魯南地區水稻產量與主要農藝性狀的灰色關聯度分析

劉麗娟,劉延剛

（臨沂市農業科學院，山東 臨沂 276012）

水稻（Oryza sativa L.）是我國最主要的糧食作物，中國水稻育種技術先進，為高產、多抗、廣適、 優質水稻新品種選育和推廣提供了有力的支撐。水稻產量的增加、品質的改善和抗性的提高對解我國決糧食安全問題、 減輕環境污染等具有舉足輕重的作用［1－2］。 隨著社會經濟發展、農業結構調整及農村勞動力向其他產業轉移， 我國水稻生產面臨稻田面積和雙季稻面積下降、水資源短缺、土壤結構變差及肥力下降、自然災害頻發、生產規模小且分散等問題， 制約了水稻生產向高質量發展［3］。 水稻生產實踐的歷史證明，在增加產量、改善品質和提高抗性的諸多因素中， 品種選育是最經濟、最有效且最具潛力的重要因素［2］。 水稻矮化育種(綠色革命)、雜交水稻和超級稻的應用，實現了我國水稻產量的三次飛躍［4］。袁隆平［5］研究表明我國優良品種對水稻產量的貢獻率占所有增產措施的60%。 為保障糧食安全， 需進一步加快不同生態類型水稻品種的選育及應用, 因不同類型品種的生育特性差異較大，需要良種良法配套，使品種適用于水稻生產的需要。

針對地區生態環境特點，準確、科學、全面地分析評價水稻品種， 對于水稻新品種的選育和應用具有重要意義。 但當前分析評價中多將產量作為主要的評價指標， 采用常規方法對影響產量的3 個基本因素（單位面積穗數、每穗結實粒數和千粒重）進行定性比較，較少對多個性狀進行綜合、定量的評價分析［6］。 自1988 年鄧聚龍［7］提出灰色關聯度分析方法以來， 在品種評價和篩選中得到較廣泛的應用，能較全面合理地綜合不同屬性，有效地將定性描述轉化為定量分析， 并獲得較可信的綜合評價結果［8－12］。胡其明等［13］研究認為利用灰色關聯度分析法綜合定量評價雜交水稻新品種的農藝性狀， 克服了單靠產量性狀評價品種優劣的弊端，能更加全面準確地揭示雜交水稻的本質。目前， 對魯南地區生態環境條件下進行水稻品種的綜合評價鮮有報道。 本研究利用灰色關聯度分析法對魯南地區21 個中晚熟中粳稻品種的10 個農藝性狀和產量進行分析， 明確農藝性狀對水稻產量的影響關系， 為魯南地區水稻新品種改良和應用提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

臨稻10 號（1）、臨稻16 號（2）、陽光600（3）、圣稻20（4）、陽光800（5）、臨稻21 號（6）、潤農4號（7）、臨稻22 號（8）、臨稻23 號（9）、臨稻24 號（10）、南粳505（11）、圣糯1 號（12）、圣稻26（13）、大糧306（14）、潤農303（15）、日稻1 號（16）、濟稻4 號（17）、圣香糯1 號（18）、臨稻26（19）、圣稻31（20）、圣香802（21），均為中晚熟中粳稻品種。

1.2 試驗地概況

試驗于2019 年在臨沂市農業科學院水稻研究所試驗地進行，地勢平坦，排灌方便，土質為壤土，肥力中等。 秧田四周為小麥田，大田前茬為小麥。該地屬暖溫帶季風區大陸性氣候，年平均氣溫13.3 ℃，年降雨量793.9 mm 左右，無霜期198 d左右。

1.3 試驗方法

試驗采用隨機區組設計，設3 次重復，小區面積13.3 m2，四周設保護行。 所有參試品種于5 月15 日播種（旱育秧），6 月20 日麥收后旋耕整地，6月25 日手工插秧， 行株距為25.0 cm×13.3 cm。田間管理同常規大田。 在生長關鍵期進行田間觀察測量，記錄生育期（d）、最高苗數（個／667 m2）、株高（cm），成熟期每小區取有代表性的10 墩進行考種，記錄穗長（cm）、穗總粒數（粒）、穗實粒數（粒）、結實率（%）、千粒重（g），全區收獲計算產量（kg／667 m2），數據為3 次重復的平均值。

1.4 統計分析

通過灰色關聯度分析方法， 計算各農藝性狀與產量的關聯系數及關聯度，并進行排序。所有的數據計算及分析均在Excel 2007 軟件中進行。

2 結果與分析

2.1 各參試品種農藝性狀、經濟性狀和產量的表現

各個參試材料性狀指標平均值見表1。從表1可知，21 個水稻品種的全生育期150～162 d、有效穗數25.9～33.5 萬／667 m2、成穗率72.5%～83.7%、株高89～104 cm、 穗長14～18 cm、 穗總粒數111.1～163.7 粒、穗實粒數104.5～135.9 粒、結實率80.1%～94.7%、 千粒重24.6～28.4 g， 產量587.9～698.6 kg／667 m2。

表1 參試材料各性狀指標平均值

2.2 數據標準化處理

本研究旨在分析各因素對水稻產量的影響，按照鄧聚龍［14］灰色系統理論，將產量和各農藝性狀視為一個灰色系統， 設產量為參考數列， 記作X0；其余10 個性狀作為一個比較數列，分別記為全生育期（X1）、最高苗數（X2）、有效穗數（X3）、成穗率（X4）、株高（X5）、穗長（X6）、總粒數（X7）、實粒數（X8）、結實率（X9）、千粒重（X10），見表2。

表2 數據標準化處理

由于各性狀的量綱不同， 相互間無法進行比較， 采用均值化對產量和主要農藝性狀原始數據進行標準化處理。根據育種目標的要求，先分別求出各序列的平均數， 再用平均數除各序列的原始數據，得到新的數據列，即為均值化序列［15］。

2.3 計算參考數列與比較數列的絕對差值

求出參考數列與比較數列的絕對差值 （表3）。根據原始數據標準化處理結果，進一步求出水稻產量X0與主要農藝性狀Xi對應點的絕對差值，即Δi（k）＝｜X0（k）－Xi（k）｜。 得出兩級最小差min min｜Δi（k）｜＝0.0017，兩級最大差max max｜Δi（k）｜＝0.2319。

表3 參考數列與各比較數列的絕對差值

2.4 計算關聯系數

計算各性狀與產量的灰色關聯系數 （表4）。

表4 水稻產量與主要農藝性狀的關聯系數

按照公式

2.5 各性狀指標的關聯度

3 討論與結論

水稻生長是一個發展變化系統， 在這個變化的系統中， 某一性狀對水稻產量的影響也是變化的。由于水稻品種、自然環境、栽培方式等不同，通過灰色關聯度分析得到的結果也不盡相同。 譚可菲［16］研究認為千粒重、結實率和有效穗數對水稻產量的影響遠遠大于穗長和株高對產量的影響。楊婷婷等［17］研究認為生育期是影響水稻產量的最主要因素，其次因素依次是千粒重、株高、一次分枝數、穗長、有效穗數、著粒密度、穗粒數、抗倒伏系數、穗實粒數、生物產量。 嚴明建等［18］研究認為穗、 粒兼顧型水稻組合產量與各性狀的關聯度按大小順序依次為實粒數＞結實率＞有效穗＞千粒重＞全生育期，表明每穗實粒數的高低是影響該類型組合產量的主要因素，有效穗及各粒重次之；重穗型組合產量與各性狀的關聯度按大小順序依次為： 有效穗＞實粒數＞結實率＞千粒重＞全生育期，表明有效穗是影響該類型組合產量的主要因素，每穗實粒數次之。

表5 產量與各性狀的關聯度和排序

本研究分析的10 個農藝性對產量的重要性為千粒重＞全生育期＞成穗率＞結實率＞有效穗＞株高＞最高苗＞穗長＞穗實粒數＞穗總粒數。 在10 個性狀中， 關聯度排序前5 位的是千粒重、 全生育期、成穗率、結實率、有效穗，其中千粒重與產量的關聯度最大0.8163， 表明千粒重是對產量影響最大的一個性狀， 在高產目標選育中大籽粒材料是優先考慮對象。 全生育期對產量的關聯度為0.7877，是僅次于千粒重的關聯度，在魯南地區水稻育種和品種推廣中選擇生育期適中的品種，確保適期成熟。 第三、第四為成穗率和結實率，兩者對產量影響的關聯度相近， 水稻生長后期要加強肥水管理，提高成穗率和結實率。本文中與產量關聯度排序5～10 的農藝性狀為有效穗數、 株高、最高苗數、穗長、實粒數、穗粒數，分別為0.7385、0.7382、0.7327、0.7302、0.6917、0.6661， 表 明 這6個指標在高產組合中對產量的影響一般。因此，在魯南地區水稻高產栽培的過程對千粒重、 全生育期、成穗率、結實率這4 個性狀著重考慮和選擇，但也不能忽視其他性狀的表現。