小麥新品種產量及構成因素的灰色關聯度分析

朱紅彩 馬海濤 范永勝 黃金華 王玲燕 張素平 竇士樹

摘要? ? 運用灰色關聯度分析方法，對河南省最新國審的18 個小麥新品種的產量與8 個主要性狀進行關聯度分析，以探索小麥產量與主要產量構成因素之間的大小關系，旨在為小麥的遺傳改良與育種利用提供依據。結果表明，各農藝性狀與產量的灰色關聯度大小順序為穗粒數>成穗率>基本苗>株高>有效穗數>全生育期>最高莖蘗數>千粒重。其中，穗粒數、成穗率、基本苗、株高是制約產量的最大因素;有效穗數、全生育期、最高莖蘗數、千粒重對產量的制約力依次變小。這一結果可為小麥新品種的高產育種和栽培技術提供理論依據。

關鍵詞? ? 小麥新品種;產量;構成因素;灰色關聯度

中圖分類號? ? S512? ? ? ? 文獻標識碼? ? A

文章編號? ?1007-5739（2019）16-0013-03? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

Abstract? ? Using the grey relational degree analysis method，correlation degree analysis was conducted on the yield and 8 main traits of 18 new wheat varieties in Henan Province，in order to explore the relationship between wheat yield and major yield components，and provide basis for genetic improvement and breeding utilization of wheat.The results showed that the order of grey correlation degree between agronomic traits and yield was grain number per panicle>percentage of panicles>basic seedling>plant height>effective panicle number>whole growth period>maximun tiller number.Among them，grain number per panicle，percentage of panicles，basic seedlings and plant height were the most important factors restricting yield，while the restriction of the effective panicles，whole growth period，maximum tiller number and 1 000-grain weight on yield decreased gradually.The results can provide theoretical basis for high-yield breeding and cultivation techniques of new wheat varieties.

Key words? ? new wheat variety;yield;component factor;grey relational degree

小麥產量的形成是多個性狀相互作用、相互影響共同作用的結果。經濟產量是由單位面積上的有效穗數、穗粒數和千粒重3個產量因素共同構成的。這些產量構成因素又與生育期、株高等農藝性狀存在著密切的關系。明確小麥產量各構成性狀對產量的貢獻大小關系，對小麥新品種的選育和高產栽培都具有一定的指導作用。產量構成性狀的表現既取決于基因型，又受外界影響較大，通常用生物統計方法難以評價多個性狀與產量的關系，根據灰色系統理論，應用灰色關聯度分析法可以較好地解決這一問題[1-2]。本文運用灰色關聯度分析法，對2018年河南省最新國審的18個小麥新品種的試驗資料進行分析，明確其產量構成因素對產量形成的影響，以期為河南省小麥高產育種和栽培提供參考。

1? ? 供試材料和數據分析方法

供試品種來源于河南省2018年審定的18個小麥新品種，分別是商麥167-V1、新麥32-V2、鑫農518-V3、豫豐11號-V4、錦繡21-V5、洛麥26-V6、新麥36-V7、許科168-V8、鄭育麥16-V9、周麥32號-V10、俊達109-V11、塞德麥1號-V12、新科麥169-V13、鄭麥369-V14、鄭麥618-V15、周麥36號-V16、高麥6號-V17、濮麥6311-V18。測定性狀包括全生育期（d）-X1、株高（cm）-X2、基本苗（萬株/hm2）-X3、最高莖蘗數（萬個/hm2）-X4、有效穗數（萬穗/hm2）-X5、成穗率（%）-X6、穗粒數（粒）-X7、千粒重（g）-X8、產量（kg/hm2）-X0。各性狀的數據來源于2014—2016年國家黃淮南片2年區試試驗的平均結果，用Excel和DPSv 7.05版軟件對上述各性狀進行灰色關聯度分析[3]。

2? ? 灰色關聯度計算方法和步驟

2.1? ? 確定參考數列和比較數列

依據鄧聚龍[1-2]灰色系統理論要求，將18個品種的產量與8個產量構成因素視為一個整體，即同一灰色系統，在分析各性狀對產量的影響時，以產量為參考數列X0，其他各性狀作為比較數列（X1、X2、X3、……X8），參試品種各個性狀的平均值見表1。

2.2? ? 數據標準化處理

由于各原始數據中各因素的物理意義不同，計量單位不同，不便于比較，為保證各性狀因素具有等效性和同序性，在分析中需對原始數據進行同一量綱的標準化處理。結果處理采用DPS灰色關聯度分析法[4-7]，執行灰色關聯度分析時，輸入母序列1，數據轉換選擇標準化，分辨系數取0.5，Δmin選擇No，標準化處理結果見表2。

2.3? ? 計算絕對差值

絕對差值是參考數列與各比較數列之差的絕對值。根據公式Δi（k）=|X0（k）-Xi（k）|，求出表2中Xi與X0對應點的絕對差值，結果見表3，其中最小差值絕對值=0.001 1，最大差值絕對值=4.679 2。

2.4? ? 產量與8個農藝性狀的關聯系數計算

關聯系數計算公式如下：

式中，§i（k）即為產量與各性狀的關聯系數，Δi（k）為對應的絕對差值，p為分辨系數，介于0～1，文中取p=0.5，將表3中相應數值代入公式，§i（k）=（0.001 1+0.5×4.679 2）/（Δi（k）+0.5×4.679 2），計算出產量與其他相關性狀的關聯系數，結果見表4。

2.5? ? 產量與產量構成因素的關聯序

關聯度是關聯系數的算術平均值，即ri=1/n∑§i（k），n為比較序列的數據，將表4中各因素的關聯系數代入該公式中，分別求出各因素與產量的關聯度和排序（X7>X6>X3>X2>X5>X1>X4>X8），結果見表5。

3? ? 結論與討論

根據灰色關聯度分析結果，河南新審定的18個小麥新品種產量構成因素對其產量的關聯度順序為穗粒數（0.782 6）>成穗率（0.759 1）>基本苗（0.739 9）>株高（0.739 5）>有效穗數（0.727 1）>全生育期（0.724 0）>最高莖蘗數（0.721 6）>千粒重（0.699 7）。根據關聯度分析的原理可知，關聯度大小用于描述各因子的重要性，關聯度大，則表明該因素對產量的貢獻較大;關聯度小，則表明對產量的貢獻較小[8]。由此表明，穗粒數、成穗率、基本苗等3個性狀對小麥產量的影響作用較大。因此，在河南省小麥新品種選育中，首先應注重多花多粒、成穗率高、出苗率高的性狀;其次是考慮株高、分蘗力強和生育期要適中;同時兼顧好最高分蘗和千粒重等產量構成因素，既要考慮限制產量的主要制約因素，同時也要兼顧其他性狀，最大限度地提高品種的產量潛力[9]。在栽培措施上，應在保證一定基本苗的基礎上，適當增加穗粒數，提高成穗率，提高單位面積上的有效穗數，擴大生物產量，提高庫一源比，促進各性狀協調一致，達到提高產量的目的。

4? ? 參考文獻

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