利用2種方法分析花生主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量之間的關(guān)系

李新娜 劉紅 何孟霞 齊麗雅

摘要：利用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法以及相關(guān)、通徑分析方法研究邢臺當?shù)?9個花生品系的主莖高、側(cè)枝長、總分枝數(shù)、結(jié)果枝數(shù)、單株結(jié)果數(shù)、百果質(zhì)量、百仁質(zhì)量、1 kg果數(shù)、1 kg仁數(shù)、出仁率等10個主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量的相關(guān)程度。灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果顯示，百仁質(zhì)量、結(jié)果枝數(shù)、總分枝數(shù)與單株產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度較大;相關(guān)、通徑分析方法結(jié)果顯示結(jié)果枝數(shù)、百仁質(zhì)量、1 kg仁數(shù)、主莖高對單株產(chǎn)量的貢獻較大。綜合比較2種分析結(jié)果可知，結(jié)果枝數(shù)、百仁質(zhì)量和1 kg仁數(shù)對單株產(chǎn)量的影響較大，其中結(jié)果枝數(shù)對單株產(chǎn)量為正向影響，1 kg仁數(shù)對單株產(chǎn)量為負向影響，且二者作用都具有顯著性。

關(guān)鍵詞：花生;單株產(chǎn)量;農(nóng)藝性狀;灰色關(guān)聯(lián)度分析;相關(guān)分析;通徑分析

中圖分類號： S565.203? 文獻標志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）10-0122-05

花生是我國重要的油料作物，一直以來是我國優(yōu)質(zhì)的食用油和蛋白質(zhì)主要來源。花生果仁中含有多種人體所需的有機物質(zhì)，如蛋白質(zhì)、脂肪、鈣、鐵、復合維生素B和維生素A等[1]。2004—2014年我國花生的種植面積一直穩(wěn)定于 400萬hm2 左右，花生的產(chǎn)量從3 023 kg/hm2增長至 3 578 kg/hm2，花生總產(chǎn)量由1 441萬t增長至1 655萬t。花生產(chǎn)量的提高是以花生單株產(chǎn)量的提高為前提的，而花生單株生產(chǎn)力的提高具有復雜的數(shù)量遺傳特點，與花生的主要農(nóng)藝性狀存在復雜的相關(guān)性，一直是育種工作的主要難題[2]。

花生的主要農(nóng)藝性狀包括主莖高、側(cè)枝長、總分枝數(shù)、結(jié)果枝數(shù)、單株結(jié)果數(shù)、百果質(zhì)量、百仁質(zhì)量、1 kg果數(shù)、1 kg仁數(shù)、出仁率等。以往的研究結(jié)果表明，花生單株產(chǎn)量與花生主要農(nóng)藝性狀之間存在著一定的關(guān)聯(lián)度，但是相同的分析方法分析結(jié)果不盡相同[3-4]。本試驗利用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法以及相關(guān)、通徑分析方法研究河北邢臺當?shù)?9個（38個花生品系+1個對照品種）花生品種（系）的主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量之間的關(guān)系，為該地區(qū)花生品種的選育提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2017年在邢臺市農(nóng)業(yè)科學研究院農(nóng)試場進行。從本地試驗中選取39個（表1）本地花生品種（系）采用隨機區(qū)組排列方法（試驗品種較多，用地面積較大，38個花生品系不設(shè)置重復;為了防止因為地力不勻或田間管理等區(qū)域性因素對產(chǎn)量等產(chǎn)生影響，每隔4個品系設(shè)置1個對照品種，共9個對照，對照品種為冀花5號，樣品量共計48個）種植于邢臺市農(nóng)業(yè)科學研究院農(nóng)試場（114.68°E、37.13°N，平均海拔 35 m，平均氣溫13 ℃，年平均日照總時數(shù)為2 567.5 h，年平均無霜期197 d，年積溫4 400 ℃）。試驗土壤為沙壤土，土壤滲水性強，肥力中等，經(jīng)檢測土壤中含全氮0.76 g/kg、有機質(zhì) 12.32 g/kg、堿解氮69.36 mg/kg、速效磷12.45 mg/kg、速效鉀166.6 mg/kg。

小區(qū)長5.6 m，寬2.4 m，行距40 cm，穴距16.5 cm，每穴2粒，15萬穴/hm2，小區(qū)面積13.44 m2。2017年5月10日播種，9月18日統(tǒng)一收獲。田間管理同大田，5月使用除草劑仲丁靈+乙氧氟草醚進行苗前封地皮滅草;6月人工鋤草1次;7月中耕培土。

1.2 測定項目

主要農(nóng)藝性狀及產(chǎn)量的調(diào)查按照統(tǒng)一調(diào)查記載標準進行，選擇主莖高（cm）、側(cè)枝長（cm）、總分枝數(shù)（個）、結(jié)果枝數(shù)（個）、單株結(jié)果數(shù)（個）、百果質(zhì)量（g）、百仁質(zhì)量（g）、1 kg果數(shù)（個）、1 kg仁數(shù)（個）、出仁率（%）、單株產(chǎn)量（g）等11個農(nóng)藝性狀進行統(tǒng)計學分析（表1）。

1.3 主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度分析

利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法分析39個花生品種（系）中產(chǎn)量與10個主要農(nóng)藝形狀的關(guān)聯(lián)度。具體方法參照文獻[3]：首先參照公式C=p-AvgSt對各數(shù)據(jù)進行標準化;其次參照公式Δij=|yj-xij|計算各數(shù)據(jù)的絕對偏差;最后參照公式（1）計算各相關(guān)系數(shù)，依據(jù)公式（2）計算灰色關(guān)聯(lián)度。

1.3 數(shù)據(jù)分析

采用Microsoft Excel整理數(shù)據(jù)，SPSS 13.0進行相關(guān)性及通徑分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 花生主要農(nóng)藝性狀統(tǒng)計學分析與單株產(chǎn)量變異性分析

花生各農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量的調(diào)查結(jié)果見表1。利用SPSS 13.0對各數(shù)據(jù)進行正態(tài)分布檢測，結(jié)果見表2。本研究中樣品數(shù)為48個[38個花生品系，10個對照（冀花5號）]，適用于Shapiro-Wilk方法進行檢測，其中Shapiro-Wilk統(tǒng)計值為0.963，顯著水平大于0.05，且柱狀直方圖結(jié)果也表明為正態(tài)分布（文中未顯示），可以進行下一步的分析。

2.2 主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度分析

主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果如表3所示，各農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度依次為百仁質(zhì)量>結(jié)果枝數(shù)>總分枝數(shù)=百果質(zhì)量>側(cè)枝長>主莖高>1 kg果 數(shù)> 1 kg仁數(shù)=出仁率。

2.3 主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量相關(guān)性分析

為了進一步分析39個花生品種（系）中單株產(chǎn)量與10個主要農(nóng)藝形狀的關(guān)系，利用SPSS 13.0進行了農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量相關(guān)性分析，具體結(jié)果見表4，各農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量的相關(guān)程度為結(jié)果枝數(shù)>百仁質(zhì)量>1 kg仁數(shù)>百果質(zhì)量>總分枝 數(shù)> 出仁率>1 kg果數(shù)>單株結(jié)果數(shù)>側(cè)枝長>主莖高。其中，結(jié)果枝數(shù)、百仁質(zhì)量、百果質(zhì)量、總分枝數(shù)、單株結(jié)果數(shù)、側(cè)枝長、主莖高與單株產(chǎn)量呈正相關(guān);1 kg仁數(shù)、出仁率、1 kg果數(shù)與單株產(chǎn)量呈負相關(guān)，且結(jié)果枝數(shù)、1 kg仁數(shù)與單株產(chǎn)量的相關(guān)性具有顯著性差異（P<0.05）。

2.4 主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量通徑分析

利用SPSS 13.0，通過逐步回歸，經(jīng)相關(guān)系數(shù)的計算和分解，得出39個花生品種（系）中單株產(chǎn)量與10個主要農(nóng)藝性狀的直接通徑系數(shù)和間接通徑系數(shù)，結(jié)果如表5所示，花生品種（系）的各主要農(nóng)藝性狀對單株產(chǎn)量的直接貢獻依次為結(jié)果枝數(shù)>1 kg仁數(shù)>主莖高>單株結(jié)果數(shù)>1 kg果數(shù)>百仁質(zhì)量>百果質(zhì)量>出仁率>總分枝數(shù)>側(cè)枝長，其中結(jié)果枝數(shù)、1 kg果數(shù)、百仁質(zhì)量、百果質(zhì)量、側(cè)枝長與單株產(chǎn)量呈正相關(guān);1 kg仁數(shù)、主莖高、單株結(jié)果數(shù)、出仁率、總分枝數(shù)與單株產(chǎn)量呈負相關(guān)。經(jīng)計算，10個主要農(nóng)藝性狀對單株產(chǎn)量的共同作用的決定系數(shù)為0.757，即10個主要農(nóng)藝性狀對單株產(chǎn)量的作用占75.7%，剩余通徑系數(shù)為0.493，表明除這10個主要農(nóng)藝性狀外，其他因子對產(chǎn)量的直接效應(yīng)作用也很大，占49.3%。

間接通徑系數(shù)表明各農(nóng)藝性狀通過其他各農(nóng)藝性狀對單株產(chǎn)量的影響程度，結(jié)果見表5。可知總分枝數(shù)通過結(jié)果枝數(shù)對單株產(chǎn)量有較大的正向間接作用，總分枝數(shù)通過單株結(jié)果數(shù)對單株產(chǎn)量有負向間接作用;側(cè)枝長通過主莖高對單株產(chǎn)量有較大的負向間接作用;單株結(jié)果數(shù)通過結(jié)果枝數(shù)對單株產(chǎn)量有較大的正向間接作用;百果質(zhì)量通過1 kg仁數(shù)對單株產(chǎn)量有較大的正向間接作用;還通過1 kg果數(shù)對單株產(chǎn)量有負向間接作用;百仁質(zhì)量通過1 kg仁數(shù)對單株產(chǎn)量有較大的正向間接作用;還通過1 kg果數(shù)對單株產(chǎn)量有負向間接作用;1 kg果數(shù)通過1 kg仁數(shù)、百仁質(zhì)量分別對單株產(chǎn)量有負向間接作用;1 kg仁數(shù)通過1 kg果數(shù)對單株產(chǎn)量有正向間接作用;通過百仁質(zhì)量對單株產(chǎn)量有負向間接作用;出仁率通過結(jié)果枝數(shù)對單株產(chǎn)量有負向間接作用。

綜上所述，在39個花生品種（系）中各農(nóng)藝性狀對單株產(chǎn)量都有不同程度的直接影響（直接通徑系數(shù)）和間接影響（間接通徑系數(shù)）。結(jié)果枝數(shù)、百仁質(zhì)量和1 kg仁數(shù)對單株產(chǎn)量的影響較大，其中結(jié)果枝數(shù)對單株產(chǎn)量為正向影響，1 kg仁數(shù)對單株產(chǎn)量為負向影響，且兩者作用都具有顯著性。

3 討論與結(jié)論

花生是我國傳統(tǒng)的油料作物，在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占有十分重要的地位，在國際市場上同樣具有較強的競爭力。中國是世界上最大的花生出口國占世界花生總出口量的42%[5]。隨著人們的生活水平日益提高和飲食習慣的改變，花生深加工產(chǎn)品如花生醬、速溶花生蛋白粉、花生巧克力、花生奶油等越來越受到人們的青睞，花生市場的需求量也越來越大。

本研究利用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法分析39個邢臺本地花生品種（系）主要農(nóng)藝性狀與單株產(chǎn)量，結(jié)果顯示，百仁質(zhì)量、結(jié)果枝數(shù)與總分枝數(shù)與單株產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度最高，也就是說此三者對單株產(chǎn)量的貢獻最大，但是結(jié)果中無法顯示出貢獻作用的正負向。相關(guān)、通徑分析方法結(jié)果表明，結(jié)果枝數(shù)、百仁質(zhì)量、1 kg仁數(shù)及主莖高對單株產(chǎn)量的貢獻最大;綜合2種方法來看，結(jié)果枝數(shù)、百仁質(zhì)量及1 kg仁數(shù)對單株產(chǎn)量的貢獻最大，其中結(jié)果枝數(shù)、百仁質(zhì)量為正向貢獻，1 kg仁數(shù)為負向貢獻。此結(jié)果與前人的研究結(jié)果[3]類似，由此可見，在本研究中單純使用一種分析方法得出的結(jié)論具有片面性，綜合2種方法得出的結(jié)果才具有一定的參考價值。

值得注意的是，本研究中主莖高與單株產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)表明其作用為正向貢獻，但是通徑分析結(jié)果顯示其直接貢獻為負向，這主要是由于其他自變量通過主莖高對單株產(chǎn)量的影響較大。通徑分析中剩余通徑系數(shù)為0.493，表明除這10個主要農(nóng)藝性狀外，其他因子對產(chǎn)量的直接效應(yīng)作用占 49.3%，也從側(cè)面說明其他因子對單株產(chǎn)量的影響也較大。本研究中也存在一定的不足，未考慮到天氣因素，以及所選品種（系）的品質(zhì)分析結(jié)果與產(chǎn)量之間的關(guān)系，在今后的育種過程中可以結(jié)合當?shù)氐膶嶋H外部環(huán)境選擇適當?shù)男誀钪笜嗽u價系統(tǒng)，以達到預期的花生育種目標。

參考文獻：

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