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    新疆引種花生品種(系)的農藝性狀分析

    2017-01-09 03:12:16崔宏亮苗昊翠李利民張建成吳正鋒高英
    新疆農業(yè)科學 2016年12期
    關鍵詞:通徑主莖農藝

    崔宏亮,苗昊翠,李利民,張建成,吳正鋒,高英

    (1.新疆伊犁州農科所,新疆伊寧 835000;2.新疆農業(yè)科學院農作物品種資源研究所,烏魯木齊 830091;3.山東省花生研究所,山東青島 266100;4.喀什地區(qū)農業(yè)技術推廣中心,新疆喀什 844000)

    新疆引種花生品種(系)的農藝性狀分析

    崔宏亮1,苗昊翠2,李利民2,張建成3,吳正鋒3,高英4

    (1.新疆伊犁州農科所,新疆伊寧 835000;2.新疆農業(yè)科學院農作物品種資源研究所,烏魯木齊 830091;3.山東省花生研究所,山東青島 266100;4.喀什地區(qū)農業(yè)技術推廣中心,新疆喀什 844000)

    【目的】觀察引種花生品種在新疆的農藝性狀表現(xiàn),研究影響新疆花生品種產量的主要農藝性狀。【方法】對24個新疆引種花生品種(系)的11個農藝性狀進行主成分分析、回歸分析與通徑分析?!窘Y果】(1)主要農藝性狀的變異系數(shù)為7.88%~39.77%;(2)主成分分析將主要農藝性狀凝聚為3個主成分,分別為單株產量因子、果數(shù)因子和分枝因子,這3個主成分對總變異的貢獻率分別為 40.348 1%,27.254 3%和14.881 9%,其累積貢獻率達82.484 3%;(3)通徑分析中各性狀對單株產量的直接通徑系數(shù)大小依次為:單株生物學產量(0.833 2)>單株結果數(shù)(0.240 3)>百果重 (0.174 9)>主莖高(-0.181 0)。【結論】花育33號豐產性最優(yōu)。在新疆花生品種引進和選育中,應將單株生物學產量、單株結果數(shù)、百果重、主莖高作為主要選擇性狀。

    花生;農藝性狀;主成分分析;回歸分析;通徑分析

    0 引 言

    【研究意義】花生是我國重要的油料作物和經濟作物,種植面積一般穩(wěn)定在 467×104hm2,是我國重要的出口創(chuàng)匯農產品之一,花生的持續(xù)穩(wěn)產、增產對保障我國食用油脂安全具有重要意義[1]。不同類型的花生品種在形態(tài)、生理及農藝性狀方面存在較大的差異性[2]。目前我國花生的產量仍有較大的發(fā)掘潛力[3],在以往的育種工作中,育種工作者往往只單方面重視影響產量的單個因素。而忽視了多個因素對花生產量的影響,因此導致育成的花生品種在產量上沒有大的突破,難以在生產上大面積推廣應用[4]。因此,現(xiàn)在越來越多的花生育種工作者將目光放在選育擁有多個優(yōu)良性狀的花生品種上,期望能從中優(yōu)選出高產、穩(wěn)產、優(yōu)質、高抗的花生新品種[5]?;ㄉ猛緩V泛,既可以食用又可出口創(chuàng)匯,因此,花生生產對新疆調整和優(yōu)化農業(yè)產業(yè)結構、農民增收有著重要的作用。新疆屬于西北內陸花生生產區(qū),屬典型的溫帶大陸性干旱氣候,光照充足,晝夜溫差較大,全年太陽總輻射量達550~570 KJ/cm2[6]。近些年隨著新疆產業(yè)結構調整的深入實施,花生的栽培面積不斷加大,新疆作為我國花生新產區(qū)具有其獨特的地理優(yōu)勢。【前人研究進展】新疆花生科研工作起步較晚,目前已有學者對新疆花生栽培做了一定分析,于伯成等[7]認為林間套種花生時,應選擇單株雙果數(shù)、單株雙果重、單個雙果重和株單雙果重高的花生品種,盡可能避免選擇單株單果數(shù)和單株單果重過高的品種、李強等[8]研究認為在新疆地區(qū)花生種植密度在1.35×105~1.95×105穴/hm2范圍內,隨著密度增加,主莖高、總分枝數(shù)增加,結果枝數(shù)先增高后降低,單株果數(shù)和單株生產力也呈現(xiàn)先增高后降低趨勢、王亮等[9]認為花生田間機械化生產是一個系統(tǒng)工程,必須通過農藝技術和機械化生產技術緊密結合,從花生新品種(系)培育、推廣標準化和規(guī)?;奶镩g栽培管理技術著手?!颈狙芯壳腥朦c】目前新疆花生品種存在多亂雜的現(xiàn)象,如何選育適宜在新疆種植,產量高、品質好、適宜機械化采收的品種,是新疆目前亟需解決的關鍵問題。因此對新疆地區(qū)花生引種材料的農藝性狀分析研究有助于該地區(qū)選擇適宜品種及提高栽培技術,更好地促進新疆花生產業(yè)發(fā)展。【擬解決的關鍵問題】研究針對引進的24份花生品種(系)進行農藝性狀分析,利用目前應用分析成熟的主成分分析、回歸分析及通徑分析三種分析方法[10],對新疆引種花生農藝性狀進行綜合分析,獲得農藝性狀的主成分組成,利用主成分進行回歸和通徑分析,揭示引種材料的變異性及多樣性,對已引花生品種的適宜性、農藝性狀表現(xiàn)進行分析評價,找出影響花生單株產量的主要農藝性狀,為新疆花生品種引進和選育提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 花生品種

    24份花生品種(系)試驗材料來自山東、河南、四川、廣東、遼寧、河北、新疆等不同省份,列出具體名稱及來源。表1

    表1 參試材料名稱及基本情況

    Table 1 Basic information of experimental materials

    序號No.品種名稱Varietyname來源Source序號No.品種名稱Varietyname來源Source1花育20號山東青島13天府9號四川南充2花育25號山東青島14阜花11遼寧阜新3花育28號山東青島15HZ-224河南鄭州4花育31號山東青島16豫花9327河南鄭州5花育33號山東青島17遠雜9307河南鄭州6開農黑花生河南開封180215A(黑)河南鄭州7開農37河南開封19濰花8號山東濰坊8白沙1016廣東廣州20濰花11號山東濰坊9粵油四粒白廣東廣州21濰花12號山東濰坊10湛紅2號廣東湛江22?;ㄒ惶栃陆κ?1新會小粒廣東湛江23托克遜大花生新疆托克遜12冀花4號河北石家莊24四粒紅新疆托克遜

    1.2 方 法

    試驗于2012~2014年在烏魯木齊近郊新疆農科院安寧渠綜合試驗場品種資源所試驗基地進行,試驗地為灰漠土,肥力中等偏上(N:65 mg/kg;P2O5:13.9 mg/kg;K2O:311.6 mg/kg),采用隨機區(qū)組排列,3次重復(3個區(qū)組),每個小區(qū)的栽培面積為5.6 m2(長4 m×寬1.4 m),壟寬70 cm,株距20 cm,播種深度5 cm,雙粒播種。整地前667 m2施有機肥3 000 kg,復合肥(N∶P∶K=15∶15∶15)100 kg,后期不再施肥,覆膜春播,大田常規(guī)管理。

    按照《花生種質資源描述規(guī)范》進行形態(tài)特征和生物學特性的調查、記載和考種工作。測定農藝性狀包括:單株生物學產量、主莖高、總分枝數(shù)、第一側枝長、有效枝長、莖粗、單株結果數(shù)、單株產量、百果重、百仁重及500 g果數(shù)11個性狀,對參試品種進行分析。

    1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

    采用Excle與DPS7.05數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[11],對11個考查性狀進行相關分析和通徑分析。根據(jù)農藝性狀間的遺傳相關系數(shù)矩陣計算特征根、特征向量。

    2 結果與分析

    2.1 單項性狀變異性

    研究表明,24個花生品種(系)主要農藝性狀平均值、極差、標準差及變異情況,將變異程度按變異系數(shù)劃分為:較低0~10%、中等10%~20%、較高20%以上。試驗花生材料的變異系數(shù)在7.88%~39.77%,其中變異系數(shù)大于20%的為有效枝長、主莖高、單株產量、單株生物學產量、第一側枝長,變異明顯;大于10%的為百仁重、百果重、單株結果數(shù)、500 g果數(shù),變異較明顯;莖粗變異系數(shù)最小為7.88%。表明24個花生品(系)種各具特點,差距明顯,類型廣泛。表2

    2.2 主要農藝性狀的相關性

    通過對24個花生品(系)種主要農藝性狀的相關分析表明,單株生物學產量與主莖高、第一側枝長、有效枝長、單株結果數(shù)、百仁重、單株產量呈極顯著正相關;主莖高與第一側枝長、有效枝長呈極顯著正相關,與單株產量達顯著水平;主莖總分枝數(shù)與莖粗呈極顯著負相關,與百仁重呈顯著正相關;第一側枝長與有效枝長呈極顯著正相關;百果重與百仁重呈極顯著正相關,與單株產量呈顯著正相關,而與500 g果數(shù)呈極顯著負相關;百仁重與500 g果數(shù)亦呈極顯著負相關,與單株產量呈極顯著正相關。從參試花生主要數(shù)量性狀間簡單相關分析可以看出,單株生物學產量、單株結果數(shù)、百仁重對單株莢果產量有重要影響。表3

    表2 花生品種資源主要農藝性狀變異情況

    Table 2 Variations of peanut in agronomic traits

    農藝性狀AgronomiccharactersNo.平均值Mean最小值Minimum最大值Maximum極差Variability標準差SD變異系數(shù)(%)CV單株生物學產量(g)PlantbiologyyieldX1138.3584.02257172.9837.5827.16主莖高(cm)HeightofmainstemX224.3915.6042.4026.807.0829.04主莖總分枝數(shù)(n)TotalbranchingumberX34.704.005.801.800.439.22第一側枝長(cm)LengthoffirstbranchesX429.9119.7049.6029.908.1227.16有效枝長(cm)EffectivelengthoffirstbranchesX55.942.5511.508.952.3639.77莖粗(mm)StemthicknessX64.774.055.431.380.387.88單株結果數(shù)(n)Podnumber/plantX720.6115.1030.5015.403.4716.81百果重(g)100-podweightX8194.69142.22276.67134.4433.7217.32百仁重(g)100-seedweightX982.3541.71105.9564.2415.0118.23500g果數(shù)(n)Podnumber/500gX10264.35179.33360.33181.0043.7016.53單株產量(g)Podyield/plantX1154.3133.6998.5064.8114.8927.42

    表3 不同花生品(系)種主要數(shù)量性狀間簡單相關性

    Table 3 Simple correlation coefficients among quantity characteristics

    注: **P<0.01,*P<0.05Note:** and * indicate the significant levels at 1% and 5%,respectively

    2.3 花生主要農藝性狀的主成分分析

    研究表明,主成分1、主成分2和主成分3對花生產量的貢獻率分別為40.348 1%,27.254 3%和14.881 9%,其累積貢獻率達82.484 3%,表明3個主成分己覆蓋所有性狀的主要信息,因此選取了前3個主成分為花生性狀選擇的指標。在第1主成分中單株生物學產量的特征向量值最大即影響最大,其次是主莖高。第2主成分中500 g果數(shù)的特征向量值最大,其次是莖粗。第3主成分中主莖總分枝數(shù)的特征向量值最大,說明主莖總分枝數(shù)對第3主成分的影響最大。

    第1主成分的特征根為4.438 3,貢獻率為40.348 1%。該主成分特征向量中單株生物學產量的貢獻最大,因此可稱其為單株產量因子。其特征向量間的關系表明,單株生物學產量高的品種,主莖高、第一分枝數(shù)、單株產量等均較高。第2主成分的特征根為2.998 0,貢獻率為27.254 3%。該主成分特征向量中500 g果數(shù)的貢獻最大,因此可稱其為果數(shù)因子。其特征向量間的關系表明,500 g果數(shù)較高的品種,主莖總分枝數(shù)、百果重、百仁重、單株產量反而會降低。第3主成分的特征根為1.637 0,貢獻率為14.881 9%。該主成分特征向量中主莖總分枝數(shù)的貢獻最大,因此可稱其為分枝因子。其特征向量間的關系表明,主莖總分枝數(shù)高的品種,會對單株生物學產量、單株結果數(shù)、單株產量等均有降低。各品種主成分分量優(yōu)劣的表現(xiàn),評選出高產優(yōu)質的前三位花生品種有花育33號、花育25號、花育31號,其中,花育33號第1主成分值最高。表4,表5

    表4 花生農藝性狀的主成分分析

    Table 4 Analysis of principal components of agronomic traits of Peanut

    性狀Characteristics主成分PC第1主成分ThefirstPC第2主成分ThesecondPC第3主成分ThethirdPCx(1)0.43520.0227-0.1470x(2)0.37400.23670.2879x(3)0.0558-0.29940.5128x(4)0.36630.26440.2665x(5)0.35460.26680.2019x(6)0.03810.2981-0.5257x(7)0.3231-0.0007-0.3281x(8)0.1647-0.5009-0.1341x(9)0.3218-0.34540.1193x(10)-0.09310.49110.1255x(11)0.4030-0.1116-0.2979特征值Eigenvalue4.43832.99801.6370百分率Contribution(%)40.348127.254314.8819累計百分率Cumulativecontribution(%)40.348167.602482.4843

    表5 3個優(yōu)良品種的主成分系數(shù)

    Table 5 Principal component coefficients of 3 elite cultivars

    品種名稱Varietyname主成分PC1234567891011花育33號6.8551.0542-0.62080.79550.5199-0.3809-0.1666-0.34170.09860.07070.0695花育25號2.43850.74211.6896-0.15580.00820.1084-0.0664-0.1322-0.1911-0.281-0.0524花育31號2.02541.21323.34510.0950.52350.0121-0.0605-0.2638-0.01420.2382-0.0501

    2.4 多元線性回歸

    以10個花生植株農藝性狀為自變量,單株產量(X11)為因變量進行產量和其他農藝性狀的多元線性逐步回歸,自動剔除無統(tǒng)計顯著性的變量,篩選出影響產量的重要性狀,得到回歸方程Y=-18.397 3+0.330X1-0.380 6X2+1.032 3X7+0.077 2X8,F(xiàn)=98.401 7,相關系數(shù)r=0.976 7,決定系數(shù)R2=0.953 4。多元回歸分析表明,單株生物學產量、主莖高、單株結果數(shù)、百果重這4個自變量可以解釋95.34%的因變量變異,其中X1、X7、X8對產量的作用均為正,由其系數(shù)可將正效應排序為單株生物學產量>單株結果數(shù)>百果重,主莖高對產量的作用為負。

    2.5 花生主要農藝性狀的通徑分析

    通過對產量有顯著影響的4個性狀的通徑分析,可以揭示農藝性狀對產量的直接通徑系數(shù)、間接通徑系數(shù)。研究表明,單株生物學產量對產量的直接正效應最大為0.833 2,其次是單株結果數(shù)與百果重分別為0.240 3、0.174 9,主莖高(-0.181 0)與產量的直接作用為負值。各農藝性狀對產量的間接作用中主莖高最大,其次是單株結果數(shù),說明在選育花生品種時要選擇株高適中的品種。通過正負效應抵消,可得到4個主要農藝性狀對產量的綜合效應,排列次序為單株生物學產量>單株結果數(shù)>百果重>主莖高。表6

    表6 花生主要農藝性狀與產量的通徑分析

    Table 6 Path analysis between agronomic traits and yield of Peanut

    注:決定系數(shù)R2=0.954 0,剩余通徑系數(shù)=0.214 6Note:Determination coefficient R2=0.954,0,residual path coefficient=0.214,6

    3 討 論

    3.1 從24份引種花生品種農藝性狀的變異系數(shù)來看,有效枝長變異系數(shù)最大,莖粗變異系數(shù)最小,變異系數(shù)超過20%的農藝性狀有效枝長、主莖高、單株產量、單株生物學產量、第一側枝長,占11個測定農藝性狀的45%,這表明24份花生品(系)種在這些性狀上變異豐富。從農藝性狀的相關性分析來看,單株產量與單株生物學產量、單株結果數(shù)、百仁重呈極顯著正相關,與主莖高、百果重呈顯著正相關,因此要獲得花生的高產需要重點提高單株生物學產量、單株結果數(shù)、百仁重,新疆在引種花生的品種選擇中可以首先參考這三個農藝性狀。

    3.2 主成分分析可以從構成性狀的多因素關系中來揭示供試材料的特點,了解供試材料主成分的構成及其相關的特征和生物學意義,為遺傳材料的客觀評價和品種選育提供基礎參考依據(jù)[12-13]。通過對引種的24份花生品種(系)主要農藝性狀進行主成分分析,可將所有參試品種分為單株產量因子、果數(shù)因子和分枝因子,其對花生產量的貢獻率分別是40.348 1%,27.254 3%和14.881 9%,其累積貢獻率為82.484 3%,這3個主成分己覆蓋所有性狀的主要信息,由此可以看出,要提高花生品種的豐產性,關鍵在于提高單株生物學產量、莢果數(shù)、結果枝數(shù)。以第一主成分為主要指標可篩選出花育33號、花育25號、花育31號三個大果高產花生品種,其中花育33號豐產性最優(yōu),結合田間生產情況來看,花育33號同其他品種相比,也表現(xiàn)出良好的高產性,這與實驗的結果基本一致,說明花育33號花生品種可以作為新疆大面積推廣的優(yōu)良品種。

    3.3 多元回歸和通徑分析有互補作用,多元線性回歸分析可以用來比較多個相關性較大的原因與結果間的關系,且結果具有預測性,但是卻不能反映自變量之間的相互關系,所以在一定程度上存在局限性,需要用通徑分析來加以完善補充。通徑分析是用通徑系數(shù)和相關系數(shù),通過通徑圖或表來表述原因與原因之間、以及結果與原因之間相互關系的一種分析方法,其著重討論各個原因對結果影響的重要程度。通徑分析將原因對結果的表面作用分解為直接作用與間接作用,以比較和描述各個自變量與因變量,以及各個自變量與自變量之間的相互關系,在研究多個變量之間關系時具有直觀、精確等優(yōu)點[14-15]。多元回歸分析和通徑分析已被廣泛應用在作物的數(shù)量性狀分析中[16-18]。研究可以看出正效應中單株生物學產量對花生產量的影響最大,其直接正效應最大為0.833 2,單株結果數(shù)與百果重次之直接正效應分別為0.240 3、0.174 9,而主莖高與產量呈負效應-0.181 0,因此,在選擇花生品種及栽培過程時,要獲得花生的高產,需要首先考慮單株生物學產量,當花生單株生物學產量高時會帶來整體的高產,這也是目前研究并推廣單粒精播技術的基礎;其次,考慮需要株高性狀,主莖高與產量呈負效應,說明當花生的株高越高,其產量會越低,這與生產實際中表現(xiàn)一致,株高過高在田間表現(xiàn)出地上部分生長過旺,造成結實率降低。在新疆引種和栽培花生品種時,應該多方面考慮各個性狀之間的相關性和協(xié)調性,在注重產量性狀的同時還應該兼顧其它各項農藝性狀。

    4 結 論

    主成分分析、通徑分析和多元回歸方法均可較好地對新疆引種的花生品種進行科學分析和評價,為其適宜品種的篩選提供有效利用依據(jù),研究對24份引種的花生品種進行分析,明確了24個花生品種農藝性狀變異豐富,變異系數(shù)超過20%的有5個;結合主成分分析篩選出,花育33號、花育25號、花育31號三個大果高產花生品種,其中花育33號豐產性最優(yōu);利用通徑分析和多元回歸方法確定了農藝性狀中4個主要農藝性狀對產量的綜合效應,依次為單株生物學產量(0.833 2)>單株結果數(shù)(0.240 3)>百果重(0.174 9)>主莖高(-0.181 0),為新疆花生引種、育種中農藝性狀的選擇提供一定基礎。

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    Fund project:Natural Science Foundation of Xinjiang.(2014211B030)

    CUI Hong-liang1,MIAO Hao-cui2,LI Li-min2,ZHANG jian-cheng3,WU zheng-feng3,GAO ying4

    (1.InstituteofAgriculturalSciencesofIliPrefecture,IningXinjiang835000,China;2.ResearchInstituteofCropGermplasmResources,XinjiangAcademyofAgriculturalSciences,Urumqi830091,China; 3.ShandongPeanutResearchInstitute,QingdaoShandong266100,China;4.AgriculturalTechnologyExtensionCenterofKashgarPrefecture,KashgarXinjiang844000,China)

    【Objective】 To master the agronomic traits performance of the peanut varieties introduced in Xinjiang and explore major agronomic characters which influence the production of peanut varieties in Xinjiang.【Method】Principal component analysis, regression analysis and path coefficient analysis of 11 agronomic traits of the 24 peanut varieties in Xinjiang were conducted.【Result】The results showed that:(1)The coefficient of variance of main agronomic traits ranged from 7.88%~39.77%. (2) The principal component analysis of main agronomic traits can be condensed into 3 principal components, respectively as the yield per plant, fruit number factor and branching factor, The 3 principal components among the total variation contribution rate were 40.348,1%, 27.254,3% and 14.881,9%, respectively. The cumulative contribution rate was 82.484,3%; (3) The direct path coefficient in the order of various characters to yield coefficient from the path coefficient analysis was as follows: Plant biology yield (0.833,2) > Pod number/plant (0.240,3) >100-pod weight (0.174,9) > height of main stem(-0.181,0).【Conclusion】In the test materials, the highest yield comes from the Huayu No. 33. When introducing and breeding peanut varieties in Xinjiang, plant biological yield, the number of per plant, 100-pod weight and the height of the main stem should be regarded as the primary selective traits.

    peanut;agronomic traits;principle component analysis;regression analysis ;path coefficient analysis

    2016-07-29

    新疆維吾爾自治區(qū)自然科學基金項目(2014211B030)

    崔宏亮(1981-),男,助理研究員,碩士,研究方向為作物栽培及技術推廣,(E-mail)chl8129@126.com

    苗昊翠(1981-),女,副研究員,碩士,研究方向為作物資源評價與逆境生理,(E-mail)mc09876@163.com

    10.6048/j.issn.1001-4330.2016.12.011

    S565.2

    :A

    :1001-4330(2016)12-2242-08

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