普通小麥品種農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)分析

李愛國，宋曉霞，吳春西

（漯河市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，河南漯河462300）

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普通小麥品種農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)分析

李愛國，宋曉霞，吳春西

（漯河市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，河南漯河462300）

摘 要：利用灰色系統(tǒng)理論，對普通小麥品種的6個主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，6個主要農(nóng)藝性狀對產(chǎn)量的影響程度依次為：有效穗數(shù)（0. 8739）>穗粒數(shù)（0. 7865）>千粒重（0. 7586）>容重（0. 7151）>株高（0. 6555）>全生育期（0. 6468）。

關(guān)鍵詞：普通小麥；農(nóng)藝性狀；產(chǎn)量；灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色系統(tǒng)理論是由著名學(xué)者鄧聚龍教授［1］首創(chuàng)的一種系統(tǒng)科學(xué)理論，其中的灰色關(guān)聯(lián)度分析法是將研究對象及影響因素的因子值視為一條線上的點(diǎn)，與待識別對象及影響因素的因子值所繪制的曲線進(jìn)行比較，比較它們之間的貼近度，并分別量化，計算出研究對象與待識別對象各影響因素之間的貼近程度的關(guān)聯(lián)度，通過比較各關(guān)聯(lián)度的大小來判斷待識別對象對研究對象的影響程度，進(jìn)而判斷因素之間關(guān)聯(lián)程度的方法。目前已在小麥［2］、大麥［3］、水稻［4］、棉花［5］、紅小豆［6］、花生［7］、芝麻［8］、糯玉米［9］、青稞［10］等多種作物的性狀關(guān)聯(lián)度分析、新品系（種）的早期評判、品種生態(tài)布局［11］等方面得到了廣泛的應(yīng)用。小麥產(chǎn)量是由多個性狀共同作用的結(jié)果，對品種進(jìn)行評估，實(shí)質(zhì)上也就是將各因素（或性狀）本身所反映的灰色信息通過一定的數(shù)學(xué)手段進(jìn)行量化，從而使人們在整體上對品種有一個比較客觀的認(rèn)識和準(zhǔn)確的把握。本文以2013年黃淮南片通過國家審定的普通小麥新品種為材料，應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法，研究小麥其它農(nóng)藝性狀對產(chǎn)量影響的主次關(guān)系，以期為小麥品種的及時更替提供理論依據(jù)，為今后黃淮南片麥區(qū)小麥大面積豐產(chǎn)栽培選擇適當(dāng)?shù)钠贩N類型提供參考。

1 材料與方法

1. 1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2014年1月17日的農(nóng)業(yè)部第2053號公告。

1. 2 統(tǒng)計分析

（1）灰色關(guān)聯(lián)分析原理。灰色關(guān)聯(lián)分析通過對動態(tài)過程發(fā)展態(tài)勢的量化分析，求出參考數(shù)列與各比較數(shù)列之間的灰色關(guān)聯(lián)度，與參考數(shù)列關(guān)聯(lián)度越大的比較數(shù)列，其發(fā)展方向和速率與參考數(shù)列越接近，與參考數(shù)列的關(guān)系越緊密。根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，把產(chǎn)量作為參考數(shù)列，記作X0（k），把全生育期、株高、有效穗、穗粒數(shù)、千粒重和容重等與產(chǎn)量相關(guān)的性狀作為比較數(shù)列，記作Xi（k）（i =1，2，…，m；k = 1，2，…，n），其中，m為與產(chǎn)量相關(guān)的性狀的個數(shù)，n為參試品種個數(shù)。根據(jù)關(guān)聯(lián)度的大小，就可以確定比較數(shù)列與參考數(shù)列的相似程度，從而判斷比較數(shù)列對參考數(shù)列的影響大小。

（2）灰色關(guān)聯(lián)分析計算步驟

A.原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。由于原始數(shù)據(jù)中各個性狀的量綱不同，無法直接進(jìn)行比較，因此需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，去除量綱，轉(zhuǎn)換為可直接比較的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)列。先對各個性狀進(jìn)行簡單的統(tǒng)計分析，計算出平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后將各個原始數(shù)據(jù)減去平均值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)列。

B.計算比較數(shù)列與參考數(shù)列的絕對差值。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果，按照公式計算比較數(shù)列與參考數(shù)列的絕對差值。

C.計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。經(jīng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的參考數(shù)列記作X0（k），比較數(shù)列記作Xi（k），關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ0i（k）按照如下公式計算：

式中：Δ表示比較序列與參考數(shù)列的絕對差值，關(guān)聯(lián)系數(shù)反映比較序列和參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)程度；ρ取值0. 5。

D.計算關(guān)聯(lián)度（ri）并排序

2 結(jié)果分析

2. 1 2013年黃淮南片國審小麥新品種基本情況

根據(jù)農(nóng)業(yè)部第2053號公告，2013年經(jīng)過國家審定適宜在黃淮南片推廣應(yīng)用的有11個品種，基本情況如表1。

表1 2013年黃淮南片國審小麥品種基本情況

2. 2 普通小麥品種的6個主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)灰色分析方法對6個主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行計算（表2），并求得各性狀與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度ri（表3）。

表2 6個農(nóng)藝性狀與小麥產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)

表3 6個農(nóng)藝性狀與小麥產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度及其排序

按照灰色關(guān)聯(lián)分析，各性狀的重要性以關(guān)聯(lián)度表示，關(guān)聯(lián)度大的表示參與指標(biāo)重要性高，關(guān)聯(lián)度的序列變化表示著構(gòu)成性狀各因素的重要性的變化。本文中與產(chǎn)量相關(guān)的其它6個農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度排序依次為，有效穗數(shù)（0. 8739）>穗粒數(shù)（0. 7865）>千粒重（0. 7586）>容重（0. 7151）>株高（0. 6555）>全生育期（0. 6468）。說明這6個農(nóng)藝性狀中，有效穗數(shù)對產(chǎn)量的影響最大，之后依次為穗粒數(shù)、千粒重、容重和株高，全生育期對產(chǎn)量的影響較小。

3 討論

目前，對農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的灰色分析結(jié)果來看，不同的研究，盡管結(jié)果不盡相同，但普遍都認(rèn)為，有效穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重是決定小麥產(chǎn)量的主要因素。段黃金等［12］認(rèn)為與產(chǎn)量形成關(guān)系密切的主要性狀為千粒重、收獲穗數(shù)、單穗重。劉輝［13］的研究結(jié)果表明，對產(chǎn)量的影響程度依次為容重>穗粒數(shù)>有效穗>千粒重>全生育期>株高。胡鳳靈［14］認(rèn)為小麥產(chǎn)量與其相關(guān)因素的關(guān)聯(lián)度大小順序?yàn)椋核肓?shù)>有效穗數(shù)>千粒重>有效分蘗率>最高總蘗數(shù)。李亞敏等［15］的結(jié)果表明，與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小依次為：穗數(shù)>千粒重>穗粒數(shù)。孫憲印等［16］認(rèn)為各性狀與產(chǎn)量之間的關(guān)聯(lián)度依次為容重>穗粒數(shù)、生育期>株高>穗數(shù)>千粒重。張化遠(yuǎn)［17］的研究結(jié)果表明，產(chǎn)量與性狀的關(guān)聯(lián)度依次為容重>穗粒重>有效穗>千粒重>穗粒重>全生育期>株高>最高分蘗數(shù)。裘敏等［18］的研究結(jié)果表明，小麥的產(chǎn)量與各產(chǎn)量性狀關(guān)聯(lián)度的大小順序?yàn)樗霐?shù)>生育期>穗粒數(shù)>株高>千粒重。陳劍鋒等［19］認(rèn)為，小麥各性狀的重要性排序?yàn)椋河行霐?shù)>穗粒數(shù)>千粒重>株高>穗長>小穗數(shù)。

本研究結(jié)果表明，6個農(nóng)藝性狀中，有效穗數(shù)對產(chǎn)量的影響最大，之后依次為穗粒數(shù)、千粒重、容重和株高，而全生育期對產(chǎn)量的影響最小。有效穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重對產(chǎn)量的影響位居前三，而在不同的研究中發(fā)現(xiàn)，這三個要素基本都位居與產(chǎn)量相關(guān)主要農(nóng)藝性狀的前列。目前黃淮南片的國審品種的冬春性不是太強(qiáng)，都屬于弱冬性和弱春性品種，因此導(dǎo)致生育期對產(chǎn)量的影響相對較小，而農(nóng)民在秋收后都希望早日播種，以便盡早出去打工。因此，在高產(chǎn)、超高產(chǎn)的小麥新品種選育過程中，應(yīng)以半冬性或弱冬性品種為主，重點(diǎn)關(guān)注有效穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重，在保證穗數(shù)的前提下，提高穗粒數(shù)和千粒重，從而達(dá)到增產(chǎn)增收的目的。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 鄧聚龍.灰色系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)［J］.山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，1985 （5）：34 -37.

［2］ 張清海，張桂蘭，劉萬代，等.“九五”期間黃淮南片小麥冬水組參試品種主要性狀的灰色關(guān)聯(lián)度分析［J］.中國農(nóng)學(xué)通報，2002，18（3）：40 -42，54.

［3］ 楊 明，余國東，李伯群，等.應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度分析評價不同大麥品種產(chǎn)量與產(chǎn)量構(gòu)成因素［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（36）：22247 -22248，22322.

［4］ 江銀榮，潘寶國，陸虎華.江蘇省水稻產(chǎn)量與產(chǎn)量性狀的灰色關(guān)聯(lián)分析［J］.浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009（6）：1130 -1132.

［5］ 侯光輝，楊伯祥.灰色關(guān)聯(lián)分析在棉花品種綜合評價上的應(yīng)用［J］.綿陽經(jīng)濟(jì)技術(shù)高等?？茖W(xué)校學(xué)報，1997，14（2）：25 -27.

［6］ 申慧芳，李國柱.紅小豆主要農(nóng)藝性狀的灰色關(guān)聯(lián)與相關(guān)性分析［J］.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2012，32（1）：1 -4.

［7］ 王正榮，鄢 錚.灰色關(guān)聯(lián)分析在花生抗瘡痂病育種中的應(yīng)用［J］.中國種業(yè)，2013（5）：60 -63.

［8］ 寇志強(qiáng)，李倩倩，吳少輝，等.應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)法選擇芝麻品種［J］.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008（7）：23 -24，28.

［9］ 黃小蘭，陸虎華，胡加如，等.糯玉米鮮穗產(chǎn)量與主要農(nóng)藝性狀的灰色關(guān)聯(lián)分析［J］.農(nóng)業(yè)科技通訊，2005 （12）：14 -16.

［10］欒運(yùn)芳.西藏冬青稞主要性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)分析［J］.西藏科技，2004（8）：9 -11.

［11］宋志均，賀德先，韓 勇，等.灰色系統(tǒng)原理在小麥新品種（系）布局中的應(yīng)用［J］.中國種業(yè)，2012（1）：47 -49.

［12］段黃金，付星海，沈鳳英，等.冬小麥主要農(nóng)藝性狀的灰色關(guān)聯(lián)度分析［J］.中國農(nóng)學(xué)通報，2000，16（6）：15 -17.

［13］劉 輝.超高產(chǎn)小麥主要性狀的灰色關(guān)聯(lián)度分析［J］.商丘師范學(xué)院學(xué)報，2001，17（4）：87 -90.

［14］胡鳳靈.灰色關(guān)聯(lián)度分析法在小麥產(chǎn)量相關(guān)因素分析中的應(yīng)用［J］.安徽農(nóng)學(xué)通報，2008，14（11）：116.

［15］李亞敏，邵秋紅，安浩軍，等.灰色關(guān)聯(lián)度分析法在冬小麥品種選育中的應(yīng)用［J］.中國種業(yè)，2007（8）：43 -44.

［16］孫憲印，吳 科，錢兆國，等.灰色關(guān)聯(lián)度在多穗型小麥高產(chǎn)育種上的應(yīng)用［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2001，29 （3）：300 -301.

［17］張化遠(yuǎn).豫東平原超高產(chǎn)小麥主要性狀的灰色關(guān)聯(lián)度分析［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，35（27）：8472 -8473.

［18］裘 敏，魏亦勤，劉旺清，等.小麥5個產(chǎn)量性狀與產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度分析［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，35 （2）：390.

［19］陳劍鋒，陳登耀，張秋英.小麥主要性狀與產(chǎn)量的通徑和灰色關(guān)聯(lián)度分析［J］.福建稻麥科技，2011，29 （4）：5 -8.

The Grey Correlation Analysis between Agronomic Traits and Yield in Triticum aestivum

LI Aiguo，SONG Xiaoxia，WU Chunxi
（Luohe Academy of Agricultural Science，Luohe，Henan 462300，China）

Abstract：The grey correlation between six agronomic traits and yield of Triticum aestivum was analyzed by grey system theory. The results showed that the influence degree of agronomic traits on yield was in the following order：number of effective ears（0. 8739）> seeds number per ear（0. 7865）> 1000 - grain weight（0. 7586）> the weight per liter（0. 7151）> plant height（0. 6555）> whole growth duration（0. 6468）.

Keywords：Triticum aestivum；agronomic traits；yield；grey correlation analysis

基金項(xiàng)目：國家小麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系專項(xiàng)（CARS -3 -2 -26）。

作者簡介：李愛國（1981 -），男，助理研究員，主要從事小麥新品種利用及選育，Email：shengke925@126. com。

收稿日期：2015 08 31

文章編號：1001-5280（2016）01-0018-04

DOI：10. 16848/ j. cnki. issn. 1001-5280. 2016. 01. 006

中圖分類號：S512. 101

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A