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    玉米自交系抗旱相關性狀的主成分分析與模糊聚類

    2016-02-13 06:14:40胡樹平蘇治軍于曉芳陳春梅高聚林呂佳雯王鵬飛許子清
    關鍵詞:自交系抗旱性抗旱

    胡樹平,蘇治軍,于曉芳,陳春梅,高聚林,呂佳雯,王鵬飛,許子清

    (1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學,內(nèi)蒙古呼和浩特010019;2.內(nèi)蒙古種子管理站,內(nèi)蒙古呼和浩特010010;3.包頭市農(nóng)業(yè)科學研究所,內(nèi)蒙古包頭市014013;4.包頭市種子管理站,內(nèi)蒙古包頭市014010)

    玉米自交系抗旱相關性狀的主成分分析與模糊聚類

    胡樹平1,蘇治軍1,于曉芳1,陳春梅2,高聚林1,呂佳雯3,王鵬飛1,許子清4

    (1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學,內(nèi)蒙古呼和浩特010019;2.內(nèi)蒙古種子管理站,內(nèi)蒙古呼和浩特010010;3.包頭市農(nóng)業(yè)科學研究所,內(nèi)蒙古包頭市014013;4.包頭市種子管理站,內(nèi)蒙古包頭市014010)

    采用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和模糊聚類(Fuzzy Clustering,F(xiàn)C)分析,對51個玉米自交系在正常灌溉和干旱脅迫條件下的主要農(nóng)藝形狀及部分生理指標進行分析并對其抗旱性進行綜合評價。主成分分析結(jié)果表明,4個綜合主成分(2012TMC:豐產(chǎn)性因子-雄穗發(fā)育性因子,光合調(diào)控性因子,生長發(fā)育性因子,繁茂性因子;2012HT:豐產(chǎn)性因子-生長發(fā)育性因子,光合調(diào)控因子,繁茂性因子,雄穗發(fā)育因子)可代表兩個地區(qū)(2012TMC和2012HT)玉米自交系抗旱性91.05%的原始數(shù)據(jù)信息量。利用抗旱性度量值進行模糊聚類,可將51個玉米自交系的抗旱性劃分為4類,即耐旱、中度耐旱、中度干旱敏感和干旱敏感。其中H201、H21、英64、吉842、早49、吉8415、東46和沈137抗旱性強且穩(wěn)定性好。利用主成分分析,結(jié)合模糊聚類的方法進行玉米自交系的抗旱性綜合評價,不僅可以避免單一指標的片面性,而且可以較好地揭示玉米自交系抗旱相關性狀與其抗旱性的關系。

    玉米自交系;農(nóng)藝性狀;生理指標;抗旱性;主成分分析;模糊聚類

    干旱是植物經(jīng)常遭受到的一種逆境,全世界總耕地面積中干旱、半干旱地區(qū)約占43%,由此造成的產(chǎn)量減少超過所有其它自然災害的總和[1]。據(jù)統(tǒng)計,我國玉米2/3的面積分布在西南、西北、華北和東北依靠自然降雨的丘陵旱地或平原旱地上。玉米不同品種對干旱的適應性和抵御能力不同,發(fā)掘利用我國玉米抗旱種質(zhì)資源進行遺傳改良已迫在眉睫[2]。在利用玉米自交系抗旱種質(zhì)資源之前,有必要對其加以抗旱性鑒定和篩選。由于玉米抗旱機制的復雜性,僅用某一農(nóng)藝性狀或生理指標對其衡量缺乏可靠性,本研究利用多個指標,采用主成分分析和模糊聚類的方法,對玉米自交系抗旱性加以合理的評價。

    多年來,國內(nèi)外學者在作物抗旱機理和抗旱性遺傳改良研究方面做了大量工作[3],并從不同角度研究了作物抗旱性鑒定的方法和指標[4-6]。在利用多個指標進行綜合評判時,由于次要指標的引入往往造成研究結(jié)果的不一致。主成分分析法是因子分析的一個特例,是利用降維的思想,在損失較少信息的前提下,用來描述隱藏在一組被測變量中的一些基本的、但又無法直接測量到的隱性變量,通過主成分分析進行變量的分離可以從總體上研宄干旱等逆境脅迫對作物的影響。主成分分析可以準確地確定各指標權(quán)重,進而找出數(shù)目較少且能控制所有變量的主成分[7]。孟慶立等[8]將主成分分析用于谷子的抗旱生理研究。潘相文等[9]將主成分分析用于評價大豆品種的抗旱性,被認為準確可靠,與實際情況相符。玉米自交系抗旱性鑒定若以單項指標或人為加權(quán)后的多指標難以全面客觀地衡量玉米自交系的抗旱性[10-11]。本研究嘗試利用多指標衡量玉米自交系抗旱性,同時為避免主觀因素的干擾,采取了主成分分析和模糊聚類的方法,另外對農(nóng)藝性狀和生理指標(光合指標)與抗旱性之間的關系進行了探討。

    本文主要通過對作物抗旱性分析評判方法的研究,試圖解決在抗旱性評價過程中,使用單一指標的片面性和不可靠性以及多指標權(quán)數(shù)確定的主觀性,同時明確農(nóng)藝性狀和生理指標與抗旱性之間的關系。

    1 材料與方法

    1.1 試驗時間、地點

    試驗在2012年分別于土默川平原灌區(qū)(包頭市土默特右旗,經(jīng)度110.52°、緯度40.57°,代碼2012TMC)和河套平原灌區(qū)(巴彥淖爾市臨河區(qū),經(jīng)度107.6°、緯度40.31°,代碼2012HT)進行,將51份玉米自交系進行抗旱性鑒定。試驗采用α-lattice設計(3×17),分干旱脅迫和正常灌溉2個處理,正常灌溉處理是在播種前、出苗后20 d和40 d、吐絲期、授粉完成后10 d后各充分灌溉一次,共5次;干旱脅迫處理除在吐絲期不灌溉外,其余時期與正常灌溉處理一致,共4次,兩個處理之間相隔4 m,每個處理3次重復。試驗材料采用單行種植,行長4 m,行距為寬窄行0.7m和0.3m,種植密度為82 500株·hm-2,施肥量及其它田間管理按農(nóng)戶模式進行。

    1.1.1 降雨量分布供試51份玉米自交系的吐絲期主要集中在7月中、下旬,從一年兩點降雨量分布圖(圖1)可以看出,2012TMC 7月中、下旬降雨共計3.6mm,2012HT在這期間沒有降雨??梢?,兩年三地在玉米自交系吐絲期(7月中、下旬)降雨量不足4 mm,不會影響該期干旱脅迫處理的試驗結(jié)果。

    圖1 玉米自交系整個生育期間降雨量的分布Fig.1 Precipitation distributionmap maize inbred lines during the whole growing period

    1.1.2 土壤相對含水量Hsiao[12]曾將干旱脅迫的程度劃分為輕度脅迫、中度脅迫、重度脅迫三種類型,它們的區(qū)分標準是土壤相對含水量減低8%~10%、10%~20%、20%以上。于吐絲期分別測得2012年土默川平原灌區(qū)、河套平原灌區(qū)的土壤含水量變化(圖2),兩地在干旱脅迫下分別較正常灌溉下降16.44%和14.99%,均屬于中度干旱脅迫。

    圖2 吐絲期土壤相對含水量Fig.2 Relative soilwater content during silking stage

    1.2 供試材料

    試驗選用沈137、H21、中黃204、金黃96B、中451、雜C546、E28、東46、丹340、冀53、K22、材11-8、200B、吉412、吉8415、遼3053、遼5114、丹3130、合344、3189、196、835、黃野四、5213、獲唐黃、關17、8002、吉818、吉842、龍抗11、7884、甸11、M14、英64、鄭22、臨系11、鐵7922、S7913、65232寬、CA156、89-1、SH15、8902、Y75、H201、X178、7537-1、早49、四至四、種苗28、PI10等51個玉米自交系為試驗材料。

    1.3 測定項目與方法

    同期對干旱脅迫和正常灌溉2個處理進行同步測定。

    1.3.1 農(nóng)藝性狀的測定

    形態(tài)指標:于吐絲期測得株高、穗位、雄穗長度、葉片卷曲度、葉片持綠度、ASI,每行測5株。

    產(chǎn)量指標:收獲期考種測得單株產(chǎn)量、百粒重、穗行數(shù)、行粒數(shù)、禿尖長、結(jié)實株數(shù)百分率,每行測5株。

    1.3.2 葉片光合速率利用Li-6400XT便攜式光合作用測定系統(tǒng)(Li-Cor,USA),設定人工光源光強1 500μmol·m-2·s-1,于吐絲期晴天上午9∶00至11∶00對穗位葉進行測定,選取各處理生育進程一致、光照均勻的健康植株,測定光合速率(Pn,μmol· m-2·s-1)、氣孔導度(Gs,mmol·m-2·s-1)、胞間CO2濃度(Ci,μmol·mol-1)。每個處理重復3次。

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    指標性狀的抗旱系數(shù)采用Bouslama[13]的方法計算。

    指標性狀的抗旱系數(shù)(DTC)=(干旱脅迫下指標性狀值/非脅迫下指標性狀值)×100%(1)

    各指標隸屬函數(shù)值的計算參考He X Y[14]的方法:

    μ(x)=(x-xmin)/(xmax-xmin)(2)

    其中,μ(x)為某個指標性狀抗旱系數(shù)的隸屬函數(shù)值,若指標與抗旱性呈負相關,則用1-μ(x)表示,x表示某一指標抗旱系數(shù),xmax、xmin分別表示各參試材料中某一指標抗旱系數(shù)中的最大和最小值。

    采用DPS軟件進行主成分和模糊聚類分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 玉米抗旱相關性狀的抗旱系數(shù)

    由圖3、圖4和圖5可以看出,在干旱脅迫下,絕大多數(shù)農(nóng)藝性狀指標較對照有不同程度的下降(除雌花開花間隔時間ASI和葉片卷曲度),生理指標也呈下降趨勢(除WUE外),表明在干旱脅迫下,玉米自交系可以通過提高水分利用效率來抵御這一不利環(huán)境。根據(jù)兩地抗旱系數(shù)變化幅度的大小,將不同指標對干旱脅迫的敏感程度排序:(2012TMC)WUE>單株產(chǎn)量>ASI>Tr>穗粒數(shù)>葉片持綠度>千粒重>結(jié)實株數(shù)百分率>Pn>株高>Ci>Gs、葉片卷曲度>雄穗長>穗位高;(2012HT)WUE>ASI>單株產(chǎn)量>Tr>穗粒數(shù)>葉片持綠度>結(jié)實株數(shù)百分率、千粒重>Pn>株高>Ci>Gs>葉片卷曲度>穗位高>雄穗長度。雖然兩地的指標影響程度有所差異,但兩地表現(xiàn)一致的是WUE、產(chǎn)量性狀、ASI對干旱敏感程度最大,其次是光合性狀,再次是農(nóng)藝性狀。干旱對產(chǎn)量的影響主要表現(xiàn)為降低穗粒數(shù)和千粒重,同時減少了結(jié)實株數(shù),最終導致單株產(chǎn)量下降。干旱脅迫下葉片缺水,光合速率下降,導致生長發(fā)育緩慢,從而使得葉片持綠度、葉片卷曲度、株高、穗位高、雄穗長度呈不同程度的下降,而ASI值在一直延長。在所測形態(tài)指標、生理指標和產(chǎn)量指標中,ASI和WUE與抗旱系數(shù)呈負相關,其余參數(shù)均與抗旱系數(shù)呈正相關關系。

    2.2 主成分分析

    以自交系抗旱相關性狀的抗旱系數(shù)為基礎,利用DPS軟件計算出各主成分的特征向量和貢獻率(表1),并根據(jù)各向量的絕對值將不同性狀指標劃分到不同的主成分之中。同一指標在各因子中的最大絕對值所在位置即為其所屬主成分。對兩地抗旱相關性狀的抗旱系數(shù)分析,主成分分析特征值中4個成分的累計貢獻率在兩地分別達到90.53%和91.55%,而理論上只需達到85%以上的累計貢獻率即可認為其具有較強的代表性。因此可以用這幾個主成分對其抗旱性進行概括分析,提取的4個主成分基本上代表了15個原始指標的絕大部分信息。

    圖3 玉米自交系抗旱相關性狀的抗旱系數(shù)(2012TMC)Fig.3 Drought tolerance coefficients of different drought tolerance related traits of maize inbred lines tested(2012TMC)

    圖4 玉米自交系抗旱相關性狀的抗旱系數(shù)(2012HT)Fig.4 Drought tolerance coefficients of different drought tolerance related traits of maize inbred lines cultivars tested(2012HT)

    圖5 玉米自交系抗旱相關性狀的抗旱系數(shù)平均值Fig.5 Average of drought tolerance coefficients of different drought tolerance related traits of maize inbred lines tested

    表1 各性狀主成分的特征向量及貢獻率Table 1 Eigenvectors and percentages of accumulated contribution of principal components

    2012TMC決定第一主成分大小的主要是單株產(chǎn)量、千粒重、結(jié)實株數(shù)百分率和穗粒數(shù)4個性狀,這幾個性狀均屬于產(chǎn)量性狀,可以概括為“豐產(chǎn)性因子”,其次是雄穗長度和ASI值,這2個性狀都與雄穗有關,可以概括為“雄穗發(fā)育性因子”,主成分1相當于5.7615個原始指標的作用,它可反映原始數(shù)據(jù)信息量的40.18%。決定第二主成分大小的主要是Pn、Gs、WUE、Ci和Tr等5個性狀分量。主成分2相當于3.8241個原始指標的作用,可反映整個原始數(shù)據(jù)標準差異的29.84%,且這4個指標均屬于光合參數(shù)指標,可概況為“光合調(diào)控性因子”。決定第三主成分大小的主要是葉片卷曲度和葉片持綠度兩個性狀分量,葉片卷曲度與抗旱性呈負相關,葉片持綠度與抗旱性呈正相關,所以葉片卷曲度的抗旱系數(shù)越小,葉片持綠度的抗旱系數(shù)越大,其抗旱性越強,且第三主成分越大。第三主成分相當于0.8765個原始指標的作用,可反映全部信息量的11.68%。由于葉片卷曲度和葉片持綠度反映了植株的生長發(fā)育程度,可概況為“生長發(fā)育性因子”。決定第四主成分大小的主要是株高和穗位高,主成分4相當于0.6985個原始指標的作用,可反映整個原始數(shù)據(jù)9.84%的信息量。株高和穗位反映了植株的繁茂程度,可以將主成分4概括為“繁茂性因子”。

    2012HT決定第一主成分大小的是穗粒數(shù)、千粒重、結(jié)實株數(shù)百分率、單株產(chǎn)量、WUE、葉片卷曲度和葉片持綠度,這7個性狀中穗粒數(shù)、千粒重、結(jié)實株數(shù)百分率和單株產(chǎn)量屬于產(chǎn)量性狀,因此可以概括為“豐產(chǎn)性因子”,其次WUE、葉片卷曲度和葉片持綠度屬于綠葉生長發(fā)育性狀,因此可以叫“生長發(fā)育性因子”,主成分1相當于6.0048個原始指標的作用,可反映整個原始數(shù)據(jù)的38.16%;決定第二主成分大小的主要性狀是Pn、Gs、Ci、Tr和ASI值,主成分2相當于4.1765個原始指標的作用,可反映整個數(shù)據(jù)29.38%的信息量,這幾個性狀均與光合效率有關,因此可以將第二主成分概括為“光合調(diào)控性因子”。決定第三主成分大小的主要是株高和穗位高兩個性狀,主成分3相當于1.4765個原始指標的作用,可反映全部信息量的15.00%,且這兩個性狀均與植株的繁茂程度有關,因此將主成分3稱為“繁茂性因子”。決定第四主成分大小的性狀是雄穗長度,主成分4相當于0.8364個原始指標的作用,可反映全部信息量的8.01%,主成分4也屬于植株的生長發(fā)育性狀,因此將其概括為“雄穗發(fā)育性因子”。

    2.3 抗旱性度量值的模糊聚類

    首先根據(jù)抗旱系數(shù)計算出各品種指標的模糊隸屬函數(shù)值(公式2),以第一主成分各性狀的特征值作為各指標的權(quán)數(shù)[12]與之相乘,分不同自交系求和后,即得到抗旱性度量值(D值)(圖6)。

    為了綜合評判不同玉米自交系的抗旱性,本研究以各自交系的抗旱性度量值(D值)進行模糊聚類,可將51個玉米自交系的抗旱性劃分為4類(圖7)。

    圖6 不同自交系抗旱性度量值排序Fig.6 Order of drought tolerance value of different maize inbred lines

    圖7 玉米自交系抗旱性度量值的模糊聚類圖(WPGMA法)Fig.7 Fuzzy clustering of maize inbred lines by WPGMA method based on drought-tolerance value

    其中51份自交系在兩地區(qū)表現(xiàn)一致的有38份,38份自交系中聚入第一類(耐旱)的自交系有8個,包括H201、H21、英64、吉842、早49、吉8415、東46和沈137;聚入第二類(中度耐旱)的有8個自交系,分別為龍抗11、獲唐黃、關17、CA156、835、3819、吉818、S7913;聚入第三類(中度干旱敏感)的自交系有16個,分別為K22、遼3053、7537-1、種苗28、Y75、8902、8002、鄭22、甸11、7884、中黃204、金黃96B、PI10、200B、遼5114和鐵7922;聚入第四類(干旱敏感)的自交系有6個,分別為196、M14、丹3130、X178、丹340和E28??购敌远攘恐的:垲惖慕Y(jié)果基本反映了各自交系及其組配的雜交種適應區(qū)域的特點,即抗旱性強的自交系或品種區(qū)域適應性也較強,而隨著抗旱性的減弱,玉米自交系對水分的依賴性和地域限制逐漸增強??购敌詮姷淖越幌翟诟珊禇l件下產(chǎn)量損失少,葉片持綠度較好,光合速率下降緩慢,籽粒灌漿充分,株高、穗位等生長發(fā)育特征減少率相對較低。

    3 討論

    玉米抗旱性是一個復雜的綜合性狀,為了正確全面地評價不同自交系的抗旱性,應對多個與抗旱性有密切關系的性狀指標進行綜合評價,根據(jù)它們與抗旱性及產(chǎn)量的相關程度和性狀本身與產(chǎn)量的關系進行分析比較,從中挑選出相關最為顯著的指標作為抗旱品種選育中的鑒定指標[13-15]。范翠麗等[16]研究表明,ASI、相對電導率與抗旱性密切相關,宋鳳斌等[17]研究表明葉面積與抗旱性相關密切,可以用來評價玉米抗旱性。路貴和等[18]研究表明脅迫后行粒數(shù)、百粒重和對照值與抗旱系數(shù)呈顯著或極顯著正相關。劉成等[19]對288份玉米自交系進行大田開花期干旱脅迫處理,結(jié)果表明穗粒數(shù)和株高與旱地玉米高產(chǎn)耐旱的關系最為密切。還有研究表明了干旱脅迫下對玉米葉片水勢、細胞膜透性、氣孔阻力、蒸騰強度、光合速率和WUE的影響,認為這些指標均與抗旱性有關。這些性狀指標在抗旱種質(zhì)資源鑒定和選育方面起到了重要的作用,但它們對干旱脅迫的敏感程度如何,不同指標間又有什么的關系,對抗旱性的貢獻大小等問題,目前尚無統(tǒng)一的觀點,且多數(shù)研究未將農(nóng)藝性狀和生理指標結(jié)合起來加以研究或是僅限于苗期的研究。本文在玉米開花期選取10個農(nóng)藝性狀(包括形態(tài)性狀和產(chǎn)量性狀)和5個生理性狀,將玉米主要農(nóng)藝性狀和部分生理指標(光合指標)結(jié)合起來,研究其與抗旱性的關系并探討上述存在的問題。

    玉米的抗旱性是由多種因素相互作用而構(gòu)成的一個較為復雜的綜合性狀,是對干旱環(huán)境適應能力的綜合表現(xiàn)。然而,在抗旱研究中,選用單項指標評價雖然簡單易行,但缺乏可靠性。因此,要真實反映作物的抗旱性本質(zhì),需進行綜合鑒定評價[3,15]。綜合評價方法有模糊函數(shù)法、灰色關聯(lián)度法、主成分分析法、權(quán)重系數(shù)矩陣分析法等[13-16]。而主成分分析既可以去粗取精,將差異不十分明顯的各個原指標的信息集中表現(xiàn)出來,又可以比較精確地計算出主成分的特征量和貢獻率,根據(jù)抗旱系數(shù)計算出各品種指標的模糊隸屬函數(shù)矩陣之后,與第一主成分的特征量(即權(quán)重)相乘,分品種求和即得到抗旱性度量值(D值)。由此得到的抗旱性度量值不僅代表了同一品種內(nèi)部干旱脅迫與正常灌水處理各項抗旱指標的比值,而且包括了不同品種之間干旱脅迫處理下的比值,具有了對抗旱性進行縱橫比較的雙重意義,同時由于排除了人為因素的干擾,使分析結(jié)果更加客觀可靠。本研究通過田間鑒定,以不同農(nóng)藝性狀指標和光合指標的抗旱系數(shù)為評價參數(shù),通過主成分分析研究玉米自交系對干旱的敏感程度及不同指標對抗旱性的貢獻率,最后運用抗旱性度量值進行模糊聚類,明確抗旱性不同的自交系分別適宜的區(qū)域特點。此聚類結(jié)果與各自交系在大田中的表現(xiàn)相一致,同時驗證了這些指標的可靠性。

    抗旱性是作物蒙受階段性缺水仍能正常生長、結(jié)實的能力[19]??购涤衩字钥购凳且驗樗哂心苓m應水分缺少的各種抗旱性狀??购涤衩滓话愀当容^發(fā)達,根毛多,入土深,而且表土層越干旱根系就越往下伸,能較好利用土壤深層的水分。抗旱品種的葉片氣孔少,蒸騰系數(shù)小,失水少,而凋萎系數(shù)好,在干旱的白天葉部萎蔫卷曲,夜間能很快地恢復常態(tài),光合產(chǎn)物的積累速度快。從抗旱性狀主成分分析的結(jié)果可以看出,作物的抗旱性最終反映到豐產(chǎn)性上,這既是玉米抗旱性的外在表現(xiàn),又符合物種繁衍生息的自身要求,同時與人們對經(jīng)濟產(chǎn)量的追求相一致。需要指出的是,雖然豐產(chǎn)性占據(jù)了第一主成分的位置,但其對抗旱性的貢獻率仍然只是一部分,若沒有良好的生理調(diào)控能力、綠葉的保綠和枝葉的繁茂性,豐產(chǎn)性也就無從談起。本研究只考察了地上部分性狀與抗旱性的關系,未涉及根部性狀,有待進一步探討和完善。另外,由于自交系本身的遺傳差異性,和不同自交系對光溫適應性存在差異,故有些自交系在不同區(qū)域抗旱性表現(xiàn)出一定的差異,在一個地區(qū)被鑒定為抗旱性較強的自交系另外一個地點卻被鑒定為抗旱性較弱,這也在一定程度上反映了品種的區(qū)域特征和適應性。

    4 結(jié)論

    通過主成分分析和模糊聚類,對51個玉米自交系的抗旱性狀進行了研究。結(jié)果表明,51個自交系抗旱指標分別隸屬于4個主成分(2012TM:豐產(chǎn)性因子-雄穗發(fā)育性因子,光合調(diào)控性因子,生長發(fā)育性因子,繁茂性因子;2012HT:豐產(chǎn)性因子-生長發(fā)育性因子,光合調(diào)控因子,繁茂性因子,雄穗發(fā)育因子),代表了全部數(shù)據(jù)91.04%的信息量(2012TMC和2012HT的平均值),其中兩地均以產(chǎn)量性狀對干旱脅迫最為敏感,與此同時對抗旱性的貢獻率也最大。在所有供試自交系中,以H201、H21、英64、吉842、早49、吉8415、東46和沈137八個自交系的抗旱性綜合指標值最高,抗旱性最強,與在大田中的表現(xiàn)相一致。

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    Principal component analysis and fuzzy clustering on drought tolerance related traits of maize inbred lines

    HU Shu-ping1,SU Zhi-jun1,YU Xiao-fang1,CHEN Chun-mei2,GAO Ju-lin1,LV Jia-wen3,WANG Peng-fei1,XU Zi-qing4
    (1.College of Agriculture,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot,Inner Mongolia 010019,China;2.Seed Administration Station of Inner Mongolia,Hohhot,Inner Mongolia 010010,China;3.Agriculture Scientific Research Institute of Baotou,Baotou,Inner Mongolia 014013,China;4.Seed Administration Station of Baotou,Baotou,Inner Mongolia 014010,China)

    The purpose of this paper is to explore the methods of drought tolerance evaluation and to make overall evaluation on the relationship between some agronomic traits as well as physiological indicators,such as photosynthesis,and the drought tolerance of maize inbred lines cultivars.Principal Component Analysis(PCA)and Fuzzy Clustering(FC)are used in the paper aimed at assessing the drought tolerance of 51 maize inbred lines cultivars based on some related performance under the conditions of normal irrigation and drought stress.The result of PCA shows that4 principal components can represent91.05%(the average between 2012 TMC and 2012HT)information of the raw data of the traits related to drought tolerance of maize inbred lines.According to FC,the drought tolerance of those 51maize inbred lines cultivars can be divided into 4 parts,drought tolerance,moderate drought,moderate drought sensitive and drought sensitive.Which could reflect the drought characteristics of the origins and planting areas of those cultivars.Among those cultivars,the drought tolerance of H201、H21 and Ying 64 are better.Based on the above contents,it comes to a conclusion that it is an effective way to comprehensively evaluate the drought tolerance of foxtail millet by Principal Component Analysis together with Fuzzy Clustering,which not only can avoid the bias and the instability of single factor analysis,but also better reflect the relationship between different drought tolerance related traits and drought tolerance in maize inbred lines.

    maize inbred lines;agronomic trait;physiological indexes;drought tolerance;principal component analysis;fuzzy clustering

    S513;S503.4

    A

    1000-7601(2016)06-0081-08

    10.7606/j.issn.1000-7601.2016.06.13

    2016-01-18

    內(nèi)蒙古杰出青年基金(2011JQ02);國家玉米產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系(CARS-02-63);國家糧食豐產(chǎn)科技工程(2011BAD16B13,2012BAD04B04,2013BAD07B04,2011BAD16B14)

    胡樹平(1964—),男,高級農(nóng)藝師,主要從事作物生理生態(tài)研究。E-mail:bthsp88@163.com。

    高聚林(1964—),男,教授,主要從事作物生理生態(tài)及決策系統(tǒng)研究。E-mail:nmgaojulin@163.com。

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