河南省小?；ㄉ贩N主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的相關(guān)及通徑分析

朱亞娟，甄志高，趙金環(huán)，王曉林，崔建民

（駐馬店市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，油料作物研究所，河南 駐馬店 463000）

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河南省小粒花生品種主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的相關(guān)及通徑分析

朱亞娟，甄志高，趙金環(huán)，王曉林，崔建民

（駐馬店市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，油料作物研究所，河南 駐馬店 463000）

摘 要：采用相關(guān)和通徑分析的方法，對(duì)2014年河南省小?；ㄉ贩N區(qū)試的15個(gè)參試品種（系）的9個(gè)主要農(nóng)藝性狀及單株生產(chǎn)力進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。變異分析結(jié)果表明，參試品系的主莖高、側(cè)枝長、總分枝數(shù)、結(jié)果枝數(shù)、單株飽果數(shù)、百果重、百仁重、出米率和單株生產(chǎn)力都有較大的變異幅度，生育期變異系數(shù)最小。相關(guān)分析結(jié)果表明，9個(gè)農(nóng)藝性狀中只有單株飽果數(shù)與單株生產(chǎn)力呈極顯著的正相關(guān)，其他性狀與單株生產(chǎn)力的相關(guān)性均不顯著。通徑分析表明，結(jié)果枝數(shù)對(duì)產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)最大，其次是單株飽果數(shù)，兩者是影響小?；ㄉa(chǎn)量的主要因素。通過逐步回歸分析建立的估測(cè)單株生產(chǎn)力的最優(yōu)回歸方程為Y=6.274+0.9X6，回歸系數(shù)達(dá)極顯著水平，對(duì)單株生產(chǎn)力的預(yù)測(cè)具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：小?；ㄉ?；農(nóng)藝性狀；單株生產(chǎn)力；相關(guān)分析；通徑分析

河南省是我國花生生產(chǎn)大省，其花生常年種植面積在100萬hm2左右，是該省繼小麥、玉米之后的第三大作物。珍珠豆型花生是一個(gè)獨(dú)特的品種類型，以優(yōu)質(zhì)、商品性好、早熟為突出特點(diǎn)，河南省許昌以南的地區(qū)及長江流域以種植該類型品種為主[1]。尤其是正陽縣，種植品種主要為小果花生，約占花生總種植面積的95%，是全國珍珠豆型花生最集中、面積最大的產(chǎn)區(qū)之一[2]。因?yàn)檎渲槎剐突ㄉ鷤€(gè)體生長勢(shì)弱、單株結(jié)實(shí)范圍小、單株生產(chǎn)力較低，所以如何提高單株生產(chǎn)力是珍珠豆型花生育種的關(guān)鍵[3]。

有關(guān)小粒（珍珠豆型）花生產(chǎn)量的研究已有較多報(bào)道，梁炫強(qiáng)等[4-5]早在1991年就通過配合力分析研究了高產(chǎn)珍珠豆型花生品種親本的選配原則，1992年又通過雙列分析得知珍珠豆型花生的產(chǎn)量主要受加性遺傳效應(yīng)的影響；勞方業(yè)等[6]研究了開花量與產(chǎn)量的關(guān)系；李林等[7]從播種方式上探討了珍珠豆型花生的高產(chǎn)機(jī)理；楊友林[8]采用回歸分析法研究了珍珠豆型花生主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的關(guān)系；楊水紅[9]研究了平衡施肥對(duì)花生產(chǎn)量的影響；范小玉等[3]、吳蘭榮等[10]采用相關(guān)和通徑分析等方法研究了珍珠豆型花生主要農(nóng)藝性狀對(duì)產(chǎn)量的影響。在前人的研究基礎(chǔ)上，筆者利用通徑分析，將15個(gè)小?；ㄉ贩N（系）的9個(gè)主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)分解為直接作用和間接作用，進(jìn)一步明確各農(nóng)藝性狀對(duì)產(chǎn)量的相對(duì)重要性，掌握產(chǎn)量的構(gòu)成規(guī)律，以期為河南省小?；ㄉN和高產(chǎn)栽培提供理論依據(jù)。

1　材料與方法

1.1試驗(yàn)材料

供試材料為2014年參加河南省小?；ㄉ贩N區(qū)試的19個(gè)花生品系，因河南省種子管理站規(guī)定百仁重不大于80 g的花生品系才能參加該區(qū)試，故剔除了百仁重大于80 g的4個(gè)品系，分析了剩余的15份材料。

1.2試驗(yàn)方法

試驗(yàn)地點(diǎn)分別位于鄭州、開封、駐馬店、南陽、濮陽、新鄭、安陽、信陽、溫縣。試驗(yàn)統(tǒng)一采用隨機(jī)區(qū)組排列，每個(gè)處理重復(fù)3次。小區(qū)長6.67 m，寬2 m，每小區(qū)6行，行距33.33 cm，穴距16.7 cm，播種密度為18萬穴/hm2，每穴2粒種子。

收獲時(shí)，每小區(qū)隨機(jī)取10株進(jìn)行考種，考種項(xiàng)目有生育期（X1）、主莖高（X2）、側(cè)枝長（第1對(duì)）（X3）、總分枝數(shù)（X4）、結(jié)果枝數(shù)（X5）、單株飽果數(shù)（X6）、百果重（X7）、百仁重（X8）、出米率（X9）、單株生產(chǎn)力（Y）。性狀觀測(cè)參考《花生種質(zhì)資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)》[11]，因各小區(qū)的產(chǎn)量容易受小區(qū)出苗率的影響，故以單株莢果生產(chǎn)力代替小區(qū)產(chǎn)量。用Excel 2007和SPSS 17.0數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)9個(gè)主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)和通徑分析。

2　結(jié)果與分析

2.1主要農(nóng)藝性狀及產(chǎn)量的變異分析

從表1中可以看出，各性狀的變異系數(shù)不盡相同，由大到小依次為：主莖高＞側(cè)枝長＞單株飽果數(shù)＞總分枝數(shù)＞單株生產(chǎn)力＞結(jié)果枝數(shù)＞百果重＞百仁重＞出米率＞生育期。其中，主莖高、側(cè)枝長、單株飽果數(shù)、總分枝數(shù)和單株生產(chǎn)力的變異系數(shù)較大，分別為13.95%，12.98%，12.55%，11.32%和10.19%，說明參試品系在這些性狀上存在較大差異，可以通過良種選配和栽培條件改善等方法，使這些性狀獲得較大程度提高；其次是結(jié)果枝數(shù)、百果重、百仁重和出米率，變異系數(shù)分別為9.74%、9.59%、8.07%和5.33%，說明在這些性狀上各參試品系間也存在一定的差異，也能通過調(diào)整栽培措施等方法獲得一定改善；生育期的變異系數(shù)最小為0.89%，說明該性狀的變異幅度最小，參試品系的生育期比較集中，都在113 d左右。

表1　15個(gè)小?；ㄉ贩N（系）主要農(nóng)藝性狀的變異分析

2.2主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)分析

由表2可知，9個(gè)農(nóng)藝性狀中生育期、主莖高、側(cè)枝長、結(jié)果枝數(shù)、單株飽果數(shù)和出米率與單株生產(chǎn)力正相關(guān)，其中單株飽果數(shù)與單株生產(chǎn)力極顯著正相關(guān)，說明單株飽果數(shù)對(duì)提高單株生產(chǎn)力具有極為重要的作用?？偡种?shù)、百果重和百仁重與單株生產(chǎn)力均表現(xiàn)出不顯著負(fù)相關(guān)。另外，主莖高與生育期和結(jié)果枝數(shù)分別顯著正相關(guān)和負(fù)相關(guān)，與側(cè)枝長和出米率分別極顯著正相關(guān)和負(fù)相關(guān)；側(cè)枝長與生育期和出米率分別極顯著正相關(guān)和負(fù)相關(guān)；總分枝數(shù)與結(jié)果枝數(shù)極顯著正相關(guān)；結(jié)果枝數(shù)和生育期與出米率分別顯著正相關(guān)和負(fù)相關(guān)；單株飽果數(shù)與百果重和百仁重極顯著負(fù)相關(guān)；百果重與百仁重極顯著正相關(guān)。

表2　15個(gè)小粒花生品種（系）主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)系數(shù)

2.3主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的通徑分析

花生產(chǎn)量的形成受諸多因素的影響，這些因素間又存在相互作用，而相關(guān)系數(shù)只表明了兩個(gè)性狀間的簡單線性關(guān)系，并沒有考慮到性狀間的互作。通徑分析可將相關(guān)系數(shù)分解為直接作用和間接作用，從而有效地表示相關(guān)變量間原因?qū)Y(jié)果的直接影響效應(yīng)，估計(jì)出原因因素對(duì)效應(yīng)因素的間接效應(yīng)，進(jìn)而直接比較各原因因素的相對(duì)重要性[12]。因此，為客觀評(píng)價(jià)各性狀對(duì)小?；ㄉa(chǎn)量構(gòu)成的重要性，需要進(jìn)行通徑分析，分析結(jié)果見表3。

表3　15個(gè)小粒花生品種（系）主要農(nóng)藝性狀對(duì)產(chǎn)量的通徑分析

由表3可知，各性狀對(duì)產(chǎn)量的直接作用大小依次為結(jié)果枝數(shù)（X5）＞單株飽果數(shù)（X6）＞主莖高（X2）＞生育期（X1）＞百果重（X7）＞百仁重（X8）＞出米率（X9）＞側(cè)枝長（X3）＞總分枝數(shù)（X4）。結(jié)果枝數(shù)對(duì)產(chǎn)量的直接正效應(yīng)最大為2.216，雖然通過總分枝數(shù)、主莖高、百果重和出米率對(duì)產(chǎn)量產(chǎn)生了或大或小的間接負(fù)效應(yīng)，但是通過生育期、側(cè)枝長、單株飽果數(shù)和百仁重也產(chǎn)生了間接正效應(yīng)，正負(fù)效應(yīng)抵消后，對(duì)產(chǎn)量的效應(yīng)仍為正值；其次是單株飽果數(shù)，對(duì)產(chǎn)量的直接正效應(yīng)為0.807，與產(chǎn)量呈極顯著正相關(guān)，表明可以通過增加結(jié)果枝數(shù)和單株飽果數(shù)來提高小?；ㄉa(chǎn)量，在高產(chǎn)育種中應(yīng)注重這一性狀的篩選。生育期和主莖高對(duì)產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)也都為正值，但生育期的變異系數(shù)最小，較難改變，只能通過適當(dāng)增加主莖高獲得高產(chǎn)。百果重和百仁重對(duì)產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)雖為正值，但是相關(guān)系數(shù)卻為負(fù)值，是因?yàn)榘俟赝ㄟ^結(jié)果枝數(shù)和單株飽果數(shù)對(duì)產(chǎn)量產(chǎn)生了較大的間接負(fù)效應(yīng)，百仁重通過主莖高和單株飽果數(shù)產(chǎn)生了較大的間接負(fù)效應(yīng)所致；出米率和側(cè)枝長對(duì)產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)為負(fù)值，與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)為正值，是因?yàn)槌雒茁释ㄟ^側(cè)枝長和結(jié)果枝數(shù)產(chǎn)生了較大的正效應(yīng)，雖然側(cè)枝長通過結(jié)果枝數(shù)產(chǎn)生了較大的間接負(fù)效應(yīng)，但是被其他幾個(gè)性狀產(chǎn)生的總正效應(yīng)所抵消；總分枝數(shù)的直接通徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)都為負(fù)值，表明該性狀對(duì)提高產(chǎn)量不利。

2.4主要農(nóng)藝性狀對(duì)產(chǎn)量的多元回歸分析

由表2和表3可知，各農(nóng)藝性狀對(duì)產(chǎn)量的影響存在交互作用，如果將全部性狀與產(chǎn)量進(jìn)行回歸，建立起來的回歸方程可靠性差、精度低。因此，需采用逐步回歸分析的方法建立最優(yōu)回歸模型，就是只包含所有對(duì)產(chǎn)量有顯著影響性狀變量的回歸方程。

根據(jù)逐步回歸原理，運(yùn)用 SPSS統(tǒng)計(jì)軟件獲得主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的最優(yōu)回歸方程：Y=6.274+0.9X6，分析表明，回歸方程和回歸系數(shù)均達(dá)極顯著水平，表明單株飽果數(shù)（X6）與單株生產(chǎn)力之間呈極顯著的線性回歸關(guān)系，對(duì)單株生產(chǎn)力的預(yù)測(cè)具有一定的應(yīng)用價(jià)值，即單株飽果數(shù)每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位，單株生產(chǎn)力就增加0.9個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位?；貧w方程的決定系數(shù)R2=0.612，表明入選的單株飽果數(shù)對(duì)產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率為61.2%。

3　結(jié)論與討論

從變異分析結(jié)果來看，除生育期的變異系數(shù)最小外，主莖高、側(cè)枝長、總分枝數(shù)、結(jié)果枝數(shù)、百果重、百仁重、出米率和單株生產(chǎn)力都有較大的變異幅度，說明各參試品系的生育期比較集中，選擇范圍較窄，可以通過其他幾個(gè)性狀的選擇來提高產(chǎn)量。

相關(guān)分析結(jié)果表明，9個(gè)農(nóng)藝性狀中只有單株飽果數(shù)與單株生產(chǎn)力呈極顯著的正相關(guān)，其他性狀與單株生產(chǎn)力的相關(guān)性均不顯著，說明單株飽果數(shù)對(duì)提高單株生產(chǎn)力具有極為重要的作用。

通徑分析結(jié)果表明，結(jié)果枝數(shù)對(duì)產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)最大，與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)也為正值；單株飽果數(shù)的直接正效應(yīng)位列第二，與產(chǎn)量呈極顯著正相關(guān)；表明可以通過增加結(jié)果枝數(shù)和單株飽果數(shù)來提高小?；ㄉ贩N產(chǎn)量。另外，也可通過適當(dāng)增加主莖高獲得高產(chǎn)；總分枝數(shù)的直接通徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)均為負(fù)值，表明該性狀對(duì)提高產(chǎn)量不利。

回歸分析結(jié)果表明，通過逐步回歸分析建立的估測(cè)單株生產(chǎn)力的最優(yōu)回歸方程為Y=6.274+0.9X6，回歸系數(shù)達(dá)極顯著水平，對(duì)單株生產(chǎn)力的預(yù)測(cè)具有一定的應(yīng)用價(jià)值，這與相關(guān)和通徑分析結(jié)果基本一致。

綜上所述，可認(rèn)為，要提高小?；ㄉ贩N的產(chǎn)量水平，通過栽培措施增加結(jié)果枝數(shù)和單株飽果數(shù)以及選育結(jié)果枝數(shù)和單株飽果數(shù)多的品種是關(guān)鍵，也可適當(dāng)增加主莖高來提高產(chǎn)量。

前人也對(duì)小粒花生主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量間的關(guān)系進(jìn)行過研究，但結(jié)果不盡一致。吳蘭榮等[10]認(rèn)為珍珠豆型花生要獲得高產(chǎn)，應(yīng)在適當(dāng)增加結(jié)果枝數(shù)和總分枝數(shù)的同時(shí)，注意提高百果重和百仁重；范小玉等[3]認(rèn)為在河南省珍珠豆型花生育種中應(yīng)保持適宜的主

莖高和側(cè)枝長，在協(xié)調(diào)總分枝數(shù)、 結(jié)果枝數(shù)、 出米率、飽果率等性狀的前提下，對(duì)單株結(jié)果數(shù)、百果重、百仁重進(jìn)行選擇，這樣有利于提高單株生產(chǎn)力。而楊友林[8]認(rèn)為，通過單株結(jié)果枝數(shù)及單株飽果數(shù)的增加，可以獲取較高的莢果產(chǎn)量，這與該研究結(jié)果一致?？傊胩岣咝×；ㄉ贩N的產(chǎn)量，還應(yīng)對(duì)性狀間的關(guān)系進(jìn)行更多、更深入地研究，找到影響其產(chǎn)量的關(guān)鍵因素，通過對(duì)盡量少的性狀進(jìn)行選擇，獲得盡量大的選擇效果。

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（責(zé)任編輯：成 平）

Correlation and Path Analysis between Main Agronomic Characteristics and Yield of Smallseed Peanut in Henan

ZHU Ya-juan，ZHEN Zhi-gao，ZHAO Jin-huan，WANG Xiao-lin，CUI Jian-min
（Oil Crops Research Institute， Zhumadian Academy of Agricultural Sciences， Zhumadian 463000， PRC）

Abstract：The correlation and path analysis on 9 main agronomic characteristics and productivity per plant of 15 small-seed varieties （lines） in regional test of Henan Province had been carried out in 2014. The Variation analysis showed that the variation coefficient of growing period was the smallest, while the variation range of stem height, branch length, total branching number, number of branches with pods, pods number per plant, 100-pod weight, 100-seed weight, shelling percentage and productivity per plant were big. The correlation analysis showed that the positive correlation coefficient between pods number per plant and productivity per plant was very significant， and the other traits had no significant correlation with it. The path analysis showed that number of branches with pods had the greatest direct path coefficient， which followed by pods number per plant， and the two characters were the leading factor affecting yield. The optimal regression equation established by stepwise regression analysis for estimating productivity per plant was Y=6.274+0.9X6, the regression coefficient was very significant， which could be used to predict the productivity per plant for small-seed peanut

Key words：small-seed peanut; agronomic characteristics; productivity per plant; correlation analysis; path analysis

通訊作者：王曉林

作者簡介：朱亞娟（1982-），女，河南長葛市人，助理研究員，主要從事花生栽培及新品種選育研究。

基金項(xiàng)目：河南省重大科技專項(xiàng)（141100110600）；國家花生產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-14）

收稿日期：2016-02-19

DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2016.04.011

中圖分類號(hào)：S565.2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1006-060X（2016）04-0034-03