長江中下游小麥品種數(shù)量性狀與產(chǎn)量性狀的相關(guān)分析與通徑分析

戴寶生， 邢 煒， 張華崇， 趙樹琪， 李 蔚， 徐碧林， 呂銳玲

(1.黃岡市農(nóng)業(yè)科學院， 湖北 黃岡 438000；2.黃岡師范學院生物與農(nóng)業(yè)資源學院，經(jīng)濟林木種質(zhì)改良與資源綜合利用湖北省重點實驗室，大別山特色資源開發(fā)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心， 湖北 黃岡 438000)

小麥是重要的糧食作物，是全世界1/3以上人口的主食來源，小麥生產(chǎn)面積、產(chǎn)量及貿(mào)易額居世界糧食作物之首[1]。中國是世界小麥第一大生產(chǎn)國、消費國和貿(mào)易國，常年產(chǎn)量約占全球總產(chǎn)17%。小麥是中國第三大糧食作物，小麥生產(chǎn)對我國社會經(jīng)濟發(fā)展、人民生活水平提高、國家糧食安全和社會穩(wěn)定具有極其重要的作用[2]。

2000年以來我國小麥進入產(chǎn)量質(zhì)量同步提升階段，小麥主產(chǎn)區(qū)進一步集中到黃淮麥區(qū)和長江中下游麥區(qū)，高產(chǎn)矮稈抗逆優(yōu)質(zhì)品種大面積普及，優(yōu)質(zhì)麥得到較快發(fā)展，產(chǎn)量得到進一步提高[3]。但是長江流域小麥單產(chǎn)水平仍遠低黃淮麥區(qū)。如何進一步提高小麥單產(chǎn)，成為長江中下游小麥生產(chǎn)的一個重要課題[4]。小麥產(chǎn)量系統(tǒng)是一個動態(tài)的復雜系統(tǒng)，小麥產(chǎn)量構(gòu)成因素性狀間存在相互制約、相互補償?shù)年P(guān)系。多元統(tǒng)計分析方法如相關(guān)分析、主成分分析等在小麥性狀關(guān)系解析中得到了廣泛的應(yīng)用[5-8]。

丁明亮等[9]以2008—2018年參加云南省小麥區(qū)域試驗的171份品種(系)為試驗材料，采用聚類分析、相關(guān)分析、主成分分析、逐步回歸分析等多元分析等對云南育成小麥的13個品質(zhì)性狀進行分析與綜合評價，并剖析主要品質(zhì)性狀的演變規(guī)律。陳久月等[11]分析了2010—2011年國家小麥新品種區(qū)域試驗數(shù)據(jù)，認為小麥有效穗數(shù)是影響產(chǎn)量的主要因素。馬巧云等[10]分析北京市小麥區(qū)域試驗高水肥組參試品種的產(chǎn)量及主要農(nóng)藝性狀表現(xiàn)和變化趨勢，認為產(chǎn)量三要素中穗粒數(shù)與千粒重呈正相關(guān)，有效穗數(shù)與穗粒數(shù)、千粒重均呈負相關(guān)，產(chǎn)量與其構(gòu)成三要素間均呈正相關(guān)，提出北京地區(qū)在選育小麥高產(chǎn)品種時應(yīng)重點考慮千粒重對產(chǎn)量的影響，適當增加穗粒數(shù)，同時注意協(xié)調(diào)有效穗數(shù)和穗粒數(shù)的矛盾。王漢霞等[13]以2014—2017年北京市小麥預備試驗、區(qū)域試驗和生產(chǎn)試驗的數(shù)據(jù)資料為依據(jù),對京花12號的產(chǎn)量與產(chǎn)量構(gòu)成因素進行相關(guān)分析和通徑分析，認為在合理增加穗數(shù)的基礎(chǔ)上，主攻穗粒數(shù)、同時兼顧穩(wěn)定穗粒重來提高產(chǎn)量。王會偉等[12]依據(jù)2015—2018年度國家冬小麥黃淮南片水地組區(qū)域試驗和生產(chǎn)試驗等試驗數(shù)據(jù)，分析了鄭麥1860高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)特性，認為有效穗數(shù)與產(chǎn)量呈極顯著正相關(guān)，生產(chǎn)上可適當增加群體提高有效穗數(shù)來進一步發(fā)掘鄭麥1860的高產(chǎn)潛力。

本研究以2019—2020年長江中下游麥區(qū)27個參試小麥小麥品種為材料，分析了小麥品種間性狀的變異范圍、表型相關(guān)性及主要數(shù)量性狀對產(chǎn)量影響的重要性，以期為育種家開展小麥新品種選育主攻方向提供信息和參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材 料

2019—2020年長江中下游小麥區(qū)域試驗的27個小麥新品種，分別為華麥1403、揚輻麥5059、揚14-88、揚輻麥5162、瑞華590、白湖麥1號、國紅11、長江麥816、隆麥213、揚15-129、滁麥1701、東麥1501、華麥1068、揚麥20、揚14-214、長江麥580、揚13G3、信麥161、蘇麥526、寧紅15103、白湖麥9號、揚15G70、漢麥008、華麥1369、滁麥1801、鎮(zhèn)14034、襄麥21。

1.2 數(shù)據(jù)來源

利用《2019年—2020年小麥國家區(qū)試品種報告》中長江中下游小麥區(qū)試總結(jié)中27個參試品種的有效穗、穗粒數(shù)、千粒重、全生育期、株高、容重、單產(chǎn)等7個農(nóng)藝性狀的平均值進行相關(guān)性分析、多元回歸分析和通徑分析。

1.3 數(shù)據(jù)分析方法

使用Microsoft Excel、SAS 9.2軟件和R語言等統(tǒng)計分析軟件進行變異分析、多元回歸分析和通徑分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 參試品種性狀表現(xiàn)及變異分析

由表1可知，供試品種的有效穗均值為460.06萬·hm-2，變幅為438.00萬～496.50萬·hm-2；穗粒數(shù)均值為38.95?！に?1，變幅為35.10～42.60粒·穗-1；千粒重均值為42.42 g，變幅為38.20～45.70 g；全生育期均值為199.19 d，變幅為198.00～201.00 d；株高均值為87.99 cm，變幅為84.10～93.00個；容重均值為791.96 g，變幅為766.00～822.00 g，單產(chǎn)均值為6 380.00 kg·hm-2，變幅為6 072.00～6 691.50 kg·hm-2。

表1 考察性狀的平均值及變異系數(shù)

考察性狀中的變異系數(shù)如表1所示，穗粒數(shù)(0.05)與千粒重(0.05)變異系數(shù)較大，說明這兩個性狀的遺傳改良的選擇余地較大。5個性狀的正態(tài)分布檢驗顯示，除全生育期(p=0.00)外，其他性狀的W統(tǒng)計量均接近1，p值大于0.05，均符合正態(tài)分布。

2.2 參試品種性狀的相關(guān)及偏相關(guān)分析

為了解小麥數(shù)量性狀間的相互影響，采用R語言cor函數(shù)及corrplot包cor 2 pcor進行相關(guān)和偏相關(guān)分析。相關(guān)分析表明,千粒重X3與穗粒數(shù)X2(-0.73**)呈極顯著負相關(guān)，千粒重X3與有效穗X1(-0.41*)呈顯著負相關(guān)、有效穗X1與容重X6(0.40*)呈顯著正相關(guān)，其他因素之間相關(guān)性不顯著。

偏相關(guān)分析結(jié)果表明，產(chǎn)量與有效穗X1(0.73**)、穗粒數(shù)X2(0.79**)千粒重X3(0.75**)極顯著正相關(guān)；千粒重X3與有效穗X1(-0.81**)、穗粒數(shù)X2(-0.92**)，有效穗X1與穗粒數(shù)X2(-0.79**)呈極顯著負相關(guān)，其他因素之間相關(guān)性不顯著。偏相關(guān)消除多個變量間相互影響，更能代表兩個變量之間的關(guān)系。這說明小麥單產(chǎn)的提高要要協(xié)調(diào)好產(chǎn)量構(gòu)成因素有效穗、千粒重、穗粒數(shù)的關(guān)系，特別是注意克服要素的負效應(yīng)，兼顧產(chǎn)量構(gòu)成因素的同步提高。

2.3 產(chǎn)量與數(shù)量性狀的多元回歸分析

為了解植株性狀對單產(chǎn)的影響，以考察的6個性狀為多元自變量，單產(chǎn)為因變量，進行逐步回歸分析，回歸方程為：Y=-10 403.67+10.96X1+107.70X2+111.03X3+13.09X4+2.62X5，該方程多元相關(guān)系數(shù)R=0.824 6。對回歸方程進行顯著性檢驗，結(jié)果(F=8.92，p=0.000 1**)表明，因變量小麥單產(chǎn)Y與多元自變量之間存在著極顯著的線性回歸關(guān)系；且偏回歸系數(shù)(b 1=10.96**，b 2=107.70**，b 3=111.03**，b 4=13.09*，b 5=2.65*)均達到顯著水平，說明小麥數(shù)量性狀中有效穗、穗粒數(shù)、千粒重、全生育期、株高與單產(chǎn)之間具有顯著的線性回歸關(guān)系。方程中的回歸系數(shù)大小表明，有效穗每增加1個單位(1萬·hm-2)，單產(chǎn)增加10.96 kg·hm-2，穗粒數(shù)每增加1個單位(1粒·穗-1)，單產(chǎn)增加107.70 kg·hm-2；千粒重每增加一個單位(1 g)，單產(chǎn)增加113.03 kg·hm-2；株高每增加一個單位(1 cm)，單產(chǎn)增加13.09 kg·hm-2；容重每增加一個單位(1 g·L-1)，單產(chǎn)增加2.62 kg·hm-2。

表2 性狀間的相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)

2.4 產(chǎn)量與數(shù)量性狀的通徑分析

對進入多元回歸方程的5個性狀對小麥單產(chǎn)的影響進行通徑分析，結(jié)果見表3。5個性狀直接通徑系數(shù)均大于0，說明提高5個性狀因素中的任何一個因素，均對產(chǎn)量提高正效應(yīng)作用。直接通徑系數(shù)依次為：千粒重(Py3=1.32)>穗粒數(shù)(Py2=1.28)>有效穗(Py1=0.88)>全生育期(Py4=0.06)>株高(Py5=0.04)。表明長江中下游小麥產(chǎn)量的提升必須注重于千粒重的提高，同時兼顧穗粒數(shù)和有效穗。穗粒數(shù)X2通過千粒重X3(r=-0.96)，千粒重X3通過有效穗X1(r=-0.36)和穗粒數(shù)X2(r=-0.93)的間接通徑系數(shù)為負值，說明這三者之間對產(chǎn)量影響存在負效應(yīng)，因此提高小麥單產(chǎn)必須協(xié)調(diào)各因素的同步增長。

表3 考察性狀對產(chǎn)量的通徑系數(shù)

3 結(jié)論與討論

小麥品種性狀變異度分析表明，除生育期外,其他性狀均符合正態(tài)分布。穗粒數(shù)與千粒重變異系數(shù)較大，說明這兩個性狀的遺傳改良的選擇余地較大。

偏相關(guān)分析結(jié)果表明，產(chǎn)量構(gòu)成要素之間存在負相關(guān)，單產(chǎn)的提高要要協(xié)調(diào)好產(chǎn)量構(gòu)成因素有效穗、千粒重、穗粒數(shù)的關(guān)系，這與他人的研究結(jié)果基本一致[13-17]。

本研究建立小麥產(chǎn)量與數(shù)量性狀的多元回歸方程，回歸分析表明，數(shù)量性狀中有效穗、穗粒數(shù)、千粒重、全生育期、株高與單產(chǎn)之間具有顯著的線性回歸關(guān)系?；貧w系數(shù)代表該因子對產(chǎn)量的影響程度，表明千粒重是影響產(chǎn)量的最主要因素。

通徑分析表明，4個產(chǎn)量構(gòu)成因素的直接通徑系數(shù)依次為：千粒重(Py3=1.32)>穗粒數(shù)(Py2=1.28)>有效穗(Py1=0.88)>全生育期(Py4=0.06)>株高(Py5=0.04)，這與相關(guān)和回歸分析結(jié)果一致，說明小麥單產(chǎn)的提高必須保持千粒重、穗粒數(shù)和有效穗同步提高，同時兼顧株高和全生育期。