基于產(chǎn)量相關(guān)性狀綜合評價晚播甜菜品種的適應(yīng)性

摘 要：【目的】研究甜菜在新疆南疆特定生態(tài)區(qū)的生長發(fā)育特性，為新疆南疆晚播甜菜提高產(chǎn)量及含糖量提供參考。

【方法】以新疆喀什地區(qū)引進(jìn)的14個甜菜品種為材料，測定甜菜生物量積累分配、收獲株數(shù)、塊根單重、產(chǎn)量及產(chǎn)糖量等11個產(chǎn)量相關(guān)性狀指標(biāo)，分析晚播甜菜變異系數(shù)、相關(guān)性、主成分、隸屬函數(shù)及劃分聚類，綜合評價晚播甜菜品種適應(yīng)性。

【結(jié)果】不同甜菜品種適應(yīng)性不同，11個產(chǎn)量相關(guān)性狀轉(zhuǎn)化為3個主成分，分別為生物量因子、塊根產(chǎn)量因子及產(chǎn)糖量因子，其累計方差貢獻(xiàn)率為89.886%。14 個甜菜品種聚類劃分為 3 類，其中品種KWS1130地上部和地下部生物量、根冠比及單根重等產(chǎn)量相關(guān)性的適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，綜合排名第一。

【結(jié)論】甜菜品種KWS1130適宜新疆南疆晚播種植，且能保證較高的產(chǎn)量和產(chǎn)糖量。

關(guān)鍵詞：甜菜；產(chǎn)量相關(guān)性狀；綜合評價；適應(yīng)性

中圖分類號：S566.5"" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A"" 文章編號：1001-4330（2024）06-1368-10

0 引 言

【研究意義】新疆是我國五大食糖作物主產(chǎn)區(qū)之一［1］ ，其甜菜種植面積和甜菜糖產(chǎn)量均位居全國第二名，每年種植面積穩(wěn)定在7×104hm2，約占全國的40%；年產(chǎn)糖50×104 t左右，約占全國總產(chǎn)量的50%以上；甜菜單產(chǎn)達(dá)61.05～70.65 t/hm2以上［2］，其中新疆南疆甜菜占25%。近年來，新疆南疆春播期大風(fēng)、沙塵暴及倒春寒等自然災(zāi)害頻發(fā)［3］，土壤失墑嚴(yán)重，輕者葉緣干枯，重者甜菜苗青枯死亡，將需多次重播或改種。選擇適宜晚播品種可降低自然災(zāi)害天氣對甜菜正常生長發(fā)育的影響。目前，關(guān)于甜菜品種適應(yīng)性和高產(chǎn)栽培模式等已有文獻(xiàn)報道［4-5］。但未見針對新疆南疆晚播的甜菜品種適應(yīng)性分析及基于產(chǎn)量相關(guān)性狀綜合評價文獻(xiàn)。因此研究新疆南疆晚播甜菜品種的適應(yīng)性，對甜菜優(yōu)良品種在新疆南疆特定的生態(tài)區(qū)域內(nèi)提升產(chǎn)量具有重要意義。【前人研究進(jìn)展】謝向譽等［6］研究發(fā)現(xiàn)，木薯單株產(chǎn)量與塊根數(shù)呈極顯著正相關(guān)（ P＜0.01） ，與收獲指數(shù)、生物產(chǎn)量、主莖高度呈顯著正相關(guān)（ P＜0.05） ，與干物質(zhì)含量呈顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.05）。甜菜塊根產(chǎn)量和含糖量是評價甜菜適應(yīng)性的重要性狀［7］。阿不都卡地爾·庫爾班等［8］分析深松對甜菜產(chǎn)量的調(diào)控發(fā)現(xiàn)，地下部生物量分配比例與產(chǎn)量、產(chǎn)糖量呈顯著正相關(guān)（ P＜0.05） ，甜菜地上部生物量分配呈顯著負(fù)相關(guān)（ P＜0.05） 。林明等［9］通過評價不同品種的生態(tài)穩(wěn)定性發(fā)現(xiàn)，甜菜產(chǎn)量與蒸騰速率、葉柄長、根圍、塊根單重、地上部及地下部干物質(zhì)積累量之間均呈顯著正相關(guān)。張自強等［10］對甜菜種質(zhì)主要農(nóng)藝性狀進(jìn)行了主成分分析，選取前６個主成分分析發(fā)現(xiàn)，株高和葉柄長等甜菜營養(yǎng)生長指標(biāo)對甜菜生長貢獻(xiàn)率最大。【本研究切入點】有關(guān)甜菜各個性狀的相關(guān)性、主成分及因子分析的評價研究已有報道，但對新疆南疆晚播甜菜品種適應(yīng)性分析及基于產(chǎn)量相關(guān)性狀綜合評價的文獻(xiàn)報道尚較少。需研究甜菜在新疆南疆特定生態(tài)區(qū)的生長發(fā)育特性及適應(yīng)性。【擬解決的關(guān)鍵問題】以新疆喀什地區(qū)引進(jìn)的14個甜菜品種為材料，測定甜菜生物量積累分配、收獲株數(shù)、塊根單重、產(chǎn)量及產(chǎn)糖量等11個產(chǎn)量相關(guān)性狀指標(biāo)，采用相關(guān)性、主成分、隸屬函數(shù)及聚類分析等方法綜合評價甜菜的適應(yīng)性，為進(jìn)一步研究甜菜在新疆南疆生態(tài)區(qū)的生長發(fā)育特性及選擇適宜種植品種提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗于2022年4～10月在新疆喀什地區(qū)伽師縣和夏阿瓦提鎮(zhèn)18村（39°35′58″N， 76°40′22″E），平均海拔1 208.6 m，年均氣溫11.7℃，年均降雨量54 mm，無霜期232 d左右，供試土壤0～20 cm，pH值7.9，有機質(zhì)16.82 g/kg，速效氮67.0mg/kg，速效磷30.6 mg/kg，速效鉀167 mg/kg。甜菜品種為KWS9899、KWS0993、KWS9962、KWS6653、KWS7744、KWS2407、KWS1130、KWS1132、KWS9898、KWS0158、KWS8805、KWS7748、KWS7772和KWS9147（CK）（均來自德國KWS公司）。表1

1.2 方 法

采用隨機區(qū)組試驗設(shè)計，設(shè)置14個處理，采用等行距種植模式，1膜2行，行距為45 cm，株距為14.3 cm。理論密度15.55×104 株/hm2，小區(qū)長10 m，寬7 m，面積70 m2，重復(fù)3次，試驗地總面積1 960 m2。于4月29日播種，中耕2次，灌水6次，其他按大田處理。

1.2.1 測定指標(biāo)

1.2.1.1 形態(tài)性狀

于收獲期每小區(qū)選取有代表性的5株甜菜測量各品種地下根部鮮重和地上部鮮重。

根冠比（RSR）=根部生物量積累（鮮重）收獲期/地上部生物量積累（鮮重）收獲期。

產(chǎn)量：收獲期各小區(qū)選取中間2行長勢均勻有代表性的6.67 m2實收實測，獲得產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

含糖率：于收獲期用手持式測糖儀實測各小區(qū)10株塊根，折算含糖率（折算系數(shù)通用為0.83）。

單株重：進(jìn)入成熟期后，每個試驗小區(qū)選擇中間2行，用卷尺量取6.67 m2 長的距離，挖出整株的甜菜，去葉留根，稱取根重。

1.2.1.2 適定性參數(shù)法

適定性參數(shù)以AP表示。

1.2.1.3 變異系數(shù)法

CV＝（Si/Xi）×100% .（2）

式中，Xi為第i個品種某個性狀的平均值。CV變異系數(shù)越小，i品種的該性狀越穩(wěn)定。

1.2.1.4 主成分

對產(chǎn)量相關(guān)性狀各原始變量（x1，x2，x3，x4，…， x11）進(jìn)行主成分分析，提取前ｍ個主成分（F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m），其方差分別為λ1，λ2，…，λｍ，以每個主成分F的貢獻(xiàn)率ai＝λi/pi=1λi為權(quán)數(shù)，構(gòu)建綜合評價模型F＝a1F1＋a2F2＋……＋amFm，計算每個品種的綜合得分，依據(jù)得分綜合評價參試品種［12］。

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS19.0進(jìn)行統(tǒng)計分析，方差分析均為0.05水平，采用Duncan新復(fù)極差多重比較法并用Excel2021作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同品種甜菜產(chǎn)量差異比較

2.1.1 不同甜菜品種生物量積累分配特性

研究表明，14個甜菜品種生物量積累分配差異較大。不同品種處理間地上部生物量積累（分配比例），地下部生物量積累（分配比例）、根冠比及總生物量積累均差異顯著（P＜0.05）。地上部生物量積累最高的品種為KWS1130（241.72 g/株），最低品種為KWS6653（184.76 g/株）。地上部生物量分配比例最高品種為KWS1132（23.96%），最低品種為KWS9962（18.13%）。地下部生物量積累最高品種為KWS1130（926.2 g/株），最低品種為KWS1132（713.27 g/株）。地下部生物量分配比例最高的品種為KWS9962（81.87%），最低的品種為KWS1132（76.04%）。根冠比最高的品種為KWS9962（4.54），最低的品種為KWS1132（3.18）?？偵锪糠e累最高的品種為KWS1130（1 167.92 g/株），最低的品種為KWS1132（937.88 g/株）。品種KWS1130地上部和地下部生物量積累最高，且根冠比大小較適當(dāng)，品種KWS1132地上部和地下部生物量積累最低，根冠比最低。表1

2.1.2 不同品種甜菜產(chǎn)量性狀特性

研究表明，14個甜菜品種產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成因素差異較大。不同品種處理間單根重、含糖量、產(chǎn)量及產(chǎn)糖量均差異顯著（Pgt;0.05）。單根重最高的品種為KWS1130（769.67 g/株），最低的品種為KWS1132（592.33 g/株）。含糖率最高的品種為KWS6653（20.40%），最低的品種為KWS1132（17.10%）。產(chǎn)量最高的品種為KWS8805（106.74 t/hm2），最低的品種為KWS7748（86.07 t/hm2）。產(chǎn)糖量最高的品種為KWS8805（21.56 t/hm2），最低的品種為KWS1132（15.21 t/hm2）。品種KWS8805產(chǎn)量及產(chǎn)糖量最高，且含糖率大小較適當(dāng)，品種KWS1132單根重、含糖率及產(chǎn)糖量最低。表2

2.2 不同甜菜品種產(chǎn)量相關(guān)性狀適應(yīng)性及變異差異比較

研究表明，不同甜菜品種收獲株數(shù)、塊根重、含糖率、產(chǎn)量、產(chǎn)糖量、地上部和地下部生物量積累分配、根冠比及總生物量積累差異較大。收獲株數(shù)性狀KWS6653適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS7748＞KWS1132＞KWS9147。單根重性狀KWS1132適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS7748＞KWS6653＞KWS9147=KWS0993。產(chǎn)量性狀KWS8805適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS9962＞KWS0993＞KWS7772。含糖率性狀KWS9899適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS0158＞KWS9147＞KWS0993＞KWS7772。產(chǎn)糖量性狀KWS1132和KWS8805適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS0993＞KWS0158＞KWS7748。生物量總積累性狀KWS6653適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS7748＞KWS9899＞KWS1132。地下部生物量積累性狀KWS7748適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS0993＞KWS6653＞KWS9899。地上部生物量積累性狀KWS2407適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS9147＞KWS1132=KWS9898。地上部和地下部生物量分配性狀KWS1130適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS2407=KWS7772＞KWS9898。根冠比性狀KWS1130適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強，其他品種適應(yīng)性和穩(wěn)定性依次為KWS2407=KWS7772＞KWS9898。表3，4

2.3 不同甜菜品種產(chǎn)量的相關(guān)性

研究表明，甜菜收獲株數(shù)與單根重差異極顯著（P＜0.01）負(fù)相關(guān)，與產(chǎn)量、含糖率、產(chǎn)糖量及地上部生物量分配比例呈正相關(guān)，甜菜收獲株數(shù)與塊根重、總生物量積累、地上部和地下部生物量積累、地下部生物量分配及根冠比呈負(fù)相關(guān)；單根重與總生物量積累和地下部生物量積累呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01），與產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)（P＜0.05）。與含糖率、產(chǎn)糖量、地下部生物量分配及根冠比呈正相關(guān)，與地上部生物量分配率呈負(fù)相關(guān)；產(chǎn)量與產(chǎn)糖量呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01），與含糖率、總生物量積累、地上部和地下部生物量積累、地下部生物量分配及根冠比呈正相關(guān)，與地上部生物量分配率呈負(fù)相關(guān)；含糖率與產(chǎn)糖量呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01），與地上部和地下部生物量積累、地下部生物量分配及根冠比呈正相關(guān)，與總生物量積累、地上部生物量分配呈負(fù)相關(guān)；產(chǎn)糖量與總生物量積累、地上部和地下部生物量積累、地下部生物量分配及根冠比呈正相關(guān)，與地上部生物量分配率呈負(fù)相關(guān)；總生物量積累與地下部生物量積累呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01），與地上部生物量積累、地下部生物量分配及根冠比呈正相關(guān)，與地上部生物量分配呈負(fù)相關(guān)；地下部生物量積累與地下部生物量分配、根冠比呈顯著正相關(guān)（P＜0.05），與地上部生物量分配呈顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.05）；地上部生物量積累與地下部生物量分配、根冠比呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），與地上部生物量分配呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01）；地下部生物量分配與地上部生物量分配呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01），與根冠比呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01）；地上部生物量分配與根冠比呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01）。甜菜各產(chǎn)量相關(guān)性狀之間存在相關(guān)性，地下部生物量積累直接影響總生物量積累和單根重。表5

2.4 不同甜菜品種產(chǎn)量相關(guān)性狀主成分

研究表明，不同品種產(chǎn)量相關(guān)性狀3個主成分特征值大于 1，累計方差貢獻(xiàn)率達(dá) 89.886%， 3個主成分能反映11個指標(biāo)的絕大部分信息。PC1 方差貢獻(xiàn)率為 43.081%，貢獻(xiàn)較大的為地下部生物量積累、地下部生物量分配比例、地上部生物量分配比例、根冠比、單根重，其中以地下部生物量積累的貢獻(xiàn)最大，載荷值 0.188，其次是地上部和地下部生物量分配比例，載荷值為 0.181，與生物量積累相關(guān)，PC1 可命名為生物量因子。而 PC2 方差貢獻(xiàn)率為 26.969%，貢獻(xiàn)較大的為產(chǎn)量、塊根重和總生物積累量，與 PC2呈正載荷，產(chǎn)量正載荷值最大為 0.203，PC2 主要反映塊根產(chǎn)量，可命名為塊根產(chǎn)量因子；PC3 方差貢獻(xiàn)率為 19.836%，貢獻(xiàn)較大的為收獲株數(shù)、產(chǎn)糖量，載荷值分別為 0.358和0.347，可命名為產(chǎn)糖量因子。PC1 和 PC2 累計貢獻(xiàn)率達(dá)70.050%，反映了甜菜產(chǎn)量相關(guān)性狀的主要信息，PC1 和 PC2 的代表性指標(biāo)對甜菜產(chǎn)量的影響起主要作用。表6

2.5 不同甜菜品種產(chǎn)量相關(guān)性狀綜合評價

研究表明，F(xiàn)1、F2、F3 3個主成分代替11個指標(biāo)對甜菜產(chǎn)量性狀進(jìn)行分析，根據(jù)各主成分模型獲得得分，并以相應(yīng)的相對方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重建立綜合評價模型為 F=0.479F1+0.300F2+0.221F3。綜合得分排名前五的甜菜品種分別為KWS1130、KWS9962、KWS8805、KWS7744及KWS2407，這些品種綜合產(chǎn)量性狀相對較好。當(dāng)歐式距離為 10 時，將14個不同甜菜品種劃分為3類，其中KWS1130品種綜合產(chǎn)量相關(guān)性狀相對較強，屬于適應(yīng)性強；KWS9962、KWS8805、KWS7744、KWS2407、KWS0158、KWS0993、KWS6653、KWS7772、KWS9147、KWS9898、KWS9899和KWS7748品種綜合性狀一般，屬于適應(yīng)性中等；KWS1132品種綜合產(chǎn)量相關(guān)性狀相對較弱。表7，圖1

3 討 論

3.1 不同甜菜品種產(chǎn)量相關(guān)性狀適應(yīng)性

甜菜地上部和地下部生物量積累及分配比例與產(chǎn)量和產(chǎn)糖量有較強的相關(guān)性［8］。試驗研究發(fā)現(xiàn)，基于晚播甜菜不同品種間，地上部生物量積累（分配比例）、地下部生物量積累（分配比例）、根冠比及總生物量積累均顯著差異（Pgt;0.05）。甜菜品種KWS1130地上部和地下部生物量積累最高，且根冠比大小較適當(dāng)，品種KWS1132地上部和地下部生物量積累最低，根冠比最低。Starke等［7］研究表明，甜菜塊根產(chǎn)量和含糖量是評價甜菜適應(yīng)性的重要性狀。試驗研究發(fā)現(xiàn)，基于晚播甜菜不同品種間，KWS8805產(chǎn)量及產(chǎn)糖量最高，且含糖率大小較適當(dāng)，品種KWS1132單根重、含糖率及產(chǎn)糖量最低。變異系數(shù)越大，遺傳多樣性越豐富，越容易從該群體中選出優(yōu)良品種［13-16］。

3.2 不同甜菜品種產(chǎn)量相關(guān)性狀相關(guān)性

相關(guān)性分析是一種綜合統(tǒng)計分析方法［17］。李淑芳等［18］研究表明，粳稻表觀形狀與產(chǎn)量相關(guān)性較大。盧會翔等［19］研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境效應(yīng)下甘薯產(chǎn)量性狀（鮮薯產(chǎn)量、淀粉產(chǎn)量、薯干產(chǎn)量）和品質(zhì)性狀（干率、淀粉含量、花青素含量）差異均達(dá)到顯著水平（P lt;0.05）或極顯著水平（P lt;0.01）。謝向譽等［6］研究發(fā)現(xiàn)，木薯單株產(chǎn)量與塊根數(shù)呈極顯著正相關(guān)，與收獲指數(shù)、生物產(chǎn)量、最長薯長、主莖高度呈顯著正相關(guān)（P＜0.05），與干物質(zhì)含量呈顯著負(fù)相關(guān)。試驗研究發(fā)現(xiàn)，甜菜收獲株數(shù)與塊根重呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），與產(chǎn)量、含糖率、產(chǎn)糖量及地上部生物量分配率呈正相關(guān)；單根重與總生物量積累和地下部生物量積累呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01），與產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)（P＜0.05）；產(chǎn)量與產(chǎn)糖量呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01）；含糖率與產(chǎn)糖量呈極顯著正相關(guān)（P＜0.01）。

3.3 不同甜菜品種基于主成分的綜合評價

對作物品種適應(yīng)性進(jìn)行綜合評價的方法，廣泛應(yīng)用于棉花［20］、小麥［21］、玉米［22］ 、甘蔗［23］、油菜［24］、花生［25］等多種作物。蘇欣欣等［26］采用主成分分析和灰色關(guān)聯(lián)度分析篩選出了６個優(yōu)質(zhì)甜菜品種。研究通過主成分分析的方法建立了一個適宜晚播甜菜品種的評價模型： 將 11 個主要產(chǎn)量相關(guān)性狀綜合成 3 個獨立的評價因子（ 生物量因子、塊根產(chǎn)量因子、產(chǎn)糖量因子） ，根據(jù)各主成分模型獲得得分，并以相應(yīng)的相對方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重建立綜合評價模型為 F=0.479F1+0.300F2+0.221F3，將綜合得分D值采用歐式距離法對供試材料進(jìn)行聚類分析，14個不同甜菜品種劃分為3類。

4 結(jié)論

甜菜品種KWS7748地下部生物量積累性狀適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強；地上部生物量積累性狀KWS2407適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強；地上部生物量分配性狀、地下部生物量分配性狀和根冠比性狀KWS1130適應(yīng)性和穩(wěn)定性最強。3 個獨立的評價因子分別為生物量因子、塊根產(chǎn)量因子及產(chǎn)糖量因子，14個不同甜菜品種劃分為3類，KWS1130品種綜合產(chǎn)量相關(guān)性狀相對較強，屬于適應(yīng)性強。甜菜品種KWS1130適宜新疆南疆喀什地區(qū)晚播種植，且能保證較高的產(chǎn)量和產(chǎn)糖量。

參考文獻(xiàn)（References）

［1］白晨. 強化科技支撐，推進(jìn)糖料產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量綠色發(fā)展［J］. 中國糖料， 2021， 43（1）： 62-66.

BAI Chen. Strengthen scientific and technological support and promote the high-quality green development of sugar industry［J］. Sugar Crops of China， 2021， 43（1）： 62-66.

［2］ 王榮華， 李守明， 艾依肯， 等. 新疆甜菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與展望［J］. 中國糖料， 2022， 44（1）： 81-86.

WANG Ronghua， LI Shouming， AI Yiken， et al. Production status and prospects of sugar beet in Xinjiang［J］. Sugar Crops of China， 2022， 44（1）： 81-86.

［3］ 郝宏蕾， 朱海棠， 李茂春， 等. 新疆喀什氣象災(zāi)害對棉花生產(chǎn)的影響及防御對策［J］. 中國棉花， 2019， 46（6）： 44-46.

HAO Honglei， ZHU Haitang， LI Maochun， et al. Influence of meteorological disasters on cotton production in Kashgar， Xinjiang and its preventive countermeasures［J］. China Cotton， 2019， 46（6）： 44-46.

［4］ 丁劉慧子， 邳植， 吳則東. 甜菜品種SSR指紋圖譜的構(gòu)建及遺傳多樣性分析［J］. 作物雜志， 2021，（5）： 72-78.

DING Liuhuizi， PI Zhi， WU Zedong. Construction of SSR fingerprint and analysis of genetic diversity of sugar beet varieties［J］. Crops， 2021，（5）： 72-78.

［5］ 郭曉霞， 田露， 蘇文斌， 等. 不同膜下滴灌定額對土壤水熱效應(yīng)及甜菜產(chǎn)質(zhì)量的影響［J］. 灌溉排水學(xué)報， 2019， 38（12）： 1-10.

GUO Xiaoxia， TIAN Lu， SU Wenbin， et al. Effects of mulched drip irrigation quota on soil moisture， soil temperature， sugar beet yield and quality［J］. Journal of Irrigation and Drainage， 2019， 38（12）： 1-10.

［6］ 謝向譽， 陸柳英， 曾文丹， 等. 木薯單株產(chǎn)量與主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)性研究［J］. 中國農(nóng)學(xué)通報， 2014， 30（27）： 223-228.

XIE Xiangyu， LU Liuying， ZENG Wendan， et al. Cassava yield and correlation analysis of main agronomic traits and botany properties［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2014， 30（27）： 223-228.

［7］ Starke P， Hoffmann C. Dry matter and sugar content as parameters to assess the quality of sugar beet varieties for anaerobic digestion［J］. Sugar Industry， 2014： 232-240.

［8］ 阿不都卡地爾·庫爾班， 鄭峰， 潘竟海， 等. 深松深度對甜菜生長發(fā)育及產(chǎn)量和產(chǎn)糖量的調(diào)控［J］. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究， 2021， 39（5）： 178-185.

Abudukadier kuerban， ZHENG Feng， PAN Jinghai， et al. Regulation of subsoiling on growth， development， yield and sugar yield of sugarbeet［J］. Agricultural Research in the Arid Areas， 2021， 39（5）： 178-185.

［9］ 林明， 王榮華， 曹禹， 等. 基于光合性狀和農(nóng)藝性狀評價不同甜菜品種的生態(tài)穩(wěn)定性［J］. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2023， 28（2）： 43-58.

LIN Ming， WANG Ronghua， CAO Yu， et al. Ecological stability evaluation of sugar beet （Beta vulgaris L.） varieties based on photosynthetic characters and agronomic characteristics［J］. Journal of China Agricultural University， 2023， 28（2）： 43-58.

［10］ 張自強， 王良， 白晨， 等. 104份甜菜種質(zhì)資源主要農(nóng)藝性狀分析［J］. 作物雜志， 2019，（3）： 29-36.

ZHANG Ziqiang， WANG Liang， BAI Chen， et al. Analysis on main agronomic traits of 104 sugarbeet germplasm resources［J］. Crops， 2019，（3）： 29-36.

［11］ 徐良年， 鄧祖湖， 陳如凱， 等. 甘蔗新品種產(chǎn)量品質(zhì)性狀的穩(wěn)定性分析［J］. 熱帶作物學(xué)報， 2006， 27（2）： 50-54.

XU Liangnian， DENG Zuhu， CHEN Rukai， et al. Stability analysis on yield and quality characters of new sugarcane varieties［J］. Chinese Journal of Tropical Crops， 2006， 27（2）： 50-54.

［12］ 劉海卿， 孫萬倉， 劉自剛， 等. 北方寒旱區(qū)白菜型冬油菜抗寒性與抗旱性評價及其關(guān)系［J］. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2015， 48（18）： 3743-3756.

LIU Haiqing， SUN Wancang， LIU Zigang， et al. Evaluation of drought resistance and cold resistance and research of their relationship at seedling stage of winter rapeseed（Brassica campestris L.） in cold and arid regions in North China［J］. Scientia Agricultura Sinica， "2015， 48（18）： 3743-3756.

［13］ 王恩軍， 陳垣， 韓多紅， 等. 菘藍(lán)農(nóng)藝性狀與藥材產(chǎn)量的相關(guān)和通徑分析［J］. 核農(nóng)學(xué)報， 2018， 32（2）： 399-406.

WANG Enjun， CHEN Yuan， HAN Duohong， et al. Correlation and path analysis of the yield folium isatidis and Radix isatidis yield per plant and main agronomic traits in Isatis indigotica fort［J］. Journal of Nuclear Agricultural Sciences， 2018， 32（2）： 399-406.

［14］ 王慧敏， 彭振英， 李新國， 等. 67個花生品種主要農(nóng)藝性狀的變異及相關(guān)性分析［J］. 山東農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2019， 51（9）： 91-96.

WANG Huimin， PENG Zhenying， LI Xinguo， et al. Variation and correlation analysis of main agronomic characters of 67 peanut cultivars［J］. Shandong Agricultural Sciences， 2019， 51（9）： 91-96.

［15］ 梁森苗， 張淑文， 鄭錫良， 等. 楊梅生長指標(biāo)與果實品質(zhì)間的相關(guān)性分析［J］. 核農(nóng)學(xué)報， 2019， 33（4）： 751-758.

LIANG Senmiao， ZHANG Shuwen， ZHENG Xiliang， et al. Correlation between growth indexes and fruit quality traits of Chinese bayberry （Myrica rubra sieb. et zucc.）［J］. Journal of Nuclear Agricultural Sciences， 2019， 33（4）： 751-758.

［16］ 劉建樂， 白昌軍， 嚴(yán)琳玲， 等. 43份割手密資源農(nóng)藝性狀遺傳多樣性評價［J］. 熱帶作物學(xué)報， 2015， 36（2）： 229-236.

LIU Jianle， BAI Changjun， YAN Linling， et al. Genetic diversity assessment of 43 Saccharum spontaneum L.Varieties with agronomic traits［J］. Chinese Journal of Tropical Crops， 2015， 36（2）： 229-236.

［17］ 譚秦亮， 朱鵬錦， 李穆， 等. 基于主成分與聚類分析的甘蔗新品種（系）主要農(nóng)藝及產(chǎn)量性狀的評價［J］. 熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2022， 42（3）： 32-38.

TAN Qinliang， ZHU Pengjin， LI Mu， et al. Evaluation of main agronomic and yield traits of new sugarcane varieties （lines） based on principal component and cluster analysis［J］. Chinese Journal of Tropical Agriculture， "2022， 42（3）： 32-38.

［18］ 盧會翔， 唐道彬， 吳正丹， 等. 甘薯產(chǎn)量、品質(zhì)及農(nóng)藝性狀的基因型與環(huán)境效應(yīng)研究［J］. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報， 2015， 23（9）： 1158-1168.

LU Huixiang， TANG Daobin， WU Zhengdan， et al. Genotypic variation and environmental effects on yield， quality and agronomic traits of sweet potato［J］. Chinese Journal of Eco-Agriculture， 2015， 23（9）： 1158-1168.

［19］ 李淑芳， 李玉發(fā)， 王鳳華， 等. 粳稻劍葉與穗粒重關(guān)系的研究［J］. 吉林農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2004， 29（5）： 9-11.

LI Shufang， LI Yufa， WANG Fenghua， et al. Relationship between the character of sword leaf and theGrains weight per spike in Japonica rice ［J］. Jilin Agricultural Sciences， 2004， 29（5）： 9-11.

［20］ 鄭巨云， 桑志偉， 王俊鐸， 等. 棉花品種抗旱性相關(guān)指標(biāo)分析與綜合評價［J］. 中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報， 2022， 24（10）： 23-34.

ZHENG Juyun， SANG Zhiwei， WANG Junduo， et al. Indexes analysis and comprehensive evaluation of drought resistance of cotton varieties［J］. Journal of Agricultural Science and Technology， 2022， 24（10）： 23-34.

［21］ 趙鵬濤， 趙衛(wèi)國， 羅紅煉， 等. 小麥主要品質(zhì)性狀相關(guān)性及主成分分析［J］. 中國農(nóng)學(xué)通報， 2019， 35（21）： 7-13.

ZHAO Pengtao， ZHAO Weiguo， LUO Honglian， et al. The main quality traits of wheat： correlation analysis and principal components analysis［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2019， 35（21）： 7-13.

［22］ 和鳳美， 朱芮， 朱永平， 等. 甜玉米自交系性狀相關(guān)分析和主成分分析［J］. 作物雜志， 2014，（3）： 32-35.

HE Fengmei， ZHU Rui， ZHU Yongping， et al. Correlation analysis and principal components analysis of characters in sweet corn inbred lines［J］. Crops， 2014，（3）： 32-35.

［23］ 周會， 楊榮仲， 方鋒學(xué)， 等. 桂糖系列甘蔗種質(zhì)資源數(shù)量性狀的主成分分析和聚類分析［J］. 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報， 2012， 25（2）： 390-395.

ZHOU Hui， YANG Rongzhong， FANG Fengxue， et al. Principal component and cluster analyses for quantitative traits in GT sugarcane germplasm（Saccharum spp. hybrids）［J］. Southwest China Journal of Agricultural Sciences， "2012， 25（2）： 390-395.

［24］ 朱宗河， 鄭文寅， 張學(xué)昆. 甘藍(lán)型油菜耐旱相關(guān)性狀的主成分分析及綜合評價［J］. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2011， 44（9）： 1775-1787.

ZHU Zonghe， ZHENG Wenyin， ZHANG Xuekun. Principal component analysis and comprehensive evaluation on morphological and agronomic traits of drought tolerance in rapeseed（Brassica napus L.）［J］. Scientia Agricultura Sinica， 2011， 44（9）： 1775-1787.

［25］ 王雪， 崔少雄， 孫志梅， 等. 基于生物量和養(yǎng)分累積量的花生品種生態(tài)適應(yīng)性評價［J］. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報， 2015， 26（7）： 2023-2029.

WANG Xue， CUI Shaoxiong， SUN Zhimei， et al. Ecological adaptability evaluation of peanut cultivars based on biomass and nutrient accumulation［J］. Chinese Journal of Applied Ecology， 2015， 26（7）： 2023-2029.

［26］ 蘇欣欣， 肖洋， 胡曉航， 等. 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析和主成分分析法評估糖用甜菜品種的適應(yīng)性［J］. 中國農(nóng)學(xué)通報， 2021， 37（30）： 39-46.

SU Xinxin， XIAO Yang， HU Xiaohang， et al. The adaptability evaluation of sugar beet varieties based on grey relational analysis and principal component analysis［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2021， 37（30）： 39-46.

Comprehensive evaluation of adaptability of late sowing sugar- beet varieties based on yield correlation

Abstract：【Objective】 To study the growth and development characteristics of sugar-beets in specific ecological areas in southern Xinjiang which might be of certain theoretical significance for the late planting of sugar-beets and the improvement of yield and sugar content in the southern Xinjiang region.

【Methods】 In this study， 14 sugar-beet varieties introduced from Kashgar region of southern Xinjiang were used as materials to comprehensively evaluate the adaptability of late sowing sugar-beet varieties through 11 yield related traits such as biomass accumulation and distribution， number of harvested plants， root unit weight， yield， and sugar yield. The methods of coefficient of variation， correlation， principal component analysis， membership function， and cluster analysis were used to evaluate the adaptability of late sown sugar-beet varieties.

【Results】 Different sugar-beet varieties had different adaptability. Through principal component analysis， 11 yield related traits were transformed into 3 principal components， namely， biomass factor， root tuber yield factor， and sugar yield factor. The cumulative variance contribution rate was 89.886%." 14 sugar- beet varieties were divided into 3 categories， among which KWS1130 had the strongest adaptability and stability in yield correlation traits such as aboveground and underground biomass allocation traits， root crown ratio traits， and single root weight， ranking first in comprehensive rankings， and belonged to a strong adaptability category.

【Conclusion】 "Sugar-beet variety KWS1130 is suitable for late planting of southern Xinjiang， and can ensure high yield and sugar production.

Key words：beet; yield related traits; comprehensive evaluation; adaptability