10個青稞品種產量與農藝性狀的灰色關聯度分析

孔建平，向　莉，柴淑珍，任玉梅，李培玲

(新疆農業科學院奇臺麥類試驗站，新疆奇臺831800)

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10個青稞品種產量與農藝性狀的灰色關聯度分析

孔建平，向莉*，柴淑珍，任玉梅，李培玲

(新疆農業科學院奇臺麥類試驗站，新疆奇臺831800)

為明確新疆冷涼高海拔地區青稞主要農藝性狀對產量的重要性，采用田間試驗灰色關聯度分析方法，對供試的10個青稞品種的主要農藝性狀與產量關系進行了研究。結果表明：適宜于新疆種植的青稞品種為奇引2號、12-900、昆侖14號。其中，奇引2號的產量最高，達5129.6kg/hm2，其次為12-900和昆侖14號，產量分別為4739.4kg/hm2、4655.0kg/hm2。青稞產量與主要農藝性狀的關聯度由大到小排序為：有效穗數>千粒質量>生育期>基本苗>株高>穗粒數>穗長。

青稞；品種；產量；農藝性狀；灰色關聯度

青稞(HordeumvulgareL.)，又稱裸大麥、元麥和米大麥，是禾本科大麥屬一年生草本植物[1]。新疆的冷涼地區有大面積的山旱地、瘠薄地以及鹽堿地，無法種植喜溫和喜高水、高肥的作物。青稞具有適應性廣、抗旱性強、抗鹽堿、耐瘠薄和生育期短等特點，這給種植青稞提供了一定的土地面積和發展空間。20世紀80年代以前，青稞在新疆種植面積小，且品種都是農家品種，產量低(僅60～100kg/667m2)，抗倒伏能力差，只用作牲畜飼料。現在新疆青稞播種面積正在逐年增加，但由于缺乏優質高產青稞新品種，影響了青稞的產量，因此篩選出適宜于新疆冷涼地區種植的高產青稞新品種迫在眉睫。

灰色系統理論常用于指導作物多元性狀相對重要性的研究，且分析方法簡便、易行、準確。前人在棉花、玉米、大豆等方面關于產量與農藝性狀的灰色關聯度分析的研究較多。如韓永亮等研究表明，衣分與棉花產量的關聯度最高，其次是霜前花率、單鈴重和單株果枝數，而單株鈴數與產量的關聯度并不高[2]。先新等研究表明農藝性狀對玉米產量的關聯度大小順序是: 穗行數>株高>單穗粒重>穗粗>禿尖>穗位高>穗長>行粒數>百粒重>生育期，穗行數、株高和單穗粒質量對產量的影響較大，生育期影響最小[3]。徐澤茹等研究表明，與大豆產量相關的6個主要農藝性狀的關聯順序為百粒質量>粒數>有效莢數>生育日數>株高>主莖節數[4]。灰色系統分析方法在青稞上的應用研究僅西藏地區有過報道[5-6]，而在新疆冷涼高海拔地區青稞品種選育與栽培上的應用尚未見報道。本研究旨在運用灰色系統理論，通過對新疆奇臺麥類試驗站引種的10個青稞品種的主要農藝性狀與產量進行灰色關聯度分析，為青稞品種選育提供理論依據。

1　材料與方法

1.1試驗材料

試驗于2015年在新疆農科院奇臺麥類試驗站(奇臺)、木壘縣照壁山鄉平頂山村(木壘)、巴里坤縣奎蘇鎮(巴里坤)3個不同生態區進行試驗[7]。

供試品種有10個，分別為昆侖10號、奇引1號、甘青5號、黃青2號、奇引2號、12-900、昆侖14號、昆侖15號、12-930、北青6號，其中昆侖10號、昆侖14號、昆侖15號從青海省農科院引進；12-900、12-930、北青6號從青海省海北州農科所引進；甘青5號、黃青2號從甘肅省甘南州引進；奇引1號、奇引2號從西藏自治區引進。

1.2試驗方法

1.2.1試驗設計。采用單因素隨機區組試驗設計，設10個品種處理，3次重復。小區面積10m2，行長5.6 m，寬1.8 m，行距0.2 m，四周設保護行，重復間留有走道0.8 m。種植密度為450萬株/hm2。4月9日人工開溝播種，播前施磷酸二銨225 kg/hm2，結合澆水一次性人工追施尿素120 kg/hm2。全生育期采用滴灌模式，灌水5次，7月18日收獲。

1.2.2測定項目。1)生育時期調查。調查記載各處理青稞的播種期、出苗期、抽穗期和成熟期，計算生育期天數。2)分蘗及成穗狀況定點調查。齊苗后到分蘗前，在每個小區中取有代表性的1 m長單行，在兩端插上木棍，作為固定樣段進行調查，記錄樣段內的青稞基本苗數與成穗數。3)測產及考種。實測每小區的收獲穗數，每處理每重復各選取有代表性植株10株進行考種，調查株高、穗長、穗粒數、千粒質量等性狀，并計算其平均數。

1.2.3數據統計分析。數據分析采用 Microsoft excel 2007、DPS 7.05等統計分析軟件處理，產量與主要農藝性狀關聯度分析等采用彭姜龍等所示灰色關聯度分析法[8]。

2　結果與分析

2.110個青稞品種生育期比較

由表1可知，參加試驗的10個青稞品種在這3個不同生態區均能正常成熟，在奇臺生育期偏短，在巴里坤的生育期偏長，平均生育期在91～98 d，其中昆侖15號的生育期最短，昆侖14號次之，昆侖10號、奇引1號的生育期最長。

表1　10個青稞品種生育期比較

表2　10個青稞品種產量與農藝性狀平均值

2.210個青稞品種數據標準化

進一步用灰色關聯度法對試驗中能正常成熟品種的產量與其主要農藝性狀進行相關性分析，以便從中篩選出適宜當地栽培的青稞品種，分析結果見表2。將正常成熟的10個試驗品種的產量及相關產量性狀視為一個整體，即灰色系統，設產量為參考數列X0；生育期、基本苗、成穗數、株高、穗長、穗粒數、千粒質量分別為比較數列，依次設為X1、X2、X3、X4、X5、X6和X7，其中品種名稱序號用字母K表示，10個品種中每一個性狀組成1個數列，列出各性狀的數列值(表2)。

2.3農藝性狀數據無量綱化處理

由于各個農藝性狀因素量綱不一致，需將原始數據標準化，即用各性狀數據列的平均值去除該數據列的全部數據，得到無量綱化的新數列(表3)。奇引1號無量綱化的值在序列X1中較大，黃青2號無量綱化的值在序列X5中較大，奇引2號無量綱化的值在序列X3和X0中較大，昆侖14號無量綱化的值在序列X2和X7中較大，12-930無量綱化的值在序列X6中較大，北青6號無量綱化的值在序列X4中較大。

2.4產量與農藝性狀的關聯系數與關聯度

依據所求出的各性狀因素無量綱化的值，進一步求出各品種產量X0與各性狀因素Xi對應點的絕對差值，即△i(K)=|X0(K)-Xi(K)|(其中K為品種名稱序號)。由表4可知，最小差值△min=0.000，最大差值△max=0.228，以此計算得到各農藝性狀與產量之間的關聯系數(表5)。從表5結果來看，生育期、基本苗、有效穗數、株高、穗長、穗粒數、千粒質量共7個農藝性狀，他們與產量的關聯度分別為0.664、0.676、0.783、0.670、0.635、0.646、0.725(表6)。可見，按其關聯度大小排序為有效穗數>千粒質量>基本苗>株高>生育期>穗粒數>穗長。

表3　數據無量綱化處理值

表4　產量參考系列X0與各參考系列Xi的絕對差值

3　結論與討論

本文以10個青稞品種的試驗結果為數據材料，運用灰色關聯度分析法，分析了7個主要農藝性狀與產量關系的密切程度。從分析結果得知，單位面積有效穗數與產量關聯度最大，r=0.783；其次為千粒質量，r=0.725；第3位是基本苗，r=0.676。結果表明，單位面積有效穗數、千粒質量和基本苗對產量的提高起著重要作用。由于供試品種穗長較接近，在5.8～6.5 cm間，穗粒數、穗長對產量的作用較小。綜上可見，與青稞產量相關的7個性狀的關聯順序為有效穗數>千粒質量>基本苗>株高>生育期>穗粒數>穗長。通過分析可知，在青稞新品種選育過程要綜合考慮成穗數、千粒質量、基本苗、株高等性狀，盡量選擇成穗率和千粒質量較高的品種。通過本試驗分析也可得出，適宜于新疆種植的青稞品種為奇引2號、12-900和昆侖14號。

表5　 X0與Xi ( i =1，2…7) 在K點上的關聯系數

表6　產量與各主要性狀的關聯度

[1]謝學強,李云松,張世萍.道孚縣青稞生產現狀與技術對策[J].黑龍江農業科學,2014(9):160-163.

[2]韓永亮,李世云.棉花產量與主要農藝性狀的灰色關聯度分析[J].河北農業科學,2009,13(6):22-23.

[3]先新,李清超.不同玉米雜交種產量及主要農藝性狀的灰色關聯度分析[J].現代農業科技,2015(15):13-14,16.

[4]徐澤茹,曹金鋒.大豆產量與主要農藝性狀的灰色關聯度分析[J].河北農業科學,2010,14(2):1-2,4.

[5]王恒良,欒運芳.西藏林芝地區青稞產量構成因素的相關和通徑分析[J].大麥與谷類科學,2007(3):10-13.

[6]劉廷輝.灰色系統理論在青稞品種綜合試驗中的應用[J].大麥科學,2004(3):13-16.

[7]向莉,柴淑珍,何立明,等.11個青稞品種不同生態區適應性試驗[J].大麥與谷類科學,2016,33(1):27-29.

[8]彭姜龍,張晗,李亞杰,等. 不同品種復播大豆產量與農藝性狀的灰色關聯度分析[J].新疆農業科學,2015,52(4):607-613.

Grey Correlation Analysis of Yield and Agronomic Traits of Ten Hulless Barley Varieties

KONG Jian-ping,XIANG Li,CHAI Shu-zhen,REN Yu-mei,LI Pei-ling

(Genetic Stability of Wheat and Barley Experimental Station,Xinjiang Academy of Agricultural Sciences,Qitai 831800,China)

In 2015,ten highland hulless barley varieties were assessed in a field experiment conducted in Qitai County,Xinjiang.The relationships between the yield and main agronomic traits of these varieties were determined by performing a grey relational analysis.Three varieties (lead 2,12-900,and kunlun 14) were shown to be suitable for planting in Xinjiang. Among them,lead 2 achieved the highest yield of 5 129.6 kg/hm2;12-900 came next with a yield of 4 739.4 kg/hm2, followed by kunlun 14 with the yield of 4 655.0 kg/hm2.Positive correlations were found between the main agronomic traits and yield of the tested hulless barley varieties.Their correlations varied in degree depending on the specific agronomic traits,which ranked from high to low in the following order:effective panicle number>1 000-grain quality>growth period>basic seedling number>plant height>spike number>ear length.

Barley;Variety;Yield;Agronomic traits;Grey correlation analysis

2016-03-28

國家現代農業大麥青稞產業技術體系(CARS-05-65)；新疆農業科學院青年科技基金項目(xjnkq-2014040)。

孔建平(1964—)，男，高級農藝師，主要從事啤酒大麥、青稞新品種選育及栽培技術研究工作。E-mail:lpl610808@163.com。

向莉(1984—)，女，農藝師，主要從事啤酒大麥、青稞新品種選育及栽培技術研究工作。E-mail:44340471@qq.com。

S326；S512.9

A

1673-6486-20160164

孔建平,向莉,柴淑珍,任玉梅,李培玲.10個青稞品種產量與農藝性狀的灰色關聯度分析[J/OL].大麥與谷類科學,2016,33(3):9-12[2016-07-01].http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1769.S.20160701.1743.001.html