適宜瓜棉套作模式陸地棉品種的評價與篩選

劉翔宇,婁善偉，王瑞華，張鵬忠，巴哈爾古麗·先木西，彭 華，任紅松

(1.新疆農業科學院吐魯番農業科學研究所，新疆吐魯番 838000；2.國家棉花工程技術研究中心，烏魯木齊 830091)

0 引 言

【研究意義】棉花是新疆農業發展的支柱型產業[1]，哈密瓜是新疆傳統的名優特產[2]。發展多熟立體種植模式，可以實現農業增效，化肥、農藥減量和節省水資源的目的[3]。目前，以匍匐生長的西甜瓜與立生的棉花互補搭配，構建套作群體，在生產上已有較大面積應用，但瓜棉套作模式，對棉花品種的形態結構、產量結構和生長發育進程等要求與棉花單作有著較大差別。在瓜棉套作模式下，開展棉花品種的評價、篩選對發展立體種植模式和節本增效具有重要意義。【前人研究進展】近年來，國內外有瓜棉套作的栽培技術[1-4]、化肥和農藥減施[5，6]、節水灌溉[7，8]、提高農民收益等[9，10]等研究，同時我國新疆在棉花育種[11，12]、栽培[13]和機械化等[14-16]有研究成果。艾尼江[17]研究了新疆棉花的產量、品質、早熟性等遺傳性狀的QTL定位、遺傳性與早熟性相關的灰色關聯分析和新疆不同植棉區棉花品種早熟性的遺傳多樣性；劉鵬鵬等[18]采用隸屬函數與綜合抗旱系數結合的方法，對眾多棉花品種在新疆的生態適應性進行了抗旱性評價；劉翔宇等[19]在新疆季節性水分匱乏條件下，自國內外引進126份優異陸地棉種質資源，從棉花的形態指標、產量指標和品質指標進行了分類、評價、篩選。【本研究切入點】新疆棉花育種研究[20-22]指出區域試驗確定一個棉區的主栽品種時，要綜合考慮棉花的各方面指標，不能隨意擬定評價標準。不能片面追求產量、衣分，要綜合考慮棉花的形態指標、產量指標、品質指標等綜合指標。研究篩選適宜瓜棉套作模式的陸地棉品種，評價套作棉花的形態和產量。【擬解決的關鍵問題】應用主成分分析、聚類分析和灰色關聯度分析等多元分析方法，分析瓜棉套作模式下棉花的形態指標和產量指標，評價套作棉花的形態和產量，為瓜棉套作模式下棉花品種篩選提供參考。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗于2018～2019年在新疆農科院吐魯番農業科學研究所東坎試驗基地完成。基地溫帶干旱荒漠氣候，干燥少雨，年平均降水量16.4 mm，蒸發量3 000 mm以上，日照充足，晝夜溫差大，年有效活動積溫5 300℃以上，無霜期270 d。

供試14個陸地棉品種，來源不同、具有不同生物學特征，且在國內具有一定代表性或主栽的陸地棉品種。

哈密瓜品種(1個)：西州蜜25號。

棉花品種(14個)及代號：中棉49號(A1)、中棉63號(A2)、中棉66號(A3)、中棉79號(A4)、新陸中40號(A5)、新陸中49號(A6)、新陸中51號(A7)、新陸中56號(A8)、陸地棉系1號(A9)、陸地棉系2號(A10)、興農6號(A11)、興農7號(A12)、銀康1號(A13)和岱字-80(CK)。瓜株行距為4．5 m×0．45 m，機器鋪地膜。表1

1.2 方 法

隨機區組設計，重復3次，每重復3行，行長5 m，重復間留走道0.5 m,試驗地面積450 m2。

2018～2019年，均于3月15日地膜上移栽哈密瓜幼苗，拱棚覆蓋；20 d后在拱棚內點播棉花：瓜苗間點播4穴，每穴2株，瓜畦中間再點播與瓜苗間相同數量的棉花。2018年6月21日、2019年6月21日收獲哈密瓜，瓜收獲完畢后，緊接著清除瓜瓤，水肥促棉花生長。2018年9月1～5日收獲棉花一茬花，10月10～15日收獲二茬花；2019年9月6～10日收獲一茬花，10月15～20日收獲二茬花。年際間田間栽培管理方式相同。

株高(X1，cm)、果枝節位(X2，節)果枝數(X3，個)；產量指標：吐絮鈴數(X4，個)、有效鈴數(X5，個)、單鈴重(X6，g)、衣分(X7，%)、籽棉產量(X8，kg/hm2)、皮棉產量(X9，kg/hm2)、生育期(X4，d)；共10項數量性狀。形態指標于各品種成熟期田間觀測記載，產量指標于二茬花收獲后測量記載。為使各性狀均以最大值表示最優，對部分性狀的田間試驗結果進行變換：X10為103/生育期。表1

表1 參試棉花品種及各指標值Table 1 Cotton Varieties and Index Values

1.3 數據處理

采用相關分析、主成分分析、聚類分析、判別分析和加權關聯度分析，以期找出具有生物學及專業意義的統計參數，為棉花品種綜合評價及篩選決策提供有益的信息。數據的統計處理應用Data Processing System 15.10分析完成。

2 結果與分析

2.1 相關分析

研究表明，10個性狀間，有著正負和強弱復雜的相關關系，其中，果枝數與株高、籽棉產量與單鈴重、皮棉產量與籽棉產量這3對數量性狀相關性達到極顯著水平(P<0.01)，衣分與果枝數、有效鈴數與吐絮鈴數這2對數量性狀間相關性達到顯著水平(P<0.05)。表2

表2 相關分析Table 2 The correlation analysis data

注：*表示顯著相關(P<0.05)；**表示極顯著相關(P<0.01)
Note:*Means the coefficient is significantly correlation atP< 0.05;** means the coefficient is extremely significantly correlation atP< 0.01

2.2 主成分

研究表明,10個性狀經主成分分析，前5個主成分的貢獻率分別為26.89%、21.94%、18.19%、13.23%和9.53%，累積貢獻率達89.77%。前5個主成分對10個指標變量的貢獻為0.655～0.976。經主成分降維處理，將10個性狀轉換為5個新的主成分，能夠反映10個指標攜帶的絕大部分信息。

果枝節位、果枝數、籽棉產量和皮棉產量這4個指標在第一主成分上載荷較高，第一主成分基本反映了這4個指標的信息。第一主成分相當于2.688個原始指標的作用，可反映原始數據信息量的26.89%。表3

株高、果枝數和衣分這3個指標在第二主成分上載荷較高，第二主成分基本反映了這3個指標的信息,第二主成分相當于2.194個原始指標的作用，可反映原始數據信息量的21.94%。

吐絮鈴、生育期這2個指標在第三主成分上載荷較高，有效鈴數在第四主成分上載荷較高說明第三、四、五主成分基本反映了這3個指標的信息，第三、四、五主成分合起來相當于4.095個原始指標的作用，可反映原始數據信息量的40.95%。 表3

2.3 聚類分析與判別

采用離差平方和方法，將14個品種的主成分值進行系統聚類。當類間距離為4.75時，可將14個品種聚為3大類。圖1

研究表明,以5個主成分作為判別變量，建立判別函數。在建立判別函數前，先對5個因子進行假設檢驗，經過假設檢驗，X1、X2、X3、X4、X55個因子的P值均小于顯著水平α的臨界值0.05，結果可靠，入選。表4

表3 主成分Table 3 Principal component analysis

圖1 參試品種聚類
Fig.1 Cluster diagram of tested varieties

表4 假設檢驗Table 4 Hypothesis Testing

經假設檢驗，可得到下列判別分析函數式：

Y1= -3.1-1.736X1+0.798X2-0.453X3-4.35X4-1.376X5

Y2= -15.311+3.014X1+2.663X2+5.427X3-2.956X4+9.818X5

Y3= -3.754+0.731X1-1.686X2-1.356X3+5.335X4-1.897X5

根據判別函數模型，對14個品種重新判別歸類。研究表明，判對概率100%，誤判率為0。建立的3個判別函數的判別能力強，聚類分析結果準確可靠，可用于棉花品種的分類評價。在瓜套棉栽培模式下，14個棉花品種可分為3種類型。表5

表5 聚類分析Table 5 ClusterAnalysis Results

第一類(Ⅰ)形態不繁茂且低產型，包括興農6號、新陸中49號、銀康1號、中棉66號、中棉79號和陸地棉系2號6個品種。此類籽棉產量均值4.15 t/hm2，皮棉均值1.9 t/hm2，低于對照岱字-80，說明比現有瓜套棉模式的主栽品種岱字-80還要低。

第二類(Ⅱ)形態較繁茂且高產型，包括興農7號和新陸中51號2個品種。此類棉花品種籽棉產量均值5.11 t/hm2，皮棉產量均值2.29 t/hm2，衣分44.87%，3個主要產量指標均高于對照岱字-80。

第三類(Ⅲ)形態繁茂且產量較高型，包括新陸中40號、中棉49號、中棉63號、新陸中56號、陸地棉系1號、岱字-80(CK)共6個品種。此類棉花品種籽棉產量均值4.55 t/hm2，皮棉產量均值1.97 t/hm2，2個主要產量指標低于對照岱字-80。

2.4 關聯分析

灰色關聯度分析法[23，24]的分析方法：對表1中各指標進行無量綱化處理。將無量綱化后的數據，利用公式(1)分別計算出參試品種的關聯系數。

(1)

式中ρ為分辨系數，ξi(k)為第i個品種第k個指標的關聯系數。

最后，計算品種的加權關聯度，通過比較品種加權關聯度的大小，對14個棉花品種在瓜棉套種模式下的優劣進行排序。

(2)

式中γ 表示加權關聯度，Wk為第k個指標的權重，n為指標個數。

用主成分分析法確定指標的權重第一、第二、第三、第四和第五主成分的累積貢獻率高達89.77%，代表了原始指標的大部分信息。以前五個主成分分析的因子載荷量，計算各因子在棉花評比試驗中的作用大小，確定權重。算出各主成分的特征值、貢獻率和累計貢獻率算出各因子在各主成分上的載荷量，計算各指標的權重。表6

表6 指標權重Table 6 Index Weight

根據14個品種的主成分值，計算加權關聯度及排名。

研究表明,岱字-80(CK)加權關聯度值為0.522。中棉79號、興農6號、新陸中56號、中棉49號、陸地棉系2號、銀康1號和中棉66號，這7個品種的加權關聯度低于岱字-80(CK)；興農7號、陸地棉系1號、新陸中49號、新陸中51號、新陸中40號和中棉63號，這6個品種的加權關聯度高于岱字-80(CK)。表7

表7 加權關聯度Table 7 Weighted Correlation Analysis Results

3 討 論

3.1 評價方法的確定

近年來，對于農作物品種的評價，逐漸由單一指標到多指標綜合，由定性到定量發展變化的趨勢，由多指標數量性狀構建的綜合評價體系更接近反映品種的真實生產能力。數理統計、灰色系統理論等學科的發展為多元評價體系的構建提供了可能。作物品種評價主要有：模糊數學法、百分制記分法、層次分析法、主成分分析、聚類分析和灰色系統分析法等[25，26]，不同方法對應著不同的數學原理。主成分分析是把許多具有相關性的指標簡化為互不相關的少許幾個損失信息輕微的主成分的統計方法,聚類分析是研究生物資源關系分類的多元統計方法。近年來，主成分與聚類分析結合應用于紫薯[27]、甜瓜[28]和野蓮花[29]等農作物分類的成果屢見報道，在棉花上也有研究，董承光等[30]對84份陸地棉的表型性狀進行了主成分及聚類分析，結果將84個材料分為4個類群。材料的簡化分類為優異等位基因的挖掘、親本材料的選擇和創新育種方向提供了技術支撐。

研究先對瓜棉套作模式下的棉花形態指標和產量指標共10個性狀進行主成分分析，并將其簡化成5個主成分，累積方差貢獻率89.77%，包含了10個性狀的主要信息，對相關的性狀進行了降維。再利用主成分值進行聚類分析，增強了聚類分析結果的真實可靠性。用判別分析法驗證聚類結果，統計分析方法科學性強。

3.2 評價指標

在瓜棉套作模式下，考慮棉花產量，又兼顧高溫期哈密瓜和棉花共生階段棉花對瓜的遮蔽作用的原則，確定了10個評價指標。既將株高、果枝數等反映棉花形態繁茂度的指標考慮在內，也將有效鈴、單鈴重、衣分、籽棉產量和皮棉產量等反映棉花產量的指標納入。

試驗過程中，諸品種發病輕微、差異較小，且條件不能滿足人工接種后再評價的要求，所以沒顧及病蟲害對試驗的影響。可專題開展抗病性試驗，再將結果納入評價體系里。

表型性狀易受外部環境影響，控制好環境因素，聚類結果才準確[31]。

4 結 論

興農7號和新陸中51號，這2個品種在吐魯番瓜套棉栽培模式下具有生產潛力和推廣應用價值。陸地棉系1號、新陸中40號、新陸中49號，這3個品種可作為儲備品種。