新春系列不同小麥品種品質性狀的分析與評價

雷建峰，蘇麗麗，赫云建，周桂玲，代培紅

（1新疆農業大學農學院，烏魯木齊 830052；2烏魯木齊米東區三道壩鎮產業發展服務中心，烏魯木齊 831404）

0 引言

小麥(TriticumaestivumL.)是世界上最重要的糧食作物之一，在中國是第三大糧食作物[1]。近幾年，中國小麥生產基本達到供需平衡，但是隨著人民生活水平的日益提高、小麥收儲企業、食品工業、國內外貿易的迅速發展，對小麥品質的要求越來越高[2-3]。2017年全國農業工作會議部署：關于深入推進農業供給側結構性改革，切實做到穩定糧食生產，鞏固提升糧食產能。這就要求對現有的栽培小麥品種進行合理規劃，篩選出高產、優質且適宜當地生產的小麥主栽品種。

‘新春6號’于1993年通過新疆維吾爾自治區品種審定委員會審定，在新疆推廣種植已達22年之久[4]。目前，由于該品種出現了黑胚率高、面筋含量低、面粉質量不高，無法制作高檔食品、綜合品質性狀表現差的問題，導致出現農民交售小麥困難的局面。為此，篩選出適宜在新疆種植生長且綜合品質性狀能夠更換‘新春6號’的小麥品種具有現實意義。

小麥品質是一個綜合復雜的概念，評價某個小麥品種品質優劣的指標多達36項[5]。小麥品質受生長地理位置和環境影響差異較大。同時，小麥品質又受到基因型、環境的影響[6-7]。如果使用單一指標判斷小麥的品質極易受到外界環境及自身基因型差異影響而導致結果不可靠。越來越多的學者在研究小麥的品質過程中采用了多指標綜合評定的方法來判斷品種品質的優劣，如相關性分析[8-10]、主成分分析[11-13]、隸屬函數分析[14-16]、聚類分析[17-19]等，為小麥品質改良提供了重要的科學依據。孫彩玲等[5]利用主成分和聚類分析法對山東省參加區試的297個小麥品種的品質進行了分析和綜合評價，統計分析顯示：面筋指數、沉淀值、面團形成時間和面團穩定時間是影響山東小麥品質的主要原因。雷家容等[20]對24份綿陽系列小麥品種的品質進行了相關性和聚類分析，將供試材料按照品質性狀分為3大類，綜合評價出優良性狀的小麥品種。要燕杰等[21]利用相關性分析和隸屬函數分析法對96份不同小麥品種的性狀組成進行了綜合評價。雖然小麥的品質是一個復雜的綜合性狀，但是合理的評價體系可以準確的鑒定小麥品質的優劣。

本研究以9份新春系列的小麥品種為試驗材料，利用相關性分析、主成分分析和聚類分析方法，研究粗蛋白質、濕面筋、面粉出粉率、降落數值、面團形成時間、面團穩定時間等14個品質性狀指標，并基于各測定指標與品質的關系，建立可靠的小麥品質評價數學模型，為新疆春小麥品種的更換、選育及大規模的推廣提供理論依據和方法。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

供試小麥品種（表1）及抽樣資料、樣品信息均由巴州種子管理站提供，參試品種共計9個：‘新春6號’（對照）、‘新春26號’、‘新春29號’、‘新春31號’、‘新春35號’、‘新春37號’、‘新春38號’、‘新春39號’、‘新春41號’。試驗地均采用隨機區組排列，設3個重復，試驗區四周設有保護行，大田管理按照當地常規高產小麥管理技術進行，機械收獲晾曬后儲藏作為品質測試材料。

表1 供試小麥品種

1.2 測定項目與方法

粗蛋白質（干基）：按照國標GB/T 5511—2008測定；籽粒水分：按照國標GB/T 5497—1985測定；濕面筋：按照國標GB/T 5506.2—2008測定；面粉出粉率：按照AACC 26-20方法測定；降落數值：按照國標GB/T 10361—2008測定；吸水量、面團形成時間、穩定時間、弱化度：按照國標GB/T 14614—2006測定；最大拉伸阻力Rm、恒定變形拉伸阻力R50、延伸性E、能量（面積）、Rm/E比值：按照國標GB/T 14615—2006測定。以上測定項目均委托農業部農產品質量監督檢驗測試中心（烏魯木齊）測定。

1.3 數據統計與分析

數據整理與分析采用Microsoft Excel 2013軟件，計算各品質性狀的最大值、最小值、平均值、標準差及變異系數；采用DPS v7.05軟件進行相關性分析、主成分分析及聚類分析。相關指標的計算參照文獻[22]。

品質優劣系數(QC)的計算見公式(1)，不同小麥品種各綜合指標的隸屬函數值[u(Xj)]的計算見公式(2)，各綜合指標的權重系數Wj的計算見公式(3)，各小麥品種的綜合品質評價(D)的計算見公式(4)。

式中，Xj表示第j個綜合指標；Xmin表示第j個綜合指標的最小值；Xmax表示第j個綜合指標的最大值。Wj表示第j個綜合指標在所有綜合指標中的重要程度即權重；Pj為各小麥品種第j個綜合指標的貢獻率。D值為各小麥品種由綜合指標評價所得的品質優劣綜合評價值。

2 結果與分析

2.1 不同小麥品種各單項指標的優劣系數及相關性分析

根據公式(1)計算各測試指標相對值即品質優劣系數(QC)。由表2可知，不同小麥品種單項測定指標的QC值不同，QC＞1的各項指標均較對照‘新春6號’有所增加，QC＜1的各項指標均較對照‘新春6號’有所下降，但不同小麥品種單項指標的變化幅度不盡相同。因此，用不同單項指標來評價不同品種小麥的品質，其結果均不相同，也很難真實的評價品質的優劣。

表2 各小麥品種單項指標的品質優劣系數

通過分析各測定指標間的相關性，可以揭示指標間是否存在依存關系[23]。本研究從各單項指標的相關系數矩陣（表3）可知，濕面筋與Rm/E比值呈顯著負相關；面粉出粉率與弱化度呈顯著負相關；面團形成時間與面團穩定時間呈極顯著正相關，與弱化度呈顯著負相關；面團穩定時間與弱化度呈極顯著負相關；弱化度與最大拉伸阻力呈顯著負相關；最大拉伸阻力與恒定變形拉伸阻力、能量（面積）、Rm/E比值呈極顯著正相關；恒定變形拉伸阻力與能量（面積）、Rm/E比值呈極顯著正相關；能量（面積）與Rm/E比值呈極顯著正相關。

表3 各小麥品種單項指標的相關系數矩陣

分析結果顯示，各測定指標間均存在或大或小的相關性，從而導致它們所提供的信息發生部分重疊。同時各單項指標在評價小麥品質優劣的體系中所起的作用也不相同，表明評價小麥品質優劣是一個復雜的綜合性狀，直接利用各單項指標不能準確、客觀地進行小麥品質鑒定。為了彌補單項指標評價小麥品質優劣的不足，需在此基礎上進一步利用多元統計方法進行分析。

2.2 主成分分析

主成分分析可將原來眾多具有一定相關性的單個指標組合成一組新的相互獨立的主成分單元，在損失較少原有信息的前提下，通過降維的方法濃縮數據和簡化指標，揭示變量間的關系[24]。對14個單項指標的測定值進行主成分分析，由表4可知，前5個綜合評價指標CI1-CI5的貢獻率分別為43.23%、25.61%、12.52%、7.63%和5.47%，累計貢獻率達94.46%，其余可忽略不計。這樣就可以將原來14個單項指標轉換為5個新的相互獨立的綜合指標，并代表了原始指標攜帶的絕大部分信息。

表4 各綜合指標的系數及貢獻率

2.3 品種綜合評價

2.3.1 隸屬函數分析 根據公式(2)計算每一品種（系）各綜合指標的隸屬函數值u(Xj)。由表5可以看出，對于同一綜合指標如CI1而言，‘新春37號’的u(X1)最大，為1.000，表明此品種在CI1表現為品質最優，而‘新春29號’的u(X1)最小，為0.000，表明此品種在這一綜合指標上表現為品質最差。

2.3.2 權重確定 根據各綜合指標貢獻率的大小，可用公式(3)計算其權重。經過統計分析，5個綜合指標的權重分別為：0.458、0.271、0.132、0.081和0.058（表5）。

表5 各品種的綜合指標值、權重、D值及綜合評價

2.3.3 綜合評價 采用公式(4)計算不同品種小麥的綜合品質得分，并根據D值大小對其品質優劣評價得分進行排序。由表5可知，‘新春35號’D值最小，表明在參試的9個新春系列的不同品種小麥中其品質最差；‘新春37號’D值最大，表明其品質最優。D值變化范圍在0.074～0.694之間，均值為0.487，變異系數為0.932。采用最長距離法對D值進行聚類分析（圖1），可將新春系列9個不同品種的小麥劃分為Ⅲ類：‘新春35號’為第Ⅰ類，屬于品質一般類型；‘新春29號’、‘新春26號’、‘新春39號’、‘新春31號’為第Ⅱ類，屬于品質良好類型；‘新春6號’、‘新春38號’、‘新春41號’和‘新春37號’為第Ⅲ類，屬于品質優類型。

圖1 小麥9個品種聚類樹狀圖

3 討論與結論

新疆麥區是中國優質小麥的主要供應基地之一。該地區選育的春小麥‘新春6號’一直是當地常年大面積推廣種植的小麥品種，對整個新疆地區的小麥生產、產量水平的提高做出了巨大貢獻。近年來，該品種出現了品質性狀表現差的問題，導致了市場價格走低的局面，嚴重打擊了農民對小麥種植的積極性。因此，迫切需要育種家發展和培育優質小麥來滿足市場需求。

本研究主要針對新春系列的9份春小麥的品質性狀包括粗蛋白質、籽粒水分、濕面筋、面粉出粉率、降落數值、吸水量、面團形成時間、穩定時間、弱化度、最大拉伸阻力Rm、恒定變形拉伸阻力R50、延伸性E、能量（面積）、Rm/E比值進行評價。已有多項研究結果表明：小麥品質是一個綜合性狀，不同品種的小麥品質也不相同[3,19]。傳統的小麥品質評價只是單個性狀的逐一比較，在國家小麥品種（系）審定規范中，雖然小麥品質以蛋白質含量，濕面筋含量，面團穩定時間等作為強、中、弱筋的分類標準，但仍然是單個指標的比較[5]。因此，孤立地使用某一單項指標很難反映小麥的品質特性；同時，在眾多評價指標間存在一定的相關性，導致它們所提供的信息發生部分重疊，而且每一指標的重要程度也不相同。因此，有必要運用多元分析方法對小麥的品質進行綜合評價，建立可靠的評價體系。

相關性分析可以揭示指標間是否存在依存關系及變化趨勢，本研究利用相關性分析能比較客觀地反映各測定指標間的變化趨勢；主成分分析可將原來具有相關性的多項指標轉化成新的個數較少且彼此獨立的綜合指標[25-26]，通過對小麥品質性狀的主成分分析，在小麥品質性狀育種過程中可以優先考慮影響品質主要性狀作為品質評價的重點指標，針對性對小麥品質進行高效選擇和有效改良。目前，對于小麥品質性狀的主成分進行了大量研究，然而對于不同小麥品系的品質性狀的主成分分析，獲得的主成分因子也不盡相同。本研究利用主成分分析法將小麥品質相關的14個測定指標轉化成5個相互的獨立的綜合指標，進一步通過隸屬函數分析法結合權重系數法計算出各綜合指標得分值（D值）。從而得出不同小麥品種的品質綜合得分。通過聚類分析，將9個小麥品種劃分為3大類型：品質一般、品質良好、品質優，其中‘新春37號’、‘新春41號’品質綜合表現較為突出（品質優類型）。

通過對9份新春系列小麥品種的主要品質性狀進行相關性分析、主成分分析及聚類分析，基本反映了9分小麥品質性狀的全面信息。本研究結果為新疆優質春小麥品中的選育、推廣及種質資源的鑒定與篩選提供理論依據。