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    基于灰色關聯(lián)度分析的玉米新組合產(chǎn)量及相關性狀評價

    2016-12-14 09:38:32洪德峰張學舜
    安徽農(nóng)業(yè)科學 2016年32期
    關鍵詞:穗位穗長株高

    魏 鋒,馬 毅,洪德峰,張學舜

    (河南省新鄉(xiāng)市農(nóng)業(yè)科學院,河南新鄉(xiāng) 453003)

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    基于灰色關聯(lián)度分析的玉米新組合產(chǎn)量及相關性狀評價

    魏 鋒,馬 毅,洪德峰,張學舜*

    (河南省新鄉(xiāng)市農(nóng)業(yè)科學院,河南新鄉(xiāng) 453003)

    對2015年25個玉米新組合的13個性狀進行灰色關聯(lián)度分析,結(jié)果表明各性狀與產(chǎn)量的關聯(lián)度依次是穗粗、百粒重、行粒數(shù)、穗長、穗行數(shù)、倒伏倒折率、穗軸直徑、出籽率、生育期、株高、穗位高、100 d籽粒含水量,綜合評價最優(yōu)的組合為XX23,與育種目標最接近,其次是XX24和XX21,綜合評價最差的組合為XX25,較差的還有XX22、XX14。多性狀、多點、多年度考察對玉米新組合評價十分重要,綜合灰色關聯(lián)度加權法使新品種的選育和評價更加科學和客觀。

    灰色關聯(lián)度分析;玉米;組合;評價

    品種選育是個復雜的過程,評價品種優(yōu)劣是對多項性狀指標進行綜合評估。過去對產(chǎn)量相關性狀多采用直觀分析,結(jié)果相互獨立,缺乏關聯(lián)性?;疑P聯(lián)度分析法可以避免常規(guī)分析方法的缺點,因其具有所需樣本小、方法簡便、信息量大等優(yōu)點[1],在作物育種、品種鑒定和篩選等方面得到了較廣泛的探索和試用,效果良好[2-3]。該研究利用灰色關聯(lián)度分析法評價25個玉米新組合,明確穗長、穗粗、穗行數(shù)、行粒數(shù)、百粒重、出籽率、株高、穗位高等性狀與產(chǎn)量的密切程度,比較各種因素對玉米新組合的影響程度,以期為玉米新組合的準確評估提供依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 材料 供試材料為25個雜交玉米新組合(編號XX1~XX25)及理想模型代表品種鄭單958、先玉335。試驗于2015年在河南省新鄉(xiāng)市農(nóng)業(yè)科學院輝縣試驗基地進行,前茬作物為小麥。

    1.2 試驗設計 按完全隨機區(qū)組設計,3次重復,小區(qū)面積9.6 m2,4行區(qū),收獲中間2行計產(chǎn),行長4.0 m,行距0.6 m,種植密度為7.5×104株/hm2。大喇叭口期一次性追施尿素與復合肥各750 kg/hm2。

    1.3 調(diào)查項目 調(diào)查穗粗、穗長、穗行數(shù)、行粒數(shù)、穗軸直徑、百粒重、株高、穗位高、出籽率、生育期、100 d籽粒含水量、倒伏倒折率、產(chǎn)量13個性狀。

    1.4 數(shù)據(jù)處理 由于各評價指標的量化值所在區(qū)間不完全相同,因此對各評價值進行無量綱化處理。該研究分別利用育種目標各性狀值為參考行,將各個組合的穗粗、穗長、穗行數(shù)、行粒數(shù)、穗軸直徑、百粒重、株高、穗位高、出籽率、生育期、100 d籽粒含水量、產(chǎn)量12個性狀數(shù)值除以育種目標對應性狀的數(shù)值,得到標準化值;倒伏倒折率以0為育種目標,計算各組合未倒伏倒折率,得到標準化值。得到標準化值后,分別依據(jù)式(1)、(2)和(3)求關聯(lián)系數(shù)、等權關聯(lián)度和加權關聯(lián)度。

    (1)

    式中,ξi為關聯(lián)系數(shù),Δmin為最小絕對差,Δmax為最大絕對差,|x0(k)-xi(k)|為各點絕對差,一般分辨系數(shù)ρ取0.5。

    (2)

    (3)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 組合間比較

    2.1.1 評價矩陣的構(gòu)建。通過統(tǒng)計、抽樣等方法對25個待評價組合的穗粗、穗長、穗行數(shù)、行粒數(shù)等13個性狀進行評價,得到原始評價值(表1),對各評價值進行無量綱化處理的結(jié)果見表2。

    2.1.2 關聯(lián)系數(shù)計算。依據(jù)表2數(shù)據(jù)計算參考量與比較量的絕對差值,根據(jù)式(1)求得各組合各性狀的關聯(lián)系數(shù)(表3)。2.1.3 加權關聯(lián)度計算及評價。依據(jù)式(2)(3)計算等權關聯(lián)度和加權關聯(lián)度,結(jié)果見表4。

    表1 13個性狀原始評價值

    表2 13個性狀標準化數(shù)據(jù)

    接下表

    表3 各性狀的關聯(lián)系數(shù)

    表4 各組合的加權關聯(lián)度與關聯(lián)序

    由表4可知,各組合加權關聯(lián)度排序與產(chǎn)量排序基本一致,等權關聯(lián)度排序與產(chǎn)量排序差異較大。XX23加權關聯(lián)度最大(0.931),與育種目標最接近,其關聯(lián)度排序和產(chǎn)量排序均為第1位,其次為XX24、XX21。這3個組合的綜合評價超過了鄭單958,是試驗年度表現(xiàn)較好的3個組合,產(chǎn)量也居于前3位。XX25加權關聯(lián)度最小(0.698),各性狀與育種目標均相差甚遠,其關聯(lián)度排序和產(chǎn)量排序均為最后1位。XX22、XX14也表現(xiàn)較差。

    2.2 各性狀與產(chǎn)量關聯(lián)度 以產(chǎn)量作為參考數(shù)列,依據(jù)表2計算產(chǎn)量與各性狀間的絕對差值,結(jié)果見表5。

    根據(jù)表5及式(1)計算產(chǎn)量與各性狀的灰色關聯(lián)系數(shù),結(jié)果見表6。

    表5 產(chǎn)量與各性狀的絕對差值

    表6 產(chǎn)量與各性狀的灰色關聯(lián)系數(shù)

    接下表

    由表6和式(2)計算產(chǎn)量與各性狀的灰色關聯(lián)度,結(jié)果見表7。

    表7 產(chǎn)量與各性狀的灰色關聯(lián)度

    由表7可知,各農(nóng)藝性狀對產(chǎn)量的貢獻從大到小排序為穗粗、百粒重、行粒數(shù)、穗長、穗行數(shù)、倒伏倒折率、穗軸直徑、出籽率、生育期、株高、穗位高、100 d籽粒含水量,排在前5位的性狀均與穗部相關。

    3 結(jié)論與討論

    (1)前人使用灰色關聯(lián)度分析評價玉米雜交組合或組合優(yōu)劣的研究中主要考察產(chǎn)量、出籽率、穗行數(shù)、行粒數(shù)、穗粗、百粒重、株高、穗位高等性狀[4-5]。該研究除了考察與品種高產(chǎn)性密切相關的產(chǎn)量等性狀之外,還選擇了生育期、100 d籽粒含水量、倒伏倒折率等性狀,這均是當前早熟耐密宜機收玉米新組合選育中需要考慮的性狀[6-7]。

    (2)該研究中倒伏倒折率與產(chǎn)量的灰色關聯(lián)度在13個性狀中排第6位,生育期與產(chǎn)量的灰色關聯(lián)度高于株高、穗位高2個性狀,證實了多性狀考察在玉米新組合評價中的重要性。

    (3)洪德峰等[8]通過對11個玉米雜交組合的產(chǎn)量和8個產(chǎn)量因素進行灰色關聯(lián)分析,認為影響產(chǎn)量的8個因素從大到小排序為出籽率、穗長、行粒數(shù)、穗位高、株高、穗粗、穗行數(shù)、百粒重。李偉忠等[9]對黑龍江省玉米品種進行研究,認為穗粗、百粒重和穗長對玉米單株粒重較為重要。該研究中出籽率、株高、穗位高對產(chǎn)量的貢獻較小,而穗粗、百粒重、行粒數(shù)和穗長對產(chǎn)量的貢獻較大。得出的不同結(jié)論可能是由試驗材料、試驗地點及當年氣象條件的差異引起的。

    (4)2個理想模型代表品種鄭單958與先玉335表現(xiàn)差異較大,先玉335綜合排序為第4位,鄭單958為第22位。主要是由產(chǎn)量差異引起的,先玉335以高產(chǎn)性為特點,而鄭單958以廣泛的適應性和穩(wěn)產(chǎn)性為特點[10],再次說明了多性狀、多點、多年度考察在玉米新組合評價中的重要性。

    (5)該研究利用綜合灰色關聯(lián)度加權法對25個玉米新組合進行評價,其中綜合評價值最大的是XX23,其次是XX24和XX21,最小的是XX25,與產(chǎn)量排序基本相同,表明所考察的性狀及賦予的權重與產(chǎn)量關系較為密切。在實際生產(chǎn)中,不能只考慮與產(chǎn)量相關的性狀,還應增加對抗病性、抗倒伏性等重要性狀進行綜合評價。綜合灰色關聯(lián)度加權法使新品種的選育、評價和鑒定更科學、客觀。

    [1] 劉錄祥,孫其信,王士蕓.灰色系統(tǒng)理論應用于作物新品種綜合評估初探[J].中國農(nóng)業(yè)科學,1989,22(3):22-27.

    [2] 王士強,胡銀崗,佘奎軍,等.小麥抗旱相關農(nóng)藝性狀和生理生化性狀的灰色關聯(lián)度分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學,2007,40(11):2452-2459.

    [3] 汪寶卿,張禮鳳,慈敦偉,等.黃淮海地區(qū)夏大豆農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的相關性及灰色關聯(lián)度分析[J].山東農(nóng)業(yè)科學,2010(3):20-25.

    [4] 姚希勤,李偉忠.玉米品種農(nóng)藝性狀與產(chǎn)量的相關性及灰色關聯(lián)分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2013,41(30):11989-11990,12056.

    [5] 呂學高,趙軍華,樓肖成,等.灰色關聯(lián)度分析評價普通玉米新組合的探討[J].浙江農(nóng)業(yè)科學,2013(9):1065-1069.

    [6] 王文娟,姬社林.適于機械化收獲的玉米新品種選育[J].中國種業(yè),2012(6):18-19.

    [7] 趙延明,董樹亭,宋希云,等.玉米育種目標與生產(chǎn)機械化[J].山東農(nóng)業(yè)科學,2007(4):24-26.

    [8] 洪德峰,任轉(zhuǎn)灘,馬毅,等.利用灰色關聯(lián)度評價玉米新組合產(chǎn)量與產(chǎn)量構(gòu)成因子的關系[J].山東農(nóng)業(yè)科學,2008(4):14-16.

    [9] 李偉忠,閔麗,蔣洪蔚,等.黑龍江省玉米品種農(nóng)藝性狀與單株粒重的灰色關聯(lián)分析[J].東北農(nóng)業(yè)大學學報,2012,43(2):38-42.

    [10] 宋向東,劉文國.從分析鄭單958和先玉335優(yōu)缺點看吉林省玉米育種與種子生產(chǎn)方向[J].吉林農(nóng)業(yè)科學,2009,34(4):11-13,20.

    Comprehensive Evaluation of Yield and Correlative Traits of New Corn Combination on the Basis of Grey Correlative Analysis

    WEI Feng, MA Yi, HONG De-feng,ZHANG Xue-shun*et al

    (Xinxiang Academy of Agricultural Sciences, Xinxiang,Henan 453003)

    Gray correlative analysis was used to evaluate 25 new corn combinations comprehensively. The result showed the order of correlative traits of yield by the related degree from large to small was: ear diameter,hundred kernel weight,kernels per row,ear length,ear row number,lodging and break rate,corncob diameter,seed producing rate,period,plant height,ear height,100 d moisture. Variety XX23recorded highest comprehensive evaluation value and was the nearest to breeding target, followed by variety XX24and variety XX21.Variety XX25was the lowest among all varieties, variety XX22and variety XX14were less perfect either. It’s important to study the varieties by multi-traits and in multi-loci as well as on multi-ages. The grey correlative analysis makes the breeding and evaluation of new varieties more scientific and objective.

    Grey correlative analysis; Corn; Combination; Evaluation

    國家現(xiàn)代玉米產(chǎn)業(yè)技術體系建設專項(CARS-02-58)。

    魏鋒(1984- ),男,河南原陽人,助理研究員,碩士,從事玉米遺傳育種研究。*通訊作者,研究員,從事玉米遺傳育種研究。

    2016-09-07

    S 513

    A

    0517-6611(2016)32-0012-05

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