蔡樹美,王 麗,田吉林,余廷園,呂衛(wèi)光,諸海燾*(上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境保護(hù)研究所,上?!?0;上海市設(shè)施園藝技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上?!?0;農(nóng)業(yè)部上海農(nóng)業(yè)環(huán)境與耕地保護(hù)科學(xué)觀測實(shí)驗(yàn)站,上海00;江蘇省水文水資源勘測局,南京009;上海市農(nóng)業(yè)委員會(huì),上?!?000)
灘涂鹽堿地大麥產(chǎn)量形成的關(guān)鍵農(nóng)藝性狀分析
蔡樹美1,2,3,王 麗4,田吉林5,余廷園1,2,3,呂衛(wèi)光1,2,3,諸海燾1,2,3*
(1上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境保護(hù)研究所,上海201403;2上海市設(shè)施園藝技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海201403;3農(nóng)業(yè)部上海農(nóng)業(yè)環(huán)境與耕地保護(hù)科學(xué)觀測實(shí)驗(yàn)站,上海201403;4江蘇省水文水資源勘測局,南京210029;5上海市農(nóng)業(yè)委員會(huì),上海200003)
為研究灘涂鹽堿地區(qū)大麥植株農(nóng)藝性狀對產(chǎn)量影響的相對重要性,通過對大麥產(chǎn)量及農(nóng)藝性狀進(jìn)行相關(guān)分析、多元線性回歸及通徑分析,結(jié)合大麥生長發(fā)育特點(diǎn),確定了影響大麥產(chǎn)量的關(guān)鍵農(nóng)藝性狀。結(jié)果表明:大麥主要農(nóng)藝性狀變異系數(shù)大小順序?yàn)榈谝还?jié)間長>第二節(jié)間長>單株有效穗數(shù)>總穗數(shù)>成穗率>株高>莖粗>穗長>每穗粒數(shù)>結(jié)實(shí)率>千粒重;相關(guān)性分析表明千粒重(0.934)、總穗數(shù)(0.893)、株高(0.820)、成穗率(0.764)和第二節(jié)間長(0.762),與產(chǎn)量均呈極顯著正相關(guān)關(guān)系;多元線性回歸分析入選的6個(gè)因子(莖粗、第一節(jié)間長、穗長、總穗數(shù)、每穗粒數(shù)和千粒重)對大麥產(chǎn)量模型的決定系數(shù)達(dá)到0.954;通徑分析表明株高、成穗率和千粒重對產(chǎn)量的直接正效應(yīng)最大。在灘涂鹽堿地區(qū)大麥高產(chǎn)栽培中,建議優(yōu)先選擇植株高、籽粒大而飽滿的品種進(jìn)行栽培。
灘涂鹽堿地;大麥;農(nóng)藝性狀;相關(guān)分析;多元線性回歸;通徑分析
我國沿海灘涂面積廣闊,受海水的直接影響,灘涂鹽堿土壤發(fā)育廣泛。但是,由于土壤鹽含量高、堿性強(qiáng)和肥力弱等因素制約,導(dǎo)致灘涂鹽堿地區(qū)農(nóng)作物的生長發(fā)育受到限制,土地利用效率低,制約了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[1-2]。因此,提高該地區(qū)鹽堿土壤的生產(chǎn)能力迫在眉睫。
通過耐鹽堿植物種植和農(nóng)田耕翻輪作等模式,提升土壤有機(jī)質(zhì),增加碳匯,培肥地力,實(shí)施灘涂改造和鹽堿地改良,提高土地利用效率,已經(jīng)成為近年來灘涂鹽堿地改良的新趨勢[3-5]。大麥(Hordeum vulgare)是一種耐鹽性較強(qiáng)的糧經(jīng)飼兼用型禾谷類作物,常被用作灘涂鹽堿地生物改良的主要作物之一,對鹽堿農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有舉足輕重的作用[6]。重視對大麥產(chǎn)量形成的關(guān)鍵農(nóng)藝性狀的研究,不僅有利于保證大麥高產(chǎn),更能為鹽堿地土壤改良和高效利用提供有力支撐。研究表明,與在農(nóng)用耕地上相比,大麥在灘涂鹽堿地土壤上具有生長遲緩、分蘗少和千粒重低等生育特點(diǎn)[7]。為了明確在灘涂鹽堿地這一特殊生境中,大麥產(chǎn)量形成主要受限于哪些農(nóng)藝性狀,本研究對上海市崇明東灘鹽堿地大麥區(qū)域試驗(yàn)資料采用相關(guān)分析、多元線性回歸分析及通徑分析方法,對大麥主要農(nóng)藝性狀進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,研究大麥產(chǎn)量形成相關(guān)因素對產(chǎn)量的影響及各自的貢獻(xiàn)大小,以期對產(chǎn)量構(gòu)成因子進(jìn)行合理協(xié)調(diào)和搭配,從而在栽培上采取有效的措施和方法提高灘涂鹽堿地區(qū)大麥產(chǎn)量,為灘涂鹽堿地大麥高產(chǎn)種植技術(shù)提供理論依據(jù)。
1.1試驗(yàn)材料與試驗(yàn)地概況
試驗(yàn)于2012年10月至2013年6月在上海崇明島東灘稻麥糧作種植區(qū)進(jìn)行(E 121°53′,N 31°30′)。供試材料為當(dāng)?shù)卮篼溨髟云贩N‘花22’,系上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院與嘉興市農(nóng)業(yè)科學(xué)院共同選育的高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、耐鹽性強(qiáng)的大麥新品種。供試土壤為長江泥沙淤積而成的鹽漬沙壤土。試驗(yàn)區(qū)地勢平坦,土壤鹽漬化程度較高,土壤地力偏低。0—20 cm耕層土壤基本性質(zhì)為:全氮1.68g/kg,全磷1.01g/kg,全鉀37.5g/kg,堿解氮144.3 mg/kg,速效磷42.3 mg/kg,速效鉀198.2 mg/kg,有機(jī)質(zhì)29.42g/kg,pH 8.35,全鹽含量1.2%。試驗(yàn)選取種植區(qū)內(nèi)采用習(xí)慣施肥方式的小區(qū)14個(gè),進(jìn)行大麥的性狀調(diào)查和產(chǎn)量分析。當(dāng)?shù)亓?xí)慣施肥方式為:氮磷鉀用量N 225 kg/hm2、P2O590 kg/hm2、K2O 112 kg/hm2,氮肥施用尿素(含N46%),磷肥施用過磷酸鈣(含P2O512%),鉀肥施用氯化鉀(含K2O 60%)。氮肥50%作基肥、20%作蘗肥、10%作拔節(jié)肥和20%作穗肥。磷肥80%作基肥、20%作種肥,鉀肥50%作基肥、50%作拔節(jié)肥。每個(gè)小區(qū)面積35.5 m2。大麥播量為 150 kg/hm2,行距 24 cm。田間管理按常規(guī)方法進(jìn)行。
1.2性狀調(diào)查
2013年6月2日大麥?zhǔn)斋@時(shí),每小區(qū)隨機(jī)選取10株,分別測定株高(cm)、莖粗(mm)、第一節(jié)間長(cm)、第二節(jié)間長(cm)、單株有效穗數(shù)(個(gè))、穗長(cm)和每穗粒數(shù)(個(gè)),并計(jì)算結(jié)實(shí)率(%)、成穗率(%)、總穗數(shù)(萬/hm2)、千粒重(g)和產(chǎn)量(kg/hm2),以其平均值作為該小區(qū)的實(shí)測值。
1.3數(shù)據(jù)處理
采用DPS14.5數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和SPSS17.0對原因性狀與結(jié)果性狀進(jìn)行相關(guān)性分析、多元回歸分析和通徑分析[8-9]。
2.1大麥主要農(nóng)藝性狀的變異特征
將株高、莖粗、第一節(jié)間長、第二節(jié)間長、單株有效穗數(shù)、穗長、結(jié)實(shí)率、成穗率、總穗數(shù)、每穗粒數(shù)、千粒重和產(chǎn)量,分別記做X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11和Y,各性狀的變異特征見表1。從表中可以看出,供試大麥主要農(nóng)藝性狀變異豐富,其中第一節(jié)間長、第二節(jié)間長的變異系數(shù)較大,達(dá)36.28%和24.58%,說明灘涂鹽堿地區(qū)大麥植株的個(gè)體發(fā)育差異較大。而千粒重、結(jié)實(shí)率和每穗粒數(shù)的變異系數(shù)較小,分別只有1.48%、4.10%和4.81%。千粒重的變異系數(shù)較小,說明該地區(qū)大麥種子的大小與飽滿程度差異較小。但是供試大麥的產(chǎn)量變異系數(shù)高達(dá)25.72%,說明該地區(qū)大麥田間實(shí)測產(chǎn)量的差異較大。
表1 供試大麥的農(nóng)藝性狀表現(xiàn)Table 1 Agronomic traits of the tested barley
2.2相關(guān)性分析
表2顯示,株高(0.820**)、第二節(jié)間長(0.762**)、成穗率(0.764**)、總穗數(shù)(0.893**)和千粒重(0.934**),與產(chǎn)量均呈極顯著正相關(guān)關(guān)系,單株有效穗數(shù)(0.573*)、穗長(0.644*)和每穗粒數(shù)(0.625*),與產(chǎn)量呈顯著相關(guān)關(guān)系,莖粗(0.496)、第一節(jié)間長(0.522)和結(jié)實(shí)率(0.449),與產(chǎn)量的相關(guān)性未達(dá)顯著水平。從相關(guān)系數(shù)來看,植株高大、穗長穗多、粒多粒重是大麥高產(chǎn)的特征。但是,相關(guān)性分析未考慮各農(nóng)藝性狀間也存在著一定的相關(guān)關(guān)系,因此,僅根據(jù)各性狀與產(chǎn)量的簡單相關(guān)系數(shù),判定其對產(chǎn)量的貢獻(xiàn)大小,容易忽視各性狀之間的相互影響,不能真正反映各性狀與產(chǎn)量之間的規(guī)律性聯(lián)系。
表2 大麥產(chǎn)量與主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)系數(shù)矩陣Table 2 Correlation matrix between main agronomic traits and yield of barley
2.3多元線性回歸分析
對大麥產(chǎn)量(Y)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)(表3),樣本數(shù)據(jù)的均值為335.129,標(biāo)準(zhǔn)方差為86.191。K-S的Z統(tǒng)計(jì)量(Kolmogorov-Smirnov Z)為0.960,對應(yīng)的相伴概率Asymp.Sig.(2-tailed)為0.316>0.05,認(rèn)為大麥產(chǎn)量服從正態(tài)分布,可進(jìn)行多元回歸分析。以株高(X1)、莖粗(X2)、第一節(jié)間長(X3)、第二節(jié)間長(X4)、單株有效穗數(shù)(X5)、穗長(X6)、結(jié)實(shí)率(X7)、成穗率(X8)、總穗數(shù)(X9)、每穗粒數(shù)(X10)和千粒重(X11)等11個(gè)大麥農(nóng)藝性狀為自變量,產(chǎn)量(Y)為因變量進(jìn)行逐步回歸分析。在引入變量臨界值F(IN)=1.11、剔除變量臨界值F(OUT)=1.10水平時(shí),得出回歸方程:Y=-41 469.35+13 666.36 X2+530.52 X3-1 015.99X6+5.92X9-242.37X10+949.37X11(R=0.977,F(xiàn)=24.289,P<0.000)。
表3 正態(tài)性檢驗(yàn)Table 3 Tests of normality
多元回歸分析表明,莖粗、第一節(jié)間長、穗長、總穗數(shù)、每穗粒數(shù)和千粒重對大麥產(chǎn)量的決定系數(shù)R2= 0.954,說明上述6因子基本代表了構(gòu)成產(chǎn)量的主要因素。在入選的6個(gè)變量處平均水平而其中5個(gè)變量固定時(shí),剩余變量如莖粗(cm)、第一節(jié)間長(cm)、穗長(cm)、總穗數(shù)(萬/hm2)、每穗粒數(shù)(粒)和千粒重(g)每增加一個(gè)單位,大麥產(chǎn)量分別增加13 666.36 kg/hm2、530.52 kg/hm2、-1 015.99 kg/hm2、5.92 kg/hm2、-242.37 kg/hm2和949.37 kg/hm2。
由決定系數(shù)R2=0.954來看,6個(gè)變量對大麥產(chǎn)量(Y)的總影響達(dá)到95.4%以上。剩余因子 e=,該值較大,說明對大麥產(chǎn)量有影響的自變量不僅有以上6個(gè)方面,還有一些影響大的因素沒有考慮到,對大麥產(chǎn)量影響因素的全面分析還有待進(jìn)步深入。
2.4通徑分析
為進(jìn)一步明確大麥主要農(nóng)藝性狀對產(chǎn)量的直接效應(yīng)與間接效應(yīng),在相關(guān)分析和多元回歸分析的基礎(chǔ)上,再次將大麥的主要農(nóng)藝性狀與大麥產(chǎn)量進(jìn)行通徑分析,由表4可以看出,大麥植株農(nóng)藝性狀對產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)絕對值以株高(1.794)、單株有效穗數(shù)(-1.007)最高,成穗率(0.505)、總穗數(shù)(-0.546)、千粒重(0.304)和莖粗(-0.219)次之,第一節(jié)間長(0.075)、第二節(jié)間長(-0.179)、穗長(-0.015)、結(jié)實(shí)率(0.297)和每穗粒數(shù)(-0.038)較小,表明株高、單株有效穗數(shù)、成穗率、總穗數(shù)、千粒重和莖粗對大麥產(chǎn)量形成的直接效應(yīng)較大,但單株有效穗數(shù)和莖粗為負(fù)效應(yīng)。第二節(jié)間長與產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)雖為較小的負(fù)值,但從與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)來看,卻與產(chǎn)量呈極顯著正相關(guān)關(guān)系,主要是因?yàn)槠渫ㄟ^株高的間接通徑系數(shù)正效應(yīng)較高。表明大麥植株高大、穗多粒重是其高產(chǎn)的特征。
表4 大麥產(chǎn)量與主要農(nóng)藝性狀的通徑分析Table 4 Path analysis of bailey yield and main agronomic traits
在沿海地區(qū)開發(fā)利用含鹽量較高的灘涂荒地時(shí),種植大麥可以有效防止土壤返鹽。這種生物措施已經(jīng)成為預(yù)防土壤鹽害、改良和利用鹽堿地的一項(xiàng)重要而有效的措施[10-11]。大麥?zhǔn)寝r(nóng)作物中耐鹽性較強(qiáng)的作物,通過研究大麥在鹽脅迫下的高產(chǎn)栽培技術(shù),利用大麥種植,改善土壤鹽漬化狀況,對農(nóng)業(yè)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。大麥在鹽堿地區(qū)的高產(chǎn)栽培技術(shù),包括耐鹽大麥品種選用,以及適宜播種密度、行距配置、定苗、補(bǔ)苗、去蘗、施肥等一系列栽培管理技術(shù)。前人對種質(zhì)耐鹽鑒定和評價(jià)開展了系統(tǒng)廣泛的研究,而對田間栽培管理技術(shù)的研究相對還停留在起步階段,缺乏對產(chǎn)量、產(chǎn)量構(gòu)成因子及栽培措施之間相關(guān)關(guān)系的深入理論研究。
前人對江蘇、重慶等地區(qū)的大麥產(chǎn)量與產(chǎn)量構(gòu)成因素的研究表明,大麥產(chǎn)量構(gòu)成因素中對產(chǎn)量影響較大的因素為總穗數(shù)、每穗粒數(shù)、千粒重、穗長、株高[12-14]。本研究為了明確影響上海灘涂鹽堿地區(qū)大麥產(chǎn)量的關(guān)鍵農(nóng)藝性狀,結(jié)合相關(guān)性分析、多元回歸分析和通徑分析對大麥產(chǎn)量與主要農(nóng)藝性狀的關(guān)系進(jìn)行了綜合分析。通過對三種統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用發(fā)現(xiàn),相關(guān)性分析、多元回歸分析和通徑分析有一致結(jié)果:三種方法都表明千粒重對產(chǎn)量的影響較大。但值得注意的是,三種方法也得出了一些并不一致的結(jié)果,如多元回歸分析得出莖粗、第一節(jié)間長、穗長、總穗數(shù)、每穗粒數(shù)和千粒重這6個(gè)因子能基本預(yù)測大麥產(chǎn)量的變化,但相關(guān)性分析和通徑分析卻得出,株高也在對大麥產(chǎn)量的影響上有著不可忽視的作用。結(jié)合各統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn)來看,相關(guān)性分析和多元回歸分析均不能反映自變量之間的相互關(guān)系[15-16],通徑分析能在比較各自變量與因變量關(guān)系的同時(shí),分析各自變量之間的相互關(guān)系。因此,本研究認(rèn)為在研究多個(gè)變量關(guān)系時(shí),通徑分析結(jié)果更為直觀、可靠。綜合本文通徑分析的結(jié)果來看,株高、成穗率和千粒重這3個(gè)因子對產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)較高,對產(chǎn)量有著較大的正向直接作用。其中,株高對大麥產(chǎn)量的直接作用最大(P=1.794),并且其他農(nóng)藝性狀通過株高對大麥產(chǎn)量均有較大的間接影響。由此判斷,在重度鹽堿地區(qū)株高為大麥產(chǎn)量的主要決定性狀,可作為預(yù)測大麥?zhǔn)欠衲塬@得高產(chǎn)的最主要指標(biāo)。莖粗、第二節(jié)間長、單株有效穗數(shù)、穗長、總穗數(shù)和每穗粒數(shù)對大麥產(chǎn)量的影響主要以負(fù)向直接作用和通過株高的正向間接作用為主,這說明莖粗、第二節(jié)間長、單株有效穗數(shù)、穗長、總穗數(shù)和每穗粒數(shù)并不能直接提升大麥產(chǎn)量,而是通過提高株高的表現(xiàn)來對大麥產(chǎn)量產(chǎn)生影響。因此,在鹽堿地區(qū)種植大麥時(shí),采取適當(dāng)?shù)脑耘喙芾泶胧怪旮?、成穗率和千粒重控制在適宜范圍內(nèi),是取得大麥高產(chǎn)的關(guān)鍵。除了品種因素外[17-18],種植密度和施肥因素對株高、成穗率和千粒重的影響較大[19]。栽培因素主要是通過影響大麥群體大小、個(gè)體優(yōu)劣,以及收獲指數(shù)等,從而影響產(chǎn)量形成[20]。生產(chǎn)中,根據(jù)生產(chǎn)條件和產(chǎn)量水平確定適宜的株高、成穗率和千粒重水平,優(yōu)化關(guān)鍵農(nóng)藝性狀,形成形態(tài)性狀的理想組合,才能提高大麥產(chǎn)量潛力,實(shí)現(xiàn)鹽堿地區(qū)的大麥豐產(chǎn)。
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(責(zé)任編輯:張睿)
Crucial agronomic traits for barley yield formation insaline-alkalisoil of the tidal-flat area
CAIshu-mei1,2,3,WANG Li4,TIAN Ji-lin5,YU Ting-yuan1,2,3,Lü Wei-guang1,2,3,ZHU Hai-tao1,2,3*
(1Institute of Eco-Environment and Plant Protection,Shanghai Academy of Agriculturalscience,Shanghai 201403,China;2Shanghai Key Laboratory of Protected Horticultural Technology,Shanghai 201403,China;3Shanghaiscientific Observation and Experimentalstation for Agricultural Environment and Land Conservation,Shanghai 201403,China;4Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau,Nanjing 210029,China;5Shanghai Municipal Agricultural Commission,Shanghai 200003,China)
In order to clarify the relative importance of the influence of agronomic traits on barley yield insaline-alkalisoil of the tidal-flat area,correlation analysis,multiple linear regression and path analysis were used,in combination with barleygrowth characteristics,todetermine the crucial agronomic traits that affect barley yield.The resultsshowed that variation coefficient of the major agronomic characters were following thesequence:length of the first internode>length of thesecond internode>effective panicles per plant>total panicle number>productive panicle>plant height>stemdiameter>panicle length>grain number per panicle>seedsetting rate>1 000-seed weight.The correlation analysisshowed 1 000-seed weight(0.934),total panicle number(0.893),plant height(0.820),productive panicle(0.764)and length of thesecond internode(0.762)weresignificant positively correlated with yield.Thedetermination coefficient ofsix factors(stemdiameter,length of the first internode,panicle length,total panicle number,grain number per panicle,1 000-seed weight)selected by multiple linear regression analysis to barley yield model was 0.954.Path analysisshowed plant height,effective panicles per plant and 1 000-seed weight had the maximumdirect positive effect on yield.Therefore,crucial agronomic traits including 1 000-seed weight,plant height and panicle percentage,should begiven priority for the high yield barley cultivation insaline-alkalisoil of the tidal-flat area.
Saline-alkalisoil of tidal-flat area;Barley;Agronomic traits;Correlation analysis;Multiple linear regression;Path analysis
S512.3
A
1000-3924(2016)04-054-05
2015-10-28
上海市市級農(nóng)口系統(tǒng)青年人才成長計(jì)劃[滬農(nóng)青字2015第1-21號];科技部農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化資金項(xiàng)目(2014GB2C000073);科技部星火計(jì)劃(2015GA680001);上海市科委成果轉(zhuǎn)化課題(153919N402);上海市科技興農(nóng)重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目(滬農(nóng)科攻字2013第5-9號);上海市農(nóng)委推廣項(xiàng)目[滬農(nóng)科推字(2013)第1-3號]
蔡樹美(1984—),女,博士,副研究員,從事作物高效施肥技術(shù)研究。E-mail:caishumei@saas.sh.cn;Tel:021-62202441
諸海燾(1980—),男,本科,副研究員,從事新型肥料研究。E-mail:htzhu123@163.com;Tel:021-62202449