小麥新品種主要農藝性狀的灰色關聯度分析

王映紅 董昀 李曉航 楊麗娟 蔣志凱

摘要 為更全面地了解新品種綜合表現，采用灰色關聯度分析河南省豐優小麥聯合體兩年11個新品種的主要性狀。結果表明，兩年關聯度均較高的小麥新品種有濮麥1128、新麥51、漯麥163。2016年7個因素對產量的影響程度由高到低依次為千粒重、穗數、容重、穗粒數、基本苗、株高、全生育期，2017年依次為穗數、容重、穗粒數、株高、千粒重、基本苗、全生育期。

關鍵詞 新品種;產量構成因素;灰色關聯度分析

中圖分類號 S512.1文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2019）14-0032-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.14.011

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Abstract To better understand the comprehensive performance of new varieties，grey correlation analysis was used to analyze the main characteristics of 11 new varieties of Fengyou wheat combination in Henan Province. Results showed that wheat varieties with relatively high correlation degree were Pumai 1128，Xinmai 51 and Luomai 163. In the year 2006，the influencing degrees of factors affecting the wheat yield from high to low were in the order of 1 000grain weight，ear number，volume weight，seeds per ear，basic seedlings，plant height and whole growth period. In the year 2007，the order was ear number，volume weight，seeds per ear，plant height， 1 000grain weight，basic seedlings and whole growth period.

Key words New varieties;Yield factors;Grey correlative analysis

作者簡介 王映紅（1975—），女，河南新鄉人，副研究員，碩士，從事小麥遺傳育種研究。*通信作者，研究員，從事小麥栽培與遺傳育種研究。

收稿日期 2019-02-14

小麥新品種試驗主要是應用統計分析軟件，對產量進行方差分析和豐產穩產性分析[1-3]?；疑到y理論創建以來，已廣泛應用于作物遺傳育種上[4-6]，可以充分利用生育期、株高、容重、基本苗、產量三要素等與品種表現有重要關系的性狀進行分析，更大程度地選擇出綜合農藝性狀表現好的品種，以便審定品種大面積推廣應用。鑒于此，筆者采用灰色關聯度法分析河南省豐優小麥聯合體兩年11個新品種的主要農藝性狀。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

河南省豐優小麥聯合體參試新品種共11個，分別是周麥35號、洛麥39、漯麥163、栗豐5號、開麥1606、濮麥1128、丹麥128、豫金麥017、中育1628、新麥51、周麥18（CK）。

1.2 試驗方法

試驗于2016—2017和2017—2018年在鄧州、洛陽、周口、駐馬店、漯河、開封、許昌、溫縣、焦作、新鄉、濮陽、安陽共12個試點進行。前茬大部分為玉米和大豆。田間試驗采用隨機區組設計，重復3 次，小區面積13.5 m2。田間調查和室內考種按區試統一方案進行，各性狀均為各區試點的平均值。

采用灰色關聯度分析法，將每一組試驗作為一個灰色系統，單個品種作為系統中的一個因素。

2 結果與分析

2.1 不同品種灰色關聯分析

2.1.1 數據標準化處理。供試各品種的主要性狀見表1。按曹廷杰等[7]的方法，不同年份根據實際數據確定理想品種，千粒重、穗數、容重、穗粒數取略高于各品種的最高值，基本苗、株高、全生育期取合適中間值，將各個品種的數值除以理想品種的數值，得到標準化值。

2.1.2 關聯系數計算。標準化處理后，計算參考量與比較量的絕對值，找出每個灰色系統的最大和最小絕對值，各農藝性狀的關聯系數（ξi）=（最小絕對值+0.5×最大絕對值）/（各點絕對值+0.5×最大絕對值）。0.5為分辨系數，各組試驗的關聯系數見表2（四舍五入保留至千分位）。

2.1.3 求不同品種加權關聯度和等權關聯度。根據有關資料及育種家的經驗，賦予各農藝性狀不同的權重系數（Wk）。在此，賦予產量Wk=0.60、千粒重Wk=0.08、穗數Wk=0.08、穗粒數Wk=0.08、容重Wk=0.04、基本苗Wk=0.04、株高Wk=0.04、全生育期Wk=0.04。依據ri=ni=1WKξi（K），求得各品種加權關聯度及關聯序列于表3。等權關聯度是關聯系數的算術平均值ri=1/NLi（K），將表2中各品種的關聯系數帶入上公式中，分別求出各品種的等權關聯度，并按大小排序（表3）。

2.1.4 關聯度分析。由表3可知，各品種的加權關聯度與產量表現較一致，豐產性較好的品種加權關聯度較高，產量相近的品種加權關聯序與產量位次稍有差異，但與品種的綜合表現更接近。兩年表現均較好的品種有濮麥1128、新麥51、漯麥163等，漯麥163同時參加國家組的試驗，已進入生產試驗，說明品種表現與試驗結果一致。2016—2017年栗豐5號產量較低，但其加權關聯度中等，2017—2018年表現較好，說明該品種綜合表現較好。豫金麥017在兩年表現差異較大，2017—2018年受凍害影響較大，穩產性稍差，有待后繼試驗觀察。洛麥39在兩年表現均稍差，已淘汰，說明其加權關聯度能較好反應品種綜合表現。等權關聯度與產量及綜合表現均差異較大，不適合做為考察品種表現