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    基于主成分分析的南引小麥品種綜合評(píng)價(jià)

    2022-08-31 05:54:50徐瀾秦秀娟安偉高志強(qiáng)
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)量

    徐瀾,秦秀娟,安偉,高志強(qiáng)

    (1.忻州師范學(xué)院生物系,山西 忻州 034000;2.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)玉米研究所,山西 忻州 034000;3.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院,山西 太谷 030801)

    我國長江中下游麥區(qū)、西南麥區(qū)的小麥種質(zhì)資源豐富,且有穗大、粒大、抗病性強(qiáng)等特點(diǎn),將該地區(qū)的優(yōu)良小麥品種引入到北方冬春麥混播區(qū)(如山西忻定盆地)進(jìn)行春播,是探索小麥品種資源更新、高效利用的一種新途徑[1]。小麥?zhǔn)巧轿魇≈饕Z食作物之一,近年來播種面積有所下降,效益降低,總產(chǎn)量受到了一定影響[2-3]。忻定盆地地處山西省中部,有獨(dú)特的地理優(yōu)勢(shì)和氣候條件,是山西省農(nóng)作物主產(chǎn)區(qū)之一,然而該地區(qū)小麥產(chǎn)量常年低而不穩(wěn),種植效益差,據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,山西春麥播種面積呈萎縮趨勢(shì)[4-5]。主要原因是春麥產(chǎn)量低,農(nóng)民沒有種植積極性,科研失去研發(fā)動(dòng)力,造成可供種植的高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)小麥品種十分匱乏。從長遠(yuǎn)來看,引進(jìn)、篩選、培育、推廣適合本地域種植的優(yōu)質(zhì)小麥種質(zhì)資源迫在眉睫。為更加科學(xué)、準(zhǔn)確、全面、合理地對(duì)引入的小麥品種進(jìn)行分析、篩選、評(píng)價(jià),本課題以前期從長江中下游、西南麥區(qū)等地引入的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)小麥品種為材料,采用主成分分析為主,高穩(wěn)系數(shù)法產(chǎn)量分析和灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法生態(tài)適應(yīng)性分析為輔的綜合分析方法,對(duì)14個(gè)引種小麥品種的產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成(成穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒質(zhì)量)、抗逆性(抗倒伏指數(shù)、抗穗發(fā)芽指數(shù))和生態(tài)適應(yīng)性等指標(biāo)進(jìn)行綜合分析與評(píng)價(jià),以期篩選出適合忻定盆地種植、品質(zhì)優(yōu)良、性狀穩(wěn)定的南引小麥品種。為忻定盆地春麥生產(chǎn)提供優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)新品種,為冬春麥混播區(qū)小麥品種更新提供新思路,為包括南引春麥在內(nèi)的作物品種的綜合評(píng)價(jià)提供借鑒和參考。

    評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用是品種綜合評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。目前,主成分分析法是應(yīng)用最廣泛的綜合評(píng)價(jià)方法之一,它是將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。通過找出幾個(gè)綜合因子(主成分)來代表原來眾多的變量,使這些綜合因子盡可能地反映原來變量的信息量,而且彼此之間互不相關(guān),即采用降維方法,從而達(dá)到簡化的目的來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析[6-7]。20世紀(jì)80、90年代起,主成分分析已廣泛應(yīng)用于土壤、水質(zhì)、食品、作物等各類性狀的綜合評(píng)價(jià),如農(nóng)作物品種篩選中應(yīng)用于小麥[8]、蕓豆[9]等等。基于本課題前期對(duì)南引小麥品種在忻定盆地的高產(chǎn)栽培、逆境生理及產(chǎn)量形成機(jī)制等方面的探究[1,5,10-11],本文首次將主成分分析應(yīng)用于南引春麥品種的評(píng)價(jià)。高穩(wěn)系數(shù)法(HSC)僅用單一指標(biāo)就能準(zhǔn)確綜合地反映出農(nóng)作物品種的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)性,并且這一方法在小麥[12]、水稻[13]、苦蕎[14]、小豆[15]等作物中也已得到運(yùn)用,本文采用高穩(wěn)系數(shù)法探討不同南引小麥品種在忻定盆地種植的豐產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)性,為引種春麥的篩選和推廣提供科學(xué)依據(jù)。生態(tài)適應(yīng)性強(qiáng)弱是小麥品種優(yōu)劣的重要指標(biāo)之一,影響因素往往錯(cuò)綜復(fù)雜,除去產(chǎn)量因素外還有株高、畝穗數(shù)、穗粒數(shù)、抗倒性等性狀[15-17]。本文應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法,可有效提高小麥品種生態(tài)適應(yīng)性評(píng)價(jià)的綜合性和準(zhǔn)確性。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)材料

    以長江中下游麥區(qū)、西南麥區(qū)等地的14個(gè)優(yōu)良小麥品種為試驗(yàn)材料(由國家小麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系各試驗(yàn)站無償提供),引自江蘇的春性品種:揚(yáng)麥13、寧麥13、揚(yáng)麥21、揚(yáng)麥16、揚(yáng)麥18;引自四川的春性品種:川麥42、川麥104、川麥61,和重慶的春性品種:渝麥9、渝麥12;引自云南的弱春性品種:云麥42、云麥53;前期引自寧夏的春性品種:寧2038、寧春4號(hào)(均在忻定盆地表現(xiàn)不錯(cuò)),以山西春麥品種晉春15為對(duì)照(CK)。

    1.2 試驗(yàn)地概況

    試驗(yàn)地位于山西省忻州市忻府區(qū)小檀村(N 38°11′,E 112°7′),海拔840 m,年均降水量400 mm,年均溫度10℃,高于0℃積溫3 900℃,高于10℃積溫3 465℃,無霜期177 d。試驗(yàn)田土壤類型為淺褐土,灌溉便利。2018年播前試驗(yàn)田0~20 cm土層含有機(jī) 質(zhì)7.60 g/kg、速 效 氮40.23 mg/kg、速 效 鉀100.8 mg/kg、速 效磷10.2 mg/kg,土壤pH 7.62;2019年播前試驗(yàn)田0~20 cm土層含有機(jī)質(zhì)8.10 g/kg、速效氮42 mg/kg、速效鉀126.6 mg/kg、速效磷11.0 mg/kg、土壤pH 7.80。

    1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    采取隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),設(shè)置3次重復(fù),小區(qū)面積為9.6 m2(6 m×1.6 m),行距20 cm,分別于2018年3月20日、2019年3月14日人工條播。本次試驗(yàn)共選用了15個(gè)品種進(jìn)行播種,試驗(yàn)前施用復(fù)合肥史丹利600 kg/hm2,之后進(jìn)行整地。基本苗450×104株/hm2,其他管理措施同一般大田。

    1.4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)定及計(jì)算方法

    成熟期每小區(qū)取20株,常規(guī)考種(折算成穗數(shù)、穗粒數(shù)、千粒質(zhì)量)分析。各處理小區(qū)實(shí)測(cè)產(chǎn),風(fēng)干后籽粒稱質(zhì)量(含水量為12.5%),計(jì)算平均值即籽粒產(chǎn)量。

    1.4.1 高穩(wěn)系數(shù)計(jì)算方法 小麥品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性以變異系數(shù)(CV)、高穩(wěn)系數(shù)(HCS)來度量[12,15]。變異系數(shù)(CV)的公式為:

    式中:CV i項(xiàng)為第i個(gè)參試品種的變異系數(shù),為第i個(gè)參試品種在所有參試點(diǎn)的平均產(chǎn)量,Si為第i個(gè)參試品種的標(biāo)準(zhǔn)差。變異系數(shù)值越小,表明該品種在不同環(huán)境中變化小,靜態(tài)穩(wěn)定性好;變異系數(shù)值越大,表明該品種在不同環(huán)境中的變化大,靜態(tài)穩(wěn)定性差。

    高穩(wěn)系數(shù)(HSC)值采用由溫振民提出的高穩(wěn)系數(shù)法,公式為[15]:

    式中:中HSCi為第i個(gè)參試品種的高穩(wěn)系數(shù),Ga為比目標(biāo)品種的穩(wěn)定產(chǎn)量CK增產(chǎn)10%,Gi為參試品種的穩(wěn)定產(chǎn)量即遺傳產(chǎn)量,,即由表現(xiàn)產(chǎn)量的平均值與環(huán)境變異產(chǎn)量Si之差組成,(2)可以簡化為:

    由于采用百分?jǐn)?shù)比較,故(3)可以表示為:

    1.4.2 抗倒伏指數(shù)計(jì)算方法 抗倒伏是小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的重要組成部分,小麥倒伏可分為莖倒伏和根倒伏,本文針對(duì)較為普遍發(fā)生的莖倒伏進(jìn)行研究。相關(guān)文獻(xiàn)證實(shí),莖稈基部第二莖節(jié)短粗、株高較低的品種抗倒伏性較強(qiáng)[20]。本文使用小麥植株主莖基部莖粗與株高的比值作為抗倒伏指數(shù),莖粗越粗、株高越低的品種其比值越大,抗倒伏能力越強(qiáng),即表現(xiàn)為抗倒伏指數(shù)越大。

    1.4.3 抗穗發(fā)芽指數(shù)計(jì)算方法 忻定盆地春麥?zhǔn)斋@期一般為1 a中降水最為集中的7月中上旬,雨熱同季,收獲前后極容易出現(xiàn)穗發(fā)芽現(xiàn)象,嚴(yán)重影響小麥產(chǎn)量和品質(zhì)。品種抗穗發(fā)芽特性采用成熟收獲期的田間穗發(fā)芽率來表征,穗發(fā)芽率越高,表明該小麥品種抗穗發(fā)芽能力越差,反之,則表明抗穗發(fā)芽能力較強(qiáng)。本文抗穗發(fā)芽指數(shù)采用公式為:

    1.2.4 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算方法 生態(tài)適應(yīng)性數(shù)據(jù)分析利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法進(jìn)行[18],即將15個(gè)參試小麥品種看作一個(gè)灰色系統(tǒng),每個(gè)小麥品種看作系統(tǒng)的一個(gè)因素。對(duì)照選用株高最低值、畝穗數(shù)最高值、穗粒數(shù)最高值、千粒質(zhì)量最高值、抗倒伏指數(shù)最高值、產(chǎn)量最高值、變異系數(shù)最低值、高穩(wěn)系數(shù)(HSC)最大值組成的的理想品種。設(shè)定理想品種構(gòu)成參考數(shù)列(X0),其余各品種為比較數(shù)列(Xi),即參考數(shù)列為X 0(k)=[X0(1),X0(2),…,X 0(n)]和比較數(shù)列為Xi(k)=[Xi(1),Xi(2),…,Xi(N)]。其中,其中n為評(píng)估性狀數(shù),N為小麥品種數(shù)。2組數(shù)據(jù)列作比較,并利用公式7分別計(jì)算出關(guān)聯(lián)系數(shù),其中公式7中的ρ為分辨系數(shù)(ρ≤0.543 6時(shí)分辨力最好,本文采用0.5。關(guān)聯(lián)系數(shù)所采用公式如下:

    1.4.5 主成分分析計(jì)算方法 將小麥成穗數(shù)、穗粒數(shù)、千粒質(zhì)量、抗倒伏指數(shù)、抗穗發(fā)芽指數(shù)、生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)導(dǎo)入DPS 7.05后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值、單位特征向量以及主成分的方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率[11,17],得出主成分?jǐn)?shù)學(xué)模型和綜合得分,并按得分高低對(duì)不同小麥品種進(jìn)行排序和綜合分析。

    1.5 統(tǒng)計(jì)分析

    運(yùn)用Microsoft Excel 2010和DPS 7.05軟件,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 引種小麥產(chǎn)量分析

    產(chǎn)量是衡量小麥品種優(yōu)劣的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo),利用高穩(wěn)系數(shù)法對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行分析:2018年(表1)15個(gè)小麥品種中產(chǎn)量最高的是楊麥21,為5 974.05 kg/hm2,產(chǎn)量最低的是寧2038,為3 222 kg/hm2;產(chǎn)量均未超過6 000 kg/hm2,產(chǎn)量超過5 250 kg/hm2的有3個(gè):楊麥21、寧麥13、楊麥13,有5個(gè)品種產(chǎn)量介于5 250~4 500 kg/hm2之間。用變異系數(shù)法和高穩(wěn)系數(shù)法對(duì)15個(gè)小麥品種進(jìn)行綜合分析,變異系數(shù)值越小,表明該品種在不同環(huán)境中變化小,靜態(tài)穩(wěn)定性好。用高穩(wěn)系數(shù)法分析,HSC值越大,表明該品種的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)性越好。由表1知,高穩(wěn)系數(shù)位次與產(chǎn)量一致,楊麥21、寧麥13、楊麥13的平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于1、2、3位,15個(gè)品種的變異系數(shù)相差甚微(四舍五入后均為4.07),這些南引春麥在2018年表現(xiàn)較為穩(wěn)定。寧2038、晉春15平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于14、15位,這2個(gè)品種的產(chǎn)量表現(xiàn)較差。

    2019年產(chǎn)量數(shù)據(jù)(表1)表明,云麥53的產(chǎn)量最高:6 422.85 kg/hm2,產(chǎn) 量 最 低 的 是 寧2038,為3 843.60 kg/hm2,產(chǎn)量超過6 000 kg/hm2的有6個(gè)品種:云麥53、揚(yáng)麥21、川麥104、寧麥13、渝麥9、寧春4號(hào)。高穩(wěn)系數(shù)位次與產(chǎn)量位次基本一致。產(chǎn)量超過6 000 kg/hm2的云麥53、揚(yáng)麥21、川麥104、寧麥13、渝麥9、寧春4號(hào)、揚(yáng)麥13、揚(yáng)麥18的平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于前八名,而楊麥21,寧春4號(hào)變異系數(shù)較大,表明2019年云麥53、川麥104、寧麥13、渝麥9、揚(yáng)麥13、揚(yáng)麥18等6個(gè)品種表現(xiàn)更優(yōu),而寧2038、川麥61、晉春15平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于倒數(shù)1、3、4位,變異系數(shù)也較小。

    表1 參試小麥品種兩年產(chǎn)量分析(2018~2019)Table 1 Yield analysis of wheat cultivar(2018~2019)

    2 a數(shù)據(jù)綜合分析,楊麥21、寧麥13、楊麥13的平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)位次居前,其中寧麥13、楊麥13的變異系數(shù)亦較小,即后2個(gè)品種在2 a的種植中均表現(xiàn)良好。而寧2038、晉春15在平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)方面均表現(xiàn)較差。云麥42、楊麥21、云麥53在2 a間變化幅度較大,且后兩者(楊麥21、云麥53)在引種試驗(yàn)中表現(xiàn)出較大增產(chǎn)潛力,對(duì)其最適栽培條件仍需繼續(xù)研究。

    2.2 生態(tài)適應(yīng)性分析

    采用灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,關(guān)聯(lián)系數(shù)越大,與理想品種關(guān)聯(lián)度越大,該品種的生態(tài)適應(yīng)性較強(qiáng)。綜合分析15個(gè)小麥品種2 a生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)(表2):揚(yáng)麥13、揚(yáng)麥21、寧麥13、揚(yáng)麥18、川麥104、寧春4號(hào)、渝麥9、渝麥12等8個(gè)品種生態(tài)適應(yīng)性較強(qiáng)。其中,寧麥13、揚(yáng)麥18、川麥104、寧春4號(hào)這4個(gè)品種在兩年種植中,生態(tài)適應(yīng)性強(qiáng)且表現(xiàn)穩(wěn)定。揚(yáng)麥13、揚(yáng)麥21、渝麥9、渝麥12這4個(gè)品種在兩年生態(tài)適應(yīng)性表現(xiàn)良好,但是在2 a之中略有波動(dòng)。關(guān)聯(lián)系數(shù)小,生態(tài)適應(yīng)性表現(xiàn)較弱的有:川麥42、晉春15、揚(yáng)麥16、川麥61、寧2038等5個(gè)品種。云麥42、云麥53等2個(gè)品種在2 a中生態(tài)適應(yīng)性表現(xiàn)差異較大,原因仍需繼續(xù)研究。

    表2 參試小麥品種與理想品種的關(guān)聯(lián)度分析Table 2 Analysis of correlation between tested Wheat cultivar and ideal cultivar

    2.3 主成分分析

    參試品種在2018~2019 2 a的性狀表現(xiàn)見表3,基于主成分分析,將表中成穗數(shù)(X1)、穗粒數(shù)(X2)、千粒質(zhì)量(X3)、抗倒伏指數(shù)(X4)、抗穗發(fā)芽指數(shù)(X5)、生態(tài)適應(yīng)性(X6)、產(chǎn)量(X7)等7個(gè)指標(biāo),利用DPS 7.05軟件分別對(duì)2 a的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,經(jīng)分析計(jì)算可得特征向量值等(表4)。

    表3 參試小麥品種2018、2019年性狀表現(xiàn)Table 3 Performance of different Wheat cultivar in 2018 and 2019

    綜合2 a數(shù)據(jù)(表4),根據(jù)主成分分析中累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%的標(biāo)準(zhǔn)[26]選取出3個(gè)主成分,主成分兩年累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為89.108 6%~86.268 2%(2018~2019),其余可忽略不計(jì)。將原來的7項(xiàng)單項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為3個(gè)新的綜合指標(biāo)CI1、CI2、CI3,其中CI1中決定指標(biāo)主要是生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)和產(chǎn)量,即主成分1相當(dāng)于3.528 0~3.366個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的作用,可反映原始數(shù)據(jù)信息量的50.399 8%~48.085 8%,代表了“生態(tài)適應(yīng)性因子和產(chǎn)量因子”(2018~2019);CI2指標(biāo)系數(shù)較高的是抗倒伏指數(shù)、抗穗發(fā)芽指數(shù),即主成分2相當(dāng)于1.531 3~1.709 3個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的作用,可單獨(dú)說明原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差異的21.875 3%~24.418 7%,代表了“抗逆性因子”(2018~2019);決定CI3的指標(biāo)是“產(chǎn)量構(gòu)成因子(主要是穗粒數(shù))”,可反映原始數(shù)據(jù)信息量的16.833 4%~13.763 7%(2018~2019)。

    表4 參試小麥品種性狀主成分(綜合指標(biāo))的特征向量及貢獻(xiàn)率Table 4 Eigenvectors and Percentages of comprehensive index of different Wheat Cultivar

    對(duì)15個(gè)小麥品種(2018~2019)的性狀經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,將不同小麥品種各主成分得分分別于其所對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率相乘,最終求出綜合得分,以此來對(duì)品

    種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),得分情況如表5所示。通過主成分分析可知,前3個(gè)主成分可有效表現(xiàn)不同小麥品種的生長情況,因此,用前3個(gè)主成分得分分別于其所對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率相乘,即可得出最終的品種綜合得分。

    續(xù)表3 Continued table 3

    由主成分綜合得分高低對(duì)不同試驗(yàn)品種性狀優(yōu)劣進(jìn)行系統(tǒng)直觀的判斷,較為科學(xué)地權(quán)衡某個(gè)性狀在某個(gè)品種中所處的位置和分量,對(duì)育種工作和品種評(píng)價(jià)提供參考依據(jù)。品種主成分綜合得分越高,表明其綜合品質(zhì)性狀表現(xiàn)越好,比較適合在該地區(qū)進(jìn)行推廣種植,而綜合得分低的品種可以選擇性淘汰。

    表5所示為15個(gè)小麥品種在2018~2019年2 a中主成分分析綜合得分情況,可見寧麥13、揚(yáng)麥13、川麥104、渝麥9、揚(yáng)麥18等5個(gè)品種,在2 a的種植中得分排名均位于前列,且在實(shí)際種植中亦表現(xiàn)良好。晉春15、川麥42、揚(yáng)麥16、川麥61、寧2038等5個(gè)品種綜合得分較低,且在實(shí)際生產(chǎn)中產(chǎn)量、植株性狀和抗逆性也表現(xiàn)較差,寧2038在2 a的種植中,最終綜合得分均為最低。楊麥21、云麥42、寧春4號(hào)、云麥53、渝麥12等5個(gè)品種年際間綜合得分變化較大,具體原因仍需探究。

    表5 參試小麥品種2018~2019年主成分得分排名Table 5 Rank of Principal component score of different Wheat cultivar in 2018~2019

    總之,寧麥13、揚(yáng)麥13、川麥104、渝麥9、揚(yáng)麥18這5個(gè)品種在種植測(cè)試中的綜合得分較高,且表現(xiàn)較為穩(wěn)定。

    3 討論

    對(duì)小麥品種進(jìn)行綜合分析,在小麥生產(chǎn)實(shí)踐中有著十分重要的指導(dǎo)意義,傳統(tǒng)的小麥品種評(píng)價(jià)多采用單個(gè)指標(biāo)進(jìn)行逐一比較,不能綜合把握小麥品種的優(yōu)劣,而通過主成分分析[8,17,19-20],可以比較全面地綜合了解小麥品質(zhì)性狀的主成分構(gòu)成及其特征和生物學(xué)意義,為選育優(yōu)質(zhì)新品種和品種評(píng)價(jià)提供較為科學(xué)的參考。忻定盆地屬我國冬春麥混播區(qū),該地域由于優(yōu)質(zhì)品種匱乏等多種原因,造成小麥生產(chǎn)現(xiàn)狀不容樂觀,新品種的引進(jìn)、篩選、研究及評(píng)價(jià)便顯得尤為重要,以期對(duì)忻定盆地相似生態(tài)區(qū)的春麥生產(chǎn)有一定的參考作用,對(duì)山西小麥行業(yè)的良性發(fā)展亦有積極意義。

    從長江中下游、西南麥區(qū)等地引入優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)的小麥品種,在忻定盆地進(jìn)行春播,在產(chǎn)量[1,5,10]、品種光合熒光特性[3]、抗逆性[11]等方面的研究已經(jīng)取得一定成果,對(duì)眾多表現(xiàn)良好的南引品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)顯得很有必要。據(jù)文獻(xiàn)知,采用主成分分析對(duì)小麥品種進(jìn)行綜合性評(píng)價(jià)的方法在河南、山東省等地已經(jīng)廣泛應(yīng)用,并取得了一定研究成果[16-17],對(duì)當(dāng)?shù)匦←湻N植與生產(chǎn)亦產(chǎn)生了積極影響。本文采用主成分分析為主的綜合評(píng)價(jià)方法,對(duì)于引種春麥科學(xué)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建進(jìn)行了有益的探討。結(jié)合筆者多年大田引種試驗(yàn)結(jié)果,篩選出適合忻定盆地及相似生態(tài)區(qū)種植的小麥品種,為冬春混播區(qū)等地域的小麥生產(chǎn)提供理論指導(dǎo)和新品種參考。

    本研究首次表明,南引春麥品種綜合評(píng)價(jià)可分為3個(gè)維度,生態(tài)適應(yīng)性是引種成功與否的首要考慮因素;其次是產(chǎn)量構(gòu)成要素,以促進(jìn)穗分化,增加有效穗數(shù)和穗粒數(shù)為主,是引種春麥獲得高產(chǎn)的突破口;第三是品種的抗逆性。

    4 結(jié)論

    基于兩年試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,寧麥13、揚(yáng)麥13、川麥104、渝麥9、揚(yáng)麥18等5個(gè)南引品種比較適合在忻定盆地種植,其主成分綜合得分情況和田間實(shí)際表現(xiàn)基本一致。該5個(gè)品種表現(xiàn)出一定高產(chǎn)性:2018年產(chǎn)量均超過了4 500 kg/hm2,2019年產(chǎn)量均超過了5 250 kg/hm2,且呈現(xiàn)增產(chǎn)的趨勢(shì),生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)也高于其它品種,較適合忻定盆地(冬春麥混播區(qū))的地理、氣候條件。楊麥21(5 974.00 kg/hm2,2018年)、云麥53(6 422.85 kg/hm2,2019年)在不同的田間試驗(yàn)中表現(xiàn)出較大的增產(chǎn)空間,今后需要繼續(xù)研究其配套栽培技術(shù)以期獲得更高產(chǎn)量。晉春15、川麥42、揚(yáng)麥16、川麥61、寧2038等5個(gè)品種綜合得分較低,且產(chǎn)量、生態(tài)適應(yīng)性均較差,相較之下,缺乏在該區(qū)域種植推廣的優(yōu)勢(shì)。

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