919N402）；上海市科技興農重點攻關項目（滬農科攻字2013第5-9號）；上海市農委推廣項目［滬農科推字（2013）第1-3號］

蔡樹美（1984—），女，博士，副研究員，從事作物高效施肥技術研究。E-mail：caishumei@saas.sh.cn；Tel：021-62202441

諸海燾（1980—），男，本科，副研究員，從事新型肥料研究。E-mail：htzhu123@163.com；Tel：021-62202449