水分脅迫條件下玉米產(chǎn)量影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析

張莉,李西燦,程軍偉,劉彭,李鈞

水分脅迫條件下玉米產(chǎn)量影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析

張莉,李西燦*,程軍偉,劉彭,李鈞

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 泰安 271018

為克服鄧氏關(guān)聯(lián)度不能反映負(fù)關(guān)聯(lián)性及導(dǎo)致分析結(jié)果與客觀實際不符的問題，采用改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)度模型分析水分脅迫條件下玉米產(chǎn)量的影響因素。首先，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)計算玉米產(chǎn)量及7個因素序列在漬水、淹水條件下相較正常水分條件下的變化值，形成差值序列并對其進(jìn)行均值化處理；然后利用改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)度模型計算各因素差值序列與玉米產(chǎn)量差值序列的灰色關(guān)聯(lián)度，并分析因素關(guān)聯(lián)序的合理性。結(jié)果表明,各影響因素與玉米產(chǎn)量之間的灰色關(guān)聯(lián)序為：雌雄間隔期>葉面積>整株干重>葉綠素含量>凈光合速率>倒伏率>葉粒比。研究結(jié)果客觀反映了各因素影響產(chǎn)量的生理機(jī)制，可以為采用農(nóng)藝措施促進(jìn)壯苗早發(fā)，協(xié)調(diào)雌雄穗同步發(fā)育，提升葉綠素含量和光合速率，增加干物質(zhì)積累，降低倒伏率，促進(jìn)玉米澇漬后生理和產(chǎn)量定向恢復(fù)和改善提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。

玉米產(chǎn)量; 水分脅迫; 灰色關(guān)聯(lián)分析

玉米產(chǎn)量的影響因素較多，其中水分是玉米生長的一個重要環(huán)境條件，采用合理方法分析水分脅迫條件下玉米產(chǎn)量的影響因素具有重要意義?；疑P(guān)聯(lián)分析法是利用灰色關(guān)聯(lián)度模型考察系統(tǒng)內(nèi)各因素與主行為特征間的聯(lián)系是否緊密，從而確定影響系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的主次因素[1]；關(guān)聯(lián)度越大，因素對系統(tǒng)的貢獻(xiàn)越大，反之貢獻(xiàn)則越小。灰色關(guān)聯(lián)度模型已由最初的基于點關(guān)聯(lián)的鄧氏關(guān)聯(lián)度發(fā)展為多種形式，如灰色絕對關(guān)聯(lián)度、基于相近視角和相似視角及整體視角的關(guān)聯(lián)度、灰度關(guān)聯(lián)度等[2-6]。因該方法所需樣本小、計算簡單和易于實現(xiàn)，目前在確定與產(chǎn)量相關(guān)的主要農(nóng)藝性狀分析、綜合評價和優(yōu)良品種篩選等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用[7-9]。鄧氏關(guān)聯(lián)度、絕對關(guān)聯(lián)度等一些灰色關(guān)聯(lián)度模型不能反映特征序列和因素序列之間的負(fù)關(guān)聯(lián)性，而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，序列間同時呈現(xiàn)顯著正、負(fù)相關(guān)的情形很多，這種情況下若仍然采用只能體現(xiàn)正關(guān)聯(lián)的灰色關(guān)聯(lián)模型來分析，不但不能得到真正反映實際的結(jié)果，還有可能歪曲或顛覆客觀事物的本質(zhì)規(guī)律[10]。因此，本研究采用能夠刻畫數(shù)據(jù)序列間正、負(fù)相關(guān)性且具備無量綱化后保序效應(yīng)的灰色T型關(guān)聯(lián)度模型[11]，對正常水分、漬水、淹水三個處理下導(dǎo)致產(chǎn)量變化的7個影響因素進(jìn)行分析，確定它們作用的主次順序，旨在為水分冗余脅迫條件下玉米的生理恢復(fù)和產(chǎn)量改善提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

本研究的試驗區(qū)選在山東省泰安市岱岳區(qū)大汶口鎮(zhèn)小侯村。該地區(qū)屬暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，年降水量為720 mm，夏季多雨，年平均氣溫為12.9 ℃，年日照時數(shù)在2 342.3～3 413.5 h之間，無霜期為195 d。以鄭單958為試驗材料，在夏玉米拔節(jié)期進(jìn)行水分脅迫處理，設(shè)置漬水和淹水2種處理方式，淹水和漬水時間為5 d。漬水處理為土壤相對含水量保持在90%以上且田間無明水；淹水處理為田間積水深度為5～7 cm，CK處理土壤相對含水量約70%。小區(qū)面積100 m2，每個處理6次重復(fù)，行距60 cm，株距27 cm。播種日期為2021年6月15日。

1.2 試驗方法

1.2.1 葉面積測定在玉米生長的大喇叭口期、開花期、籽粒建成期、乳熟期及蠟熟期測定夏玉米葉面積。葉面積(m2/株)=葉長(cm)×葉寬(cm)×0.75。

1.2.2 葉綠素含量測定葉綠素含量采用酒精浸提分光光度法測定。

1.2.3 光合速率測定凈光合速率采用LI-6800便攜式光合測定儀進(jìn)行測定，于上午9:00～11:00在大喇叭口期測定最頂端展開葉以及開花后夏玉米穗位葉片的凈光合速率(Pn)。

1.2.4 夏玉米干物質(zhì)積累測定在玉米生長的大喇叭口期、開花期、籽粒建成期、乳熟期、蠟熟期和完熟期，每個處理順序選取3株，105 ℃殺青，80 ℃烘干稱質(zhì)量。

1.2.5 植株倒伏性狀測定倒伏率（%）=倒伏株數(shù)/總株數(shù)×100%。

1.2.6 夏玉米葉粒比測定在夏玉米籽粒建成期、乳熟期和蠟熟期，測定每株的葉面積及穗粒數(shù)，每處理取3株。葉粒比(cm2/grain)=葉面積/穗粒數(shù)。

1.2.7 產(chǎn)量測定在夏玉米完熟期，每個處理取中間3行，每行連續(xù)取10個果穗進(jìn)行測產(chǎn)，脫粒后風(fēng)干至14%的含水量，根據(jù)田間實際穗數(shù)與收獲穗數(shù)的比值計算實際產(chǎn)量。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析方法

1.3.1 玉米產(chǎn)量與相關(guān)因素間的T型灰色關(guān)聯(lián)分析利用改進(jìn)的灰色T型關(guān)聯(lián)度模型計算產(chǎn)量與相關(guān)因素間灰關(guān)聯(lián)序，具體過程如下：

Step1：按照灰色系統(tǒng)理論，將3種試驗條件下的產(chǎn)量及其7個影響因素視為一個灰色系統(tǒng)，玉米產(chǎn)量作為系統(tǒng)特征序列，記為0()，7個影響因素作為系統(tǒng)相關(guān)因素序列，分別記作：1()(葉面積)，2()(葉綠素含量)，3()(凈光合速率)，4()(整株干重)，5()(倒伏率)，6()(雌雄間隔期)，7()(葉粒比)。其中，當(dāng)1≤≤6時，數(shù)據(jù)表示正常水分下的數(shù)據(jù)，當(dāng)7≤≤12時，數(shù)據(jù)表示漬水處理下的數(shù)據(jù)，當(dāng)13≤≤18時，數(shù)據(jù)表示淹水處理下的數(shù)據(jù)。

Step2：利用式(1)和式(2)計算玉米產(chǎn)量及其各因素序列在漬水、淹水條件下相較正常水分條件下的變化值，形成差值序列Y。即：

因產(chǎn)量與其相關(guān)因素的序列量綱不同，由式(3)對數(shù)據(jù)進(jìn)行均值化處理(無量綱化)。

1.3.4 數(shù)據(jù)分析采用Microsoft excel 2017和SPSS 22.0軟件進(jìn)行試驗數(shù)據(jù)的處理和分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同試驗條件下玉米產(chǎn)量與各因素序列的變化趨勢分析

根據(jù)原始實驗數(shù)據(jù)，利用式(1),(2)計算漬水、淹水相較正常水分(CK)下玉米產(chǎn)量及各因子的差值，形成差值序列Y()，=1,2,…,12；=1,2,…,7，結(jié)果見表1。由表1可見，產(chǎn)量、葉面積、葉綠素含量、凈光合速率和整株干重受水分脅迫均降低，而倒伏率、雌雄間隔期增大，葉粒比的趨勢不明顯。因此，可以判定葉面積、葉綠素含量、凈光合速率、整株干重與產(chǎn)量呈現(xiàn)正相關(guān)，倒伏率和雌雄間隔期與產(chǎn)量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，而葉粒比與產(chǎn)量的關(guān)系難以確定。

表1 漬水和淹水相較正常水分下的玉米產(chǎn)量及各影響因素差值

2.2 玉米產(chǎn)量與各影響因素序列間的相關(guān)分析

利用均值化處理后的數(shù)據(jù)?，計算各因子間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表2。由表2的第1列數(shù)據(jù)可知，葉面積、葉綠素含量、凈光合速率、整株干重等因素與產(chǎn)量顯著正相關(guān)，而倒伏率、雌雄間隔期與產(chǎn)量顯著負(fù)相關(guān)，葉粒比與產(chǎn)量負(fù)相關(guān)但不顯著。這說明該灰色系統(tǒng)中，系統(tǒng)特征序列與相關(guān)因素序列存在顯著的正、負(fù)相關(guān)性。

表2 玉米產(chǎn)量與各影響因素間的相關(guān)系數(shù)

注：*和**分別表示0.05、0.01水平上顯著和極顯著。

Note:*And**are significant and extremely significant at the level of 0.05 and 0.01 respectively.

2.3 玉米產(chǎn)量與各影響因素序列間的灰色關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)表1，利用式(3)，(4)，(5)計算關(guān)聯(lián)度。玉米產(chǎn)量與各影響因素的T型關(guān)聯(lián)度依次為：

1=0.930，2=0.809，3=0.806，4=0.872，5=-0.669，6=-0.985，7=-0.005

根據(jù)表1，利用鄧氏關(guān)聯(lián)度模型，則玉米產(chǎn)量與各影響因素的關(guān)聯(lián)度依次為：

1=0.958，2=0.867，3=0.864，4=0.916，5=0.464，6=0.437，7=0.655

根據(jù)T型關(guān)聯(lián)度，7個影響因素中與玉米產(chǎn)量呈正關(guān)聯(lián)的有葉面積、整株干重、葉綠素含量、凈光合速率，負(fù)關(guān)聯(lián)的有倒伏率、雌雄間隔期、葉粒比；而鄧氏關(guān)聯(lián)度表明，7個影響因素與玉米產(chǎn)量均呈正關(guān)聯(lián)。根據(jù)T型關(guān)聯(lián)度的絕對值，玉米產(chǎn)量影響因素的關(guān)聯(lián)序為：雌雄間隔期>葉面積>整株干重>葉綠素含量>凈光合速率>倒伏率>葉粒比。根據(jù)鄧氏關(guān)聯(lián)度，玉米產(chǎn)量影響因素的關(guān)聯(lián)序為：葉面積>整株干重>葉率素含量>凈光合速率>葉粒比>倒伏率>雌雄間隔期。顯然，T型關(guān)聯(lián)度與鄧氏關(guān)聯(lián)度的關(guān)聯(lián)序不同，但T型關(guān)聯(lián)度的排序結(jié)果更符合實際。

2.4 討論

玉米產(chǎn)量取決于單位面積穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重。受澇漬脅迫后，單位面積穗數(shù)變化大，穗粒數(shù)變少，千粒重有增加的趨勢，因此澇漬脅迫玉米產(chǎn)量的降低往往是由穗粒數(shù)變少造成的[12]。已有研究表明，澇漬脅迫后，玉米的雌雄間隔期加大，雌雄間隔期加大則降低了雄花花粉落在柱頭上的概率，從而造成授粉效果不佳，穗粒數(shù)減少[13]?？梢姡捎诖菩坶g隔期加大導(dǎo)致的穗粒數(shù)減少是玉米受澇漬脅迫后產(chǎn)量降低的最直接和最根本的原因，因而，其與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度在整個關(guān)聯(lián)序中最大是合理的[14]。在作物生產(chǎn)中，葉面積是所有光合產(chǎn)物來源的介質(zhì)和物質(zhì)基礎(chǔ)，其在玉米生理生化活動中作用于玉米生育周期的始終，葉面積的變化勢必強(qiáng)烈影響產(chǎn)量的變化[15]，這也是葉面積的關(guān)聯(lián)度排在第二位的主要原因。整株干重是作物產(chǎn)量的基礎(chǔ)，除開花后向籽粒的轉(zhuǎn)運貯藏物質(zhì)外，整株干重還為作物的生命活動提供物質(zhì)和能量，考慮其來源于葉面積、光合時間、光合速率的共同作用，故認(rèn)為其與產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度排在第三位較為合適[16]。盡管葉綠素含量和光合速率大小密切相關(guān)，光合速率亦和葉面積、光合時間共同對整株干重和產(chǎn)量做出貢獻(xiàn)，但在苗期進(jìn)行淹水，僅在較短的時間內(nèi)光合速率和葉綠素含量成為光合產(chǎn)物形成的限制因子，之后便恢復(fù)至正常水平，可見二者相較前面所述諸因素對玉米產(chǎn)量的影響相對較小[17]。已有研究表明，倒伏率的增加會降低作物的單位面積穗數(shù)，單位面積穗數(shù)是影響產(chǎn)量的最關(guān)鍵構(gòu)成因素，而光合速率和葉綠素不是產(chǎn)量降低的最關(guān)鍵因子也被證明[17]，這充分說明倒伏率的關(guān)聯(lián)序排在剩余其他因素之前的合理性。葉粒比與玉米產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度僅為-0.005，在所有影響因子中最低，且其對產(chǎn)量的影響具有正負(fù)兩個方向的搖擺性，這決定了其與玉米產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度在關(guān)聯(lián)序中居于最后位置。

在鄧氏關(guān)聯(lián)序中，雌雄間隔期的關(guān)聯(lián)度排在最后一位，這與多數(shù)農(nóng)學(xué)專家的研究結(jié)果相悖，不能反映生產(chǎn)實際，且鄧氏關(guān)聯(lián)度模型存在不能直觀反映影響因素與玉米產(chǎn)量正、負(fù)相關(guān)性。改進(jìn)的T型灰關(guān)聯(lián)度模型可以直接區(qū)分因素與玉米產(chǎn)量的正、負(fù)相關(guān)性，不僅能把7個影響因素綜合排序，而且可以客觀反映了生產(chǎn)中的實際規(guī)律。因此，改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)度模型在計算涉及負(fù)相關(guān)的影響因素時顯著優(yōu)于鄧氏關(guān)聯(lián)度模型。

3 結(jié) 論

利用改進(jìn)的T型關(guān)聯(lián)度模型計算的各因素與玉米產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)序為：雌雄間隔期>葉面積>整株干重>葉綠素含量>凈光合速率>倒伏率>葉粒比，相較利用鄧氏關(guān)聯(lián)度模型分析的結(jié)果，更能客觀反映生產(chǎn)中的實際規(guī)律。研究結(jié)果可以為采用有效農(nóng)藝措施促進(jìn)壯苗早發(fā)，協(xié)調(diào)雌雄穗同步發(fā)育，提升葉綠素含量和光合速率，增加干物質(zhì)積累，降低倒伏率，促進(jìn)玉米澇漬后生理和產(chǎn)量定向恢復(fù)和改善提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。

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Grey Relational Analysis of Influencing Factors of Maize Yield under Water Redundancy Stress

ZHANG Li, LI Xi-can*, CHENG Jun-wei, LIU Peng, LI Jun

271018,

In order to overcome the disadvantages that the Deng's relational degree model can not reflect the negative correlation and the obtained result is inconsistent with the objective reality, this study uses the improved T-type relational degree model to analyze the influencing factors on the change of maize yield. Firstly, according to the experimental data, the change values of the maize yield and its 7 factors sequence under waterlogging and flooding condition compared with normal water condition are calculated to form the difference sequence, and its average value processing is carried. Then the grey relational degree between the difference sequence of each factor and the difference sequence of maize yield are calculated by using the improved T-type relational degree model, and the rationality of the relational order is analyzed. The results show that the grey relational order between the influencing factors and yield is as follows: male female interval > leaf area > whole plant dry weight > chlorophyll content > net photosynthetic rate > lodging rate > leaf grain ratio.The analysis results can objectively reflected the physiological mechanism of each influencing factor affecting yield, and it can provide scientific basis and technical support for using agronomic measures to promote early growth of strong seedlings, coordinate the synchronous development of male and female panicles, improve chlorophyll content and photosynthetic rate, increase dry matter accumulation and reduce lodging rate and promote the directional recovery and improvement of physiology and yield of maize after waterlogging.

Maizeyield; water redundancy stress; grey relational analysis

N941.5/S513

A

1000-2324(2022)04-0526-05

10.3969/j.issn.1000-2324.2022.04.004

2022-02-25

2022-04-26

山東省自然科學(xué)基金項目(ZR2016DM03)

張莉(1981-),女,碩士,講師,主要研究方向為灰色系統(tǒng)理論. E-mail:zhangli@sdau.edu.cn

Author for correspondence. E-mail:lxc@sdau.edu.cn