基于聚類和逐步回歸分析的玉米品種間關(guān)系研究

韓文革，董愛書，高 軍，于曉秋（黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)農(nóng)學(xué)院，大慶69；黑龍江九三科研所植保站，嫩江6；黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息學(xué)院，大慶69；黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)理學(xué)院，大慶69）

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基于聚類和逐步回歸分析的玉米品種間關(guān)系研究

韓文革1，董愛書2，高 軍3，于曉秋4
（1黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)農(nóng)學(xué)院，大慶163319；2黑龍江九三科研所植保站，嫩江161441；3黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息學(xué)院，大慶163319；4黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)理學(xué)院，大慶163319）

摘 要：通過對(duì)41個(gè)玉米品種的比較試驗(yàn)確定15個(gè)性狀特征，利用聚類分析和逐步回歸分析方法研究性狀特征間的關(guān)系。結(jié)果表明，41個(gè)玉米品種可聚分為5類；各類品種的性狀均值分析可知，第Ⅲ和第Ⅳ類玉米品種產(chǎn)量高，第Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ類玉米品種抗倒伏能力強(qiáng)，第V類玉米品種抗病害能力強(qiáng)。通過建立產(chǎn)量與其他性狀的“最優(yōu)”回歸方程，表明穗粗、百粒重、空稈率和株高4個(gè)性狀對(duì)產(chǎn)量影響顯著且作用遞減。

關(guān)鍵詞：玉米；品種；性狀；聚類分析；回歸分析

玉米是重要的糧食作物和重要的飼料來源，也是全世界總產(chǎn)量最高的糧食作物。隨著農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，玉米面積不斷擴(kuò)大，選育出抗倒伏、抗病和優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)的玉米品種是玉米育種和生產(chǎn)的關(guān)鍵。在玉米育種中，將玉米品種性狀進(jìn)行聚類，并且了解玉米的各產(chǎn)量因子對(duì)玉米產(chǎn)量的影響程度，對(duì)于指導(dǎo)玉米育種是十分必要的。

Sanchez等給出了9個(gè)玉米形態(tài)特征的變量［1］。Li等分析了中國玉米種質(zhì)資源核心種質(zhì)庫的地理分布和特性［2］。李得孝等對(duì)玉米抗倒伏性指標(biāo)進(jìn)行了研究［3］。Yan等基于顏色特征研究玉米種子純度鑒定［4］。孫峰成等對(duì)玉米群體的主要農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量、品質(zhì)進(jìn)行了灰色關(guān)聯(lián)度分析［5］。蔡成雄等對(duì)國家西南區(qū)鮮食糯玉米區(qū)試的農(nóng)藝性狀與鮮穗產(chǎn)量進(jìn)行了綜合分析與評(píng)價(jià)研究［6］。張煥欣等對(duì)玉米穗行數(shù)進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析［7］。王國宏等研究了玉米出籽率、千粒重和單穗粒重的改良效果和雜種優(yōu)勢(shì)等［8］。王世艷對(duì)玉米超高產(chǎn)育種理論及優(yōu)化栽培技術(shù)進(jìn)行了探究［9］。龔順良等應(yīng)用多因素綜合評(píng)判法綜合分析玉米雜交種的性狀［10］。賀晨邦等對(duì)青海優(yōu)異玉米品種的農(nóng)藝性狀進(jìn)行了變異及產(chǎn)量研究［11］。Wang等對(duì)一個(gè)單片段代換系與受體親本間玉米穗行數(shù)相關(guān)進(jìn)行了miRNA轉(zhuǎn)錄組分析［12］，等等。綜上可知，有關(guān)玉米的農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量性狀的關(guān)聯(lián)分析和評(píng)價(jià)等研究已經(jīng)取得一定成果，而利用玉米品種與農(nóng)藝、穗產(chǎn)量、抗倒伏等性狀進(jìn)行分類與產(chǎn)量及性狀間的回歸分析的研究較少。筆者選取多個(gè)玉米品種進(jìn)行小區(qū)對(duì)比試驗(yàn)，采集農(nóng)藝、穗產(chǎn)量、抗倒伏等性狀數(shù)據(jù)進(jìn)行品種分類與產(chǎn)量與性狀間的回歸分析研究。

1　材料與方法

1.1試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)在黑龍江九三管理局尖山農(nóng)場(chǎng)科技園區(qū)進(jìn)行。土壤為黑鈣土，有機(jī)質(zhì)含量35 g/ kg，pH值6.68。前茬甜菜，地勢(shì)平坦、無藥害，秋深松一遍，耙三遍。秋施肥起壟，壟距1.1 m，每公頃密度9萬株，施磷酸二銨200 kg，尿素200 kg，鉀肥50 kg，苗期機(jī)械深松一遍，中耕兩遍，追施尿素100 kg/ hm2。

1.2試驗(yàn)材料

選取克單9號(hào)、佳禾158、海玉12號(hào)、冀承單3號(hào)、德美亞3號(hào)、登海21號(hào)、青單1號(hào)、海玉7號(hào)、哲單37號(hào)、利合16號(hào)、賓玉4號(hào)、克單10號(hào)、長(zhǎng)種玉2號(hào)、南北7號(hào)、登海21號(hào)、禾玉24號(hào)、九玉4號(hào)、先鋒38p05、內(nèi)早303、肯玉10號(hào)、德美亞2號(hào)、長(zhǎng)城1142、W901 -37、W901 -38、W102、W901 - 3、克4、克5、克23、克42、豐墾496、澤玉620、順玉3、富單9、富爾10、富糧1、克單14號(hào)、肯單24、鑫科玉1號(hào)、興墾9號(hào)、德美亞1號(hào)共41個(gè)品種為研究對(duì)象。

1.3試驗(yàn)方法

采用小區(qū)對(duì)比法，每個(gè)品種面積為0.1 hm2，壟長(zhǎng)150 m，6行壟，精量播種，生育期葉面追肥3次，中耕3次，采取航化病蟲害防治方法及促早熟。施肥采用立體分層分期施肥。對(duì)上述每個(gè)試驗(yàn)品種采集株高、穗位、倒折等級(jí)、倒伏面積、空稈率、大斑病等級(jí)、絲黑穗病、瘤黑粉病、穗長(zhǎng)、穗粗、百粒重、行數(shù)、行粒數(shù)、穗粒數(shù)和產(chǎn)量性狀數(shù)據(jù)為后期分析的基礎(chǔ)。

2　研究方法

2.1聚類分析

根據(jù)一批樣品的多個(gè)觀測(cè)指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型的依據(jù)，將一些相似程度較大的樣品聚為一類。常用度量樣品方法有最短距離法、最長(zhǎng)距離法、中間距離法、類平均法、可變類平均法和離差平方和法等，主要是類間距離方法不同采用不同計(jì)算公式［13］。

2.2逐步回歸分析

所有自變量分別與因變量建立一元線性回歸方程，將偏回歸平方和最大及通過顯著性檢驗(yàn)的變量引入方程。將剩余自變量再分別與因變量、及已引入方程的變量建立二元回歸方程，并檢驗(yàn)方程，剔除不顯著變量，類似地將通過了偏統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的變量逐個(gè)引進(jìn)，同時(shí)，每引入一個(gè)新變量后，對(duì)已入選的原變量進(jìn)行檢驗(yàn)，將經(jīng)檢驗(yàn)認(rèn)為不顯著的變量剔除。多次重復(fù)此過程，直到既不能引入新變量，又不能剔除原變量為止，則選擇過程結(jié)束，最后一個(gè)模型即為所求的“最優(yōu)”回歸模型［14］。

3　結(jié)果與分析

3.1試驗(yàn)結(jié)果

將試驗(yàn)采集的41個(gè)玉米品種的抗病性、抗倒伏能力等農(nóng)藝性狀數(shù)據(jù)整理匯總于表1。

3.2品種間的聚類分析

將表1中的41個(gè)玉米品種看作樣本，每個(gè)品種的15個(gè)性狀看作樣本具有的指標(biāo)，利用SPSS18.0軟件進(jìn)行多種方法聚類，結(jié)合實(shí)際分析選取離差平方和法的聚類結(jié)果［15］，見圖1。

表1　41個(gè)試驗(yàn)玉米品種的農(nóng)藝性狀數(shù)據(jù)匯總表Table 1 Summary table of the agronomic characters of the 41 maize varieties

圖1　使用離差平方和法連接的品種聚類結(jié)果Fig.1 The result of clustering analysis by Ward’method

由圖1可知，41個(gè)品種可以分為五類：第Ⅰ類為海玉7號(hào)、鑫科玉1號(hào)、登海20號(hào)、賓玉4號(hào)、佳禾158、內(nèi)早303、墾單24、海玉12號(hào)、W102、德美亞2號(hào)、克單10號(hào)、長(zhǎng)種玉2號(hào)、冀承單3號(hào)、青單1號(hào)、W901 -3；第Ⅱ類為哲單37、禾玉24號(hào)、克單9號(hào)、利合16號(hào)；第Ⅲ類為澤玉620、順玉3、W901 -37、富單9；第Ⅳ類為墾玉10號(hào)、克4、W901 -38、克42、克單14號(hào)、德美亞1號(hào)、先鋒38p05、富爾10、南北7號(hào)、興墾9號(hào)；第Ⅴ類為九玉4號(hào)、富糧1號(hào)、登海21號(hào)、克5、德美亞3號(hào)、豐墾496、長(zhǎng)城1142、克23。計(jì)算各類所含品種中的性狀平均數(shù)據(jù)可知，這五類中第Ⅲ類玉米品種平均產(chǎn)量最高，但抗倒伏和病害能力極差；第Ⅳ類玉米平均產(chǎn)量較高，抗倒伏能力強(qiáng)，抗病害能力低；第Ⅴ類玉米產(chǎn)量低，抗倒伏能力中等，抗病害能力強(qiáng)；第Ⅰ類玉米產(chǎn)量低，抗倒伏能力強(qiáng)，抗病害能力低；第Ⅱ類玉米產(chǎn)量最差，抗倒伏能力強(qiáng)，抗病害能力低。

3.3“最優(yōu)”回歸方程的建立

以表1中玉米產(chǎn)量為因變量，其他性狀為自變量進(jìn)行逐步回歸分析，逐步引進(jìn)最顯著并剔除不顯著效應(yīng)的自變量，得到“最優(yōu)”回歸方程。采用SPSS18.0軟件建立的“最優(yōu)”回歸方程為：

該方程的顯著性檢驗(yàn)和系數(shù)檢驗(yàn)都顯著，說明建立的“最優(yōu)”回歸方程有意義。

4　小結(jié)與討論

通過聚類分析結(jié)果可知，本試驗(yàn)的41個(gè)玉米品種共分為5類，各類在產(chǎn)量、抗倒伏和抗病害能力方面各有特點(diǎn)，說明要培育具有高產(chǎn)、抗倒伏和抗病害的玉米新品種時(shí)，可以根據(jù)各類的性狀特點(diǎn)，選取具有代表性狀品種作為育種的種質(zhì)資源。其中，第Ⅲ、Ⅳ類中玉米品種產(chǎn)量高，第Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ類玉米品種抗倒伏能力強(qiáng)，第Ⅴ類玉米品種抗病害能力強(qiáng)。育種時(shí)可依各類的特點(diǎn)選擇親本，選育出既抗病又高產(chǎn)的新品種。

通過逐步回歸分析結(jié)果可知，影響玉米產(chǎn)量的主要性狀是株高、穗粗、空稈率和百粒重，這4個(gè)性狀對(duì)產(chǎn)量的總影響順序?yàn)椋核氪?百粒重>空稈率>株高。說明提高玉米產(chǎn)量特別要注重穗粗、百粒重、空稈率和株高等性狀，其中穗粗最重要。

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Study on the Relationship of Maize Varieties Based on Clustering and Stepwise Regression Analysis

HAN Wenge1，DONG Aishu2，GAO Jun3，YU Xiaoqiu4
（1 College of Agriculture，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing，Heilongjiang 163319，China；2 Plant Protection Unit，Heilongjiang Jiusan Scientific Research Institute，Nenjiang，Heilongjiang 161441，China；3 College of Information，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing，Heilongjiang 163319，China；4 College of Science，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing，Heilongjiang 163319，China）

Abstract：The 15 characters of 41 maize varieties are earned in comparison experiment.The relationship of maize varieties was studied based on clustering and stepwise regression analysis.The results showed that maize varieties were clustered into five types.ClassⅢandⅣshowed high yield，classⅠ，II andⅣshowed strong resistance to lodging，class V shows strong resistant to disease."Optimal" regression equation was established between yield and other characters.The effect of the Characters of ear diameter，hundred grain weight，empty stem rate and plant height on maize yield are significant，and their effects reduced progressively.

Keywords：maize；varieties；characters；clustering analysis；regression analysis

中圖分類號(hào)：S513.023

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-5280（2016）03-0250-04

DOI：10.16848/ j.cnki.issn.1001-5280.2016.03.04

收稿日期：2016- 02- 28

作者簡(jiǎn)介：韓文革（1966 -），副教授，主要從事農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)與應(yīng)用研究。

基金項(xiàng)目：農(nóng)業(yè)部公益性項(xiàng)目（201303007）；學(xué)校學(xué)成引進(jìn)人才科研啟動(dòng)基金（XDB2014 -15）。