苧麻生物產(chǎn)量構(gòu)成因子與生物產(chǎn)量的相關(guān)性分析

陳坤梅，熊和平，朱愛國，欒明寶，侯美，陳平，陳繼康，高鋼，喻春明

（中國農(nóng)業(yè)科學院麻類研究所，長沙410205）

苧麻生物產(chǎn)量構(gòu)成因子與生物產(chǎn)量的相關(guān)性分析

陳坤梅，熊和平，朱愛國，欒明寶，侯美，陳平，陳繼康，高鋼，喻春明*

（中國農(nóng)業(yè)科學院麻類研究所，長沙410205）

研究通過對50份苧麻核心種質(zhì)生物產(chǎn)量及其產(chǎn)量構(gòu)成因子（分株數(shù)、株高、葉片數(shù)）進行相關(guān)分析，明確影響苧麻生物產(chǎn)量的主要因子，并通過回歸分析，獲得生物產(chǎn)量與主要影響因子的回歸方程。結(jié)果表明，分株數(shù)是影響苧麻生物產(chǎn)量的主要因子，其回歸方程為：Y＝11.918X＋358.763。故建議在注重株高／葉片數(shù)的同時，把分株數(shù)作為苧麻育種的重要選擇指標。該研究為苧麻育種提供了理論依據(jù)。

苧麻；生物產(chǎn)量；產(chǎn)量構(gòu)成因子；相關(guān)分析；回歸分析

苧麻（Boehmeria niveaL.）又叫“中國草”，其嫩莖葉營養(yǎng)豐富，粗蛋白含量普遍在19%以上，蛋白質(zhì)的氨基酸含量組成合理，賴氨酸含量高達1%，富含多種維生素，是優(yōu)質(zhì)植物性蛋白飼料原料［1－2］。提高苧麻生物產(chǎn)量對苧麻飼料化產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義。

作物產(chǎn)量是一個復雜的數(shù)量性狀，由多個影響因子決定［3－5］。對于纖維用苧麻而言，株高、莖粗、鮮皮厚度、每蔸有效株數(shù)和鮮皮出麻率等性狀可作為纖維產(chǎn)量的影響因子［6］。對飼用苧麻而言，影響生物產(chǎn)量的因素有多方面，如刈割高度［7］、分蔸能力［8］、耐刈割能力［9］、栽培措施［10］等。在一定密度下，苧麻生物產(chǎn)量隨著單蔸分株數(shù)增加而增加，如劉俊歡等［11］研究發(fā)現(xiàn)，飼用苧麻刈割的第一年，生物產(chǎn)量與小區(qū)分株數(shù)呈顯著正相關(guān)，品種間小區(qū)株數(shù)的變異系數(shù)為37.99%，分株數(shù)對生物產(chǎn)量的貢獻度存在較大的挖掘空間。熊和平等［12］研究表明，生物產(chǎn)量高的飼用苧麻品種，其發(fā)蔸再生能力更強。

為進一步明確苧麻生物產(chǎn)量構(gòu)成因子與生物產(chǎn)量的關(guān)系，本研究以50份苧麻核心種質(zhì)為材料，從統(tǒng)計學的角度分析鮮重與分株數(shù)、株高、葉片數(shù)的相關(guān)性，以期為苧麻育種提供參考。

1 材料與方法

以128份苧麻核心種質(zhì)為材料，試驗地點選在中國農(nóng)業(yè)科學院麻類研究所長沙市白若鋪試驗基地，材料于2014年種植，株距0.6 m，行距1 m，單行區(qū)，每行5蔸麻，隨機區(qū)組，2016年已進入壯齡期。隨機選取其中50份材料為研究對象，2016年10月28日砍麻稈，砍麻21 d后調(diào)查每個材料的鮮重、分株數(shù)、株高、葉片數(shù)，每個材料調(diào)查4蔸麻。以4蔸麻的總重量和總分株數(shù)作為鮮重和分株數(shù)數(shù)據(jù)，從4蔸麻中選取典型的10株，調(diào)查株高和葉片數(shù)，取平均值，所得數(shù)據(jù)作為株高和葉片數(shù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采用excel整理，SPSS19.0軟件進行相關(guān)分析和回歸分析，Sigmaplot10.0軟件作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 生物產(chǎn)量相關(guān)性狀調(diào)查結(jié)果

所考察的50份苧麻材料的鮮重、分株數(shù)、株高、葉片數(shù)原始數(shù)據(jù)如表1所示。分析發(fā)現(xiàn)，50份苧麻材料的鮮重、分株數(shù)、株高、葉片數(shù)存在明顯的表型變異，其變異系數(shù)由大到小排序為：分株數(shù)＞鮮重＞株高＞葉片數(shù)（表2），說明在提高苧麻生物產(chǎn)量的目標上，分株數(shù)和株高可能提供的選擇余地比較大。將各性狀的最大值與平均數(shù)進行比較和計算（前者作分子，后者作分母），作為評價每一個性狀的目標潛力，發(fā)現(xiàn)株高（2.4倍）和分株數(shù)（2.3倍）最具利用潛力，葉片數(shù)（1.6倍）可利用潛力次之。

表1 農(nóng)藝性狀調(diào)查原始數(shù)據(jù)Tab.1 Raw data of agronomic traits

續(xù)表1

表2 農(nóng)藝性狀變異分析結(jié)果Tab.2 Results of variation analysis of agronomic traits

2.2 分株數(shù)、株高、葉片數(shù)與鮮重的相關(guān)分析

采用SPSS軟件，設(shè)鮮重為因變量，分株數(shù)、株高、葉片數(shù)為自變量，通過Pearson相關(guān)分析方法進行相關(guān)分析。結(jié)果顯示，分株數(shù)與鮮重呈極顯著正相關(guān)，說明分株數(shù)的增加是苧麻生物產(chǎn)量提高的重要因素（表3）。株高和葉片數(shù)對飼用苧麻產(chǎn)量有正向影響，通過適當途徑改善這兩個性狀可在一定程度上提高飼用苧麻產(chǎn)量。

注：“**”表示在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。

2.3 分株數(shù)與鮮重的回歸分析

由圖1可知，分株數(shù)與鮮重呈線性關(guān)系（圖1）。采用SPSS軟件，設(shè)鮮重為因變量，分株數(shù)為自變量，進行線性回歸分析。結(jié)果顯示，方差分析的p值為0，達顯著水平，說明回歸關(guān)系具有統(tǒng)計學意義（表4）。經(jīng)模型擬合，得到鮮重與分株數(shù)的回歸方程：Y＝11．918X＋358．763。

圖1 分株數(shù)與鮮重散點圖Fig.1 Scatter plot of ramet number and fresh weight

表4 方差分析表Tab.4 Anova

3 結(jié)論與討論

分蘗數(shù)（分株數(shù)）是作物產(chǎn)量構(gòu)成中的重要組成因子，如小麥、水稻等作物的有效分蘗數(shù)與籽粒產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)，提高水稻有效分蘗數(shù)是水稻取得高產(chǎn)的重要前提。對玉米去分蘗與不去分蘗對其產(chǎn)量影響的研究發(fā)現(xiàn)，保留分蘗表現(xiàn)出增產(chǎn)趨勢［13］。燕麥分蘗數(shù)與其鮮草產(chǎn)量、籽粒產(chǎn)量呈正相關(guān)［14］。單蔸分株能力是苧麻品種選育中重點考察指標之一［12］。前人［8］研究發(fā)現(xiàn)，苧麻小區(qū)分株數(shù)與單蔸生物產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)。本研究發(fā)現(xiàn)苧麻株高及葉片數(shù)與鮮重呈正相關(guān)，但不顯著，而分株數(shù)與鮮重高度正相關(guān)，并達極顯著水平，說明分株數(shù)是影響苧麻生物產(chǎn)量的重要因子，這與前人研究結(jié)果類似。建議在苧麻育種中，注重株高和葉片數(shù)的同時，應把分株數(shù)作為苧麻育種的重要選擇指標。

另外，苧麻是多年生作物，其生物產(chǎn)量是一個復雜的數(shù)量性狀，產(chǎn)量構(gòu)成因子有多個，除分株數(shù)外，還有莖粗、生長速率、葉片重、莖葉比等因素。在以后的研究中可考慮將所有產(chǎn)量構(gòu)成因子與生物產(chǎn)量做一全面的相關(guān)分析，綜合考慮各個因子與生物產(chǎn)量、產(chǎn)量構(gòu)成因子之間的關(guān)系，在協(xié)調(diào)好產(chǎn)量構(gòu)成因子之間關(guān)系的同時，以主效因子為育種主要選擇指標，更好地為苧麻育種提供理論參考。

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Correlation and Regression Analysis of Biomass and Biomass Com ponents of Ram ie

CHEN Kunmei，XIONG Heping，ZHU Aiguo，LUAN Mingbao，HOU Mei，
CHEN Ping，CHEN Jikang，GAO Gang，YU Chunming*（Institute of Bast Fiber Crops，Chinese Academy of Agricultural Sciences，Changsha 410205，China）

In order to identify main factors affecting biomass of ramie（Boehmeria niveaL.），biomass and biomass components（including ramet number，plant height，leaf number）of 50 ramie core collections were studied in this research.And the regression equation of biomass and main influencing factors was obtained by regression analysis.The result show that ramet number is the main factor that affects biomass of ramie，and its regression equation wasY＝11.918X＋358.763.This study suggests that ramet number should be treated as an important index of ramie breeding selection，while plant height and leaf number are important at the same time.This study provides theoretical basis for ramie breeding.

ramie；biomass；biomass components；correlation analysis；regression analysis

S563.1

A

1671－3532（2017）06－0288－04

2017－03－24

國家麻類產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系苧麻育種崗位（CARS－19－E02）

陳坤梅（1985－），女，助理研究員，主要從事苧麻遺傳育種研究。E－mail：chenkunmei＠caas.cn

喻春明（1963－），男，研究員，主要從事苧麻遺傳育種研究。E－mail：yuchunming＠caas.cn