黑小麥主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)性和主成分分析

袁青鋒，鄭新疆，張 靜，管利軍 (新疆兵團(tuán)第十三師農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，新疆哈密 839000)

黑小麥主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)性和主成分分析

袁青鋒，鄭新疆，張 靜，管利軍*(新疆兵團(tuán)第十三師農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，新疆哈密 839000)

[目的]對新疆14個黑小麥品種資源的8個主要農(nóng)藝性狀進(jìn)行了相關(guān)性分析和主成分分析，為選擇具有優(yōu)良性狀的黑小麥品種提供依據(jù)。[方法]通過一年多點試驗，記載黑小麥主要農(nóng)藝性狀，用以評價黑小麥的綜合性指標(biāo)。[結(jié)果]在單株粒重性狀上變異豐富，株高、千粒重和結(jié)實小穗數(shù)等性狀在供試材料中差異不大；典型相關(guān)分析中有5對性狀達(dá)極顯著相關(guān)；累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到89.60%。[結(jié)論]根據(jù)各品種主成分并對其進(jìn)行綜合評價，選擇綜合經(jīng)性狀優(yōu)良的品種(系)2個。

黑小麥；農(nóng)藝性狀；相關(guān)性；主成分分析

隨著人們生活水平的提高及小麥消費向多元化發(fā)展，作為黑色谷物的黑小麥以其自然性、營養(yǎng)性、功能性和科學(xué)性日益受到人們的重視[1]。梁云娟等[2]、王小國等[3]、余丹鳳等[4]、邵立剛等[5]對普通小麥和野生二粒小麥的農(nóng)藝性狀進(jìn)行了較為深入的研究。但對黑小麥研究僅集中在栽培方面[6-8]，在農(nóng)藝性狀方面的研究較少。筆者應(yīng)用主成分分析法，對新疆十三師農(nóng)科所選育的14個黑小麥品種資源的8個主要農(nóng)藝性狀進(jìn)行了分析，以期為今后選擇具有優(yōu)良性狀的黑小麥品種提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料黑小麥品種(系)14個，分別為新春36號、1446、1447、1449、1410、1411、2392、1433、1466、1477、1499、14100、14111、23922。試驗在哈密墾區(qū)4個團(tuán)場進(jìn)行。

1.2 試驗設(shè)計采用隨機區(qū)組排列，重復(fù)3次，播量675萬粒/hm2，行距15 cm，小區(qū)面積30 m2。田間管理按一般麥田常規(guī)管理進(jìn)行。

1.3 測定項目株高X1、穗長X2、總小穗數(shù)X3、結(jié)實小穗數(shù)X4、主穗粒數(shù)X5、主穗粒重X6、單株粒重X7、千粒重X8。

1.4 數(shù)據(jù)處理利用Excel和DPS軟件[9]對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 主要農(nóng)藝性狀的變異分析表1表明，黑小麥主要農(nóng)藝性狀存在豐富的變異。其中，株高平均為91.16 cm，變異系數(shù)3.70%，變幅為82.70～96.50 cm。矮或半矮稈(<90 cm)材料僅有4份，占供試材料的26.67%；其余中稈(90～100 cm)材料有62份，占73.33%；供試材料穗長平均為12.30 cm，變異系數(shù)為7.51%，極差達(dá)3.3 cm；總小穗數(shù)平均為17.53個，變異系數(shù)8.77%，變幅為14.00～19.70個；結(jié)實小穗數(shù)平均為16.06 cm，變異系數(shù)6.97%，變幅為13.60～18.40 cm；主穗粒數(shù)平均為46.70個，變異系數(shù)11.20%，變幅為37.40～53.80個；主穗粒重平均為1.61 g，變異系數(shù)13.71%，變幅為1.19～1.82 g；單株粒重平均為2.11 g，變異系數(shù)26.41%，變幅為1.41～3.50 g；千粒重平均為33.6 g，變幅為31.30～37.40 g，極差達(dá)6.10 g。

表1 黑小麥主要農(nóng)藝性狀的變異

2.2 主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)分析黑小麥農(nóng)藝性狀的典型相關(guān)分析(表2)表明，典型相關(guān)分析中有5對性狀達(dá)極顯著相關(guān)。其中，總小穗數(shù)與株高、穗長，結(jié)實小穗數(shù)與穗長、總小穗數(shù)，主穗粒重與主穗粒數(shù)達(dá)極顯著水平，說明穗長越長，結(jié)實小穗數(shù)和總小穗數(shù)越多，主穗粒數(shù)越多，主穗粒重也越重；結(jié)實小穗數(shù)與主穗粒數(shù)、主穗粒重，單株粒重與株高、主穗粒數(shù)、主穗粒重達(dá)顯著水平，其中，單穗粒重與株高達(dá)顯著負(fù)相關(guān)，說明株高較高的材料單株粒重越低，與莊萍萍等[10]分析結(jié)果不同。

表2 黑小麥主要農(nóng)藝性狀間簡單相關(guān)系數(shù)

注：*0．05顯著水平，**0．01顯著水平。

2.3 主要農(nóng)藝性狀的主成分分析為了能更充分地反映各農(nóng)藝性狀中起主導(dǎo)作用的綜合指標(biāo)，對8個性狀進(jìn)行主成分分析，并計算出相關(guān)矩陣的特征根和相應(yīng)的特征向量及特征根的累計貢獻(xiàn)率(表3)。根據(jù)累積貢獻(xiàn)率>85%的標(biāo)準(zhǔn)[11]，有3個主成分因子(Z1，Z2，Z3)入選，其累積貢獻(xiàn)率為89.60%，認(rèn)為這3個主成分可以概括絕大部分相關(guān)信息。

第一主成分特征根為4.43，貢獻(xiàn)率占55.37%，對應(yīng)的特征向量中具有較大分量的有株高和總小穗數(shù)，對應(yīng)的特征向量中以株高分量的絕對值最大，故稱第一主成分為株高因子。但主穗粒數(shù)、結(jié)實小穗數(shù)、穗長為負(fù)，因此追求株高的高度，會使主穗粒數(shù)、結(jié)實小穗數(shù)、穗長降低，不利于產(chǎn)量的提高。因此第一主成分值適中偏低為好。

第二主成分特征根為1.83，貢獻(xiàn)率占22.91%，對應(yīng)的特征向量中以穗長和結(jié)實小穗數(shù)2個性狀分量的影響較大，故稱第二主成分為穗數(shù)因子。但主穗粒數(shù)、株高、單株粒重為負(fù)，因此追求穗的長度和穗數(shù)，會使主穗粒數(shù)降低，不利于產(chǎn)量的提高。因此第二主成分值適中偏高為好。

表3 主成分因子的特征根及特征向量

第三主成分特征根為0.91，貢獻(xiàn)率占11.32%，對應(yīng)的特征向量中以穗長分量的絕對值最大，故稱第三主成分為穗長因子。但株高和結(jié)實小穗數(shù)有較大負(fù)值，因此追求穗的長度，會使主穗粒數(shù)降低，不利于產(chǎn)量的提高。因此第三主成分值適中偏小為好。

綜上所述，選材料應(yīng)是第一主成分值適中偏低，第二主成分值適中，第三主成分值適中偏小較好，即選擇株高較矮且主穗粒數(shù)適中偏多、穗長較短的材料。根據(jù)此選擇標(biāo)準(zhǔn)，從供試材料中篩選到2個具有較好綜合農(nóng)藝性狀的材料，它們分別為新春36號和1499。

3 結(jié)論

(1)供試材料性狀的變異系數(shù)依次為單株粒重>主穗粒重>主穗粒數(shù)>穗長>結(jié)實小穗數(shù)>千粒重>株高，可以看出，供試材料在單株粒重性狀上變異豐富；株高、千粒重和結(jié)實小穗數(shù)等性狀在供試材料中差異不大。

(2)供試材料的典型相關(guān)分析中，有5對性狀達(dá)極顯著相關(guān)，5對性狀達(dá)顯著相關(guān)。

(3)通過主成分分析，將黑小麥主要農(nóng)藝指標(biāo)轉(zhuǎn)化為較少的幾個主成分。由于這幾個主成分提供了原性狀85%以上的信息，且是綜合的、相對獨立的指標(biāo)體系，數(shù)值直觀，初選出綜合性狀較好的材料2個，分別為新春36號和1499。其結(jié)果與相關(guān)品種(系)的實際表現(xiàn)型相近，表明用主成分值選種在黑小麥優(yōu)種選擇和發(fā)展生產(chǎn)中有一定的應(yīng)用價值。所以，將主成分分析用于黑小麥農(nóng)藝性狀的評價和篩選，既能把握其綜合性狀表現(xiàn)，又能簡化選擇程序，且更具有科學(xué)性

[1] 姚大年，李保云，朱金寶，等.小麥品種主要淀粉性狀及面條品質(zhì)預(yù)測指標(biāo)的研究[J]．中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，1999，32(6)：84-88．

[2] 梁云娟，郜慶爐，薛香.小麥主要農(nóng)藝性狀和收獲指數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，41(8)：34-36.

[3] 王小國，梁紅艷，張薇.新疆春小麥種質(zhì)資源農(nóng)藝性狀和品質(zhì)性狀的遺傳多樣性分析[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，49(5)：796-800.

[4] 余丹鳳，嚴(yán)俊，薛文韜，等.以色列野生二粒小麥在黔西北的物候期及農(nóng)藝性狀研究[J]. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，2011(4)：34-36.

[5] 邵立剛，劉寧濤.春小麥主要農(nóng)藝性狀配合力分析[J].黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué),2011(1)：1-5.

[6] 賈思珂，張召明.黑小麥的栽培管理技術(shù)[J].現(xiàn)代種業(yè),2006(3):14-15.

[7] 丁克非.淺談黑小麥栽培管理[J].黑龍江科技信息，2012(21):200.

[8] 管利軍，張利民，陶志柱，等.黑小麥新品種新春36號的選育·特征特性·栽培技術(shù)[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012，40(11)：6420-6421,6423.

[9] 唐啟義, 馮明光. DPS處理系統(tǒng)[M]. 北京: 中國農(nóng)業(yè)出版社, 1997.

[10] 莊萍萍，李 偉，魏育明，等.波斯小麥農(nóng)藝性狀相關(guān)性及主成分分析[J].麥類作物學(xué)報,2006，26(4)：11-14.

[11] 魏亦農(nóng)，曹連莆．二棱啤酒大麥品種資源農(nóng)藝性狀的聚類分析和主成分分析[J].種子，2003(3)：69-70.

Principal Component Analysis on Main Agronomic Traits of Black Wheat Germplasm

YUAN Qing-feng, ZHENG Xin-jiang, ZHANG Jing, GUAN Li-jun*

(Resources Agriculture and Science Institute of Xinjiang Corps the Thirteenth Planners, Hami, Xinjiang 839001)

[Objective] The aim is to provide a basis for selecting excellent varieties of black wheat varieties, correlation analysis and principle component analysis was conducted on 8 agronomic characters of 14 black wheat variesties from Xinjiang. [Method] According to the agronomic characters, comprehensive indicator of black wheat was evaluated by a year more test.[Result] Single grain weight had abundant variation, plant height grain weight and spikelet number of shape in the tested materials had little difference.Canonical correlation analysis of 5 pairs of characters were significantly correlation. The cumulative variance contribution rate reached 89.60%. [Conclusion] According to the comprehensive analysis and evaluation of all varieties' principal component, two excellent varieties (lines) were selected.

Black wheat; Agronomic traits; Correlation; Principal component analysis

農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化資金項目(2012G4101013)；兵團(tuán)重點領(lǐng)域科技攻關(guān)(2011BA002)。

袁青鋒(1979-)，男，湖南新化人，農(nóng)藝師，從事農(nóng)學(xué)方面研究。*通訊作者，農(nóng)藝師，從事作物育種及配套栽培技術(shù)研究。

2015-03-27

S 512.1

A

0517-6611(2015)14-036-02