2013—2015 年黃淮北片小麥區試品種主成分變化趨勢與分析

李麗麗，侯慶迎，肖 磊

（1.邯鄲市農業科學院，河北邯鄲056001；2.泰安市汶農種業有限責任公司，山東泰安271026）

國家黃淮北片小麥區域試驗包括山東省的全部、河北省的中南部和山西省的南部區域，是這些地方的小麥品種進入生產推廣的門戶途徑。近年來，有關區試研究的工作也較多見。從單區試點數據研究到多區試點數據分析[1-6]；從單年份的數據探討到多年份的數據總結[1-4，7]；此外，在研究的方法與側重點方面也有所不同[4，8-9]。生態條件因區域的不同形成差異，會導致小麥表現出不同的響應。黃淮北片泰安試點位于泰山腳下，受到泰山的影響，當地生態條件和氣象因子不同于其他試點。筆者以泰安試點近3 a 的黃淮北片小麥品種區試數據為基礎，運用均值比較、相關分析和最優尺度分析法研究了該區域的試驗數據，以期為黃淮北片小麥新品種的選育以及參試品種的篩選提供參考依據。

1 材料和方法

1.1 試驗地概況

試驗地位于山東省中部的泰安市，地處東經116°02′～117°59′、北緯35°38′～36°28′，屬溫帶半濕潤大陸性季風氣候區，年平均氣溫13 ℃，年平均降水量697 mm。試驗地前茬作物為玉米，土質為沙壤土。播種前整地施基肥。其他管理措施參照國家黃淮北片小麥區試標準要求。

1.2 供試材料

2013 年國家黃淮北片水地組小麥新品種區域試驗分A 和B 兩組，每組14 個品種，共計28 個品種（包括對照良星99）；2014 年區域試驗分A 和B兩組，每組13 個品種，共計26 個品種（包括對照良星99）；2015 年區域試驗分A 和B 兩組，每組15 個品種，共計30 個品種（包括對照良星99）。

1.3 研究方法

選取品種的主成分指標有產量、公頃穗數、穗粒數、千粒質量、株高和生育期，計算這些指標的平均值，分析近3 a 小麥參試品種主成分的變化趨勢。對各年份的這些指標進行相關性分析，并就不同年份指標的相關性進行比較。運用最優尺度回歸分析法，研究各指標對產量的重要性，并綜合分析參試品種中應注意的幾項重要性狀。

2 結果與分析

2.1 近3 a 小麥品種主成分變化趨勢

從表1 可以看出，近3 a 小麥區試品種的公頃產量均在9 000 kg 以上，各年份間產量差值在75～105 kg/hm2。公頃穗數、最大分蘗數的變化與產量的變化趨勢類似，均是2014 年＞2015 年＞2013 年，公頃穗數年度間差值在15 萬～45 萬穗/hm2，最大分蘗數年度間差值在150 萬個/hm2左右。穗粒數與生育期的變化趨勢類似，在3 a 間處于升高趨勢；千粒質量的變化與穗粒數相反，3 a 間逐漸下降。3 a間區試品種的株高在85 cm 左右，以2015 年的最低，2014 年的最高。

表1 近3 a 小麥品種主成分的變化

2.2 近3 a 小麥品種主成分間的相關性分析

從表2 可以看出，2013—2015 年間，小麥品種產量三要素公頃穗數、穗粒數和千粒質量與產量間基本保持正相關趨勢，其中，2015 年的公頃穗數、千粒質量與產量間的相關性達極顯著水平，因此，2015 年的公頃穗數和千粒質量成為產量提高的重要因子，這進一步解釋了表1 中2015 年的公頃穗數比2014 年少30 萬穗左右，千粒質量分別比2014、2013 年低0.89、6.52 g。在穗粒數方面，2013、2014、2015 年的產量與穗粒數分別呈顯著正相關、極顯著正相關和不顯著的正相關，因此，2013 年和2014 年的穗粒數成為產量提高的限制因子。2014 年的產量與千粒質量呈不顯著的負相關，原因可能是2014 年的絕大多數小麥品種由于千粒質量過高，而產量三因素方面未能協調好，引起許多品種千粒質量較高而產量相對較低。

表2 2013—2015 年小麥品種主成分間的相關性分析

2013—2015 年最大分蘗數、株高、生育期與產量的相關性較為復雜，年度間的差異較大。其中，2013 年，產量與株高呈顯著負相關，與最大分蘗數和生育期的相關性不顯著；2014 年，產量與最大分蘗數呈極顯著正相關，而與生育期呈顯著負相關，與株高的相關性不顯著；2015 年，產量與株高呈顯著正相關，與最大分蘗數和生育期呈不顯著的正相關。

產量三要素公頃穗數、穗粒數和千粒質量間表現出兩者之間存在負相關的趨勢，這與許多研究者的結果有相似之處[5-7]，其中，2013 年的公頃穗數和穗粒數間呈現極顯著的負相關，千粒質量與公頃穗數、穗粒數間的相關性不顯著；2014 年，穗粒數和千粒質量間相關性達極顯著水平，公頃穗數與穗粒數、千粒質量的相關性不顯著；2015 年，公頃穗數和穗粒數間的相關性達極顯著水平，千粒質量與公頃穗數、穗粒數間呈現不顯著的正相關。綜上分析可以看出，產量三要素只有2 項指標間呈現極顯著的負相關，其他指標間差異不顯著。

最大分蘗數、生育期、株高間的相關性未達顯著水平。其中，2013、2014 年，最大分蘗數與生育期間呈現不顯著的負相關，2015 年的最大分蘗數與株高也呈現不顯著的負相關，而各年份的生育期與株高間呈現不顯著的正相關。

2.3 近3 a 小麥品種各主成分對產量貢獻的重要性分析

由表3 可知，2013 年，對產量貢獻的重要性由高到低的順序為穗粒數＞千粒質量＞株高＞公頃穗數＞生育期＞最大分蘗數；2014 年，對產量貢獻的重要性由高到低的順序為穗粒數＞公頃穗數＞最大分蘗數＞生育期＞株高＞千粒質量；2015 年，對產量貢獻的重要性由高到低的順序為千粒質量＞公頃穗數＞株高＞最大分蘗數＞生育期＞穗粒數。

表3 近3 a 小麥品種各主成分對產量的影響程度

通過以上分析可以看出，各年份對產量貢獻重要性的前兩位均為產量三要素的其中兩要素，另一要素由于未協調好三者關系，遠次于前兩位的作用。最大分蘗數和株高對產量的貢獻也較大，在參試品種篩選中應引起注意。而生育期對產量的貢獻也不應忽視。詹秋文等[11]研究表明，小麥生育期越長，產量越高，原因可能是生育期長的品種能延長干物質積累的時間，進而增加小麥的產量。

3 結論與討論

本研究表明，2013—2015 年黃淮北片小麥品種各項參數因年份的變化而存在差異。其中，各年份的小麥公頃產量保持在9 000 kg 以上，株高維持在85 cm 左右，較其他參數相對穩定。穗粒數和生育期在3 a 間處于升高的趨勢，而千粒質量處于降低的趨勢；對各項參數的相關性分析表明，近3 a 的小麥產量與其構成三要素間存在正相關趨勢，但三要素之間存在負相關趨勢，最大分蘗數、株高及生育期與產量的相關性因年度的變化相差較大；為明確各項參試指標對產量的影響程度，運用最優尺度回歸法分析了各年份產量影響因子的作用程度，3 a間產量三要素中的兩要素對產量的影響程度最大，最大分蘗數、株高及生育期對產量的影響程度也較大，今后在小麥新品種選育中，不應忽視最大分蘗數、株高和生育期。

一般認為，株高越高，生育期越長，產量也越高[10-12]。其中，株高每增加1 cm，單株粒質量可增加0.24 g[13]，而株高的降低，會導致大量無效分蘗的產生，并能引起葉片間遮光和競爭，進而限制了產量的提高[14]；生育期長的品種能夠延長干物質積累的時間，進而增加產量。本研究表明，株高相對高的品種可能沒有株高低的品種產量高。這是由于產量是一個多因素控制的綜合性狀，受遺傳背景和生態環境條件的制約[15]。同樣，生育期長的品種產量低，可能是由于生育期延長后，雖然干物質積累的時間得到延長，但干物質消耗的量大于積累的量，所以，生育期對小麥產量的影響除受時間的影響外，還取決于干物質積累與消耗所占的比例。