10个青稞品种产量与农艺性状的灰色关联度分析

孔建平，向　莉，柴淑珍，任玉梅，李培玲

(新疆农业科学院奇台麦类试验站，新疆奇台831800)



10个青稞品种产量与农艺性状的灰色关联度分析

孔建平，向莉*，柴淑珍，任玉梅，李培玲

(新疆农业科学院奇台麦类试验站，新疆奇台831800)

为明确新疆冷凉高海拔地区青稞主要农艺性状对产量的重要性，采用田间试验灰色关联度分析方法，对供试的10个青稞品种的主要农艺性状与产量关系进行了研究。结果表明：适宜于新疆种植的青稞品种为奇引2号、12-900、昆仑14号。其中，奇引2号的产量最高，达5129.6kg/hm2，其次为12-900和昆仑14号，产量分别为4739.4kg/hm2、4655.0kg/hm2。青稞产量与主要农艺性状的关联度由大到小排序为：有效穗数>千粒质量>生育期>基本苗>株高>穗粒数>穗长。

青稞；品种；产量；农艺性状；灰色关联度

青稞(HordeumvulgareL.)，又称裸大麦、元麦和米大麦，是禾本科大麦属一年生草本植物[1]。新疆的冷凉地区有大面积的山旱地、瘠薄地以及盐碱地，无法种植喜温和喜高水、高肥的作物。青稞具有适应性广、抗旱性强、抗盐碱、耐瘠薄和生育期短等特点，这给种植青稞提供了一定的土地面积和发展空间。20世纪80年代以前，青稞在新疆种植面积小，且品种都是农家品种，产量低(仅60～100kg/667m2)，抗倒伏能力差，只用作牲畜饲料。现在新疆青稞播种面积正在逐年增加，但由于缺乏优质高产青稞新品种，影响了青稞的产量，因此筛选出适宜于新疆冷凉地区种植的高产青稞新品种迫在眉睫。

灰色系统理论常用于指导作物多元性状相对重要性的研究，且分析方法简便、易行、准确。前人在棉花、玉米、大豆等方面关于产量与农艺性状的灰色关联度分析的研究较多。如韩永亮等研究表明，衣分与棉花产量的关联度最高，其次是霜前花率、单铃重和单株果枝数，而单株铃数与产量的关联度并不高[2]。先新等研究表明农艺性状对玉米产量的关联度大小顺序是: 穗行数>株高>单穗粒重>穗粗>秃尖>穗位高>穗长>行粒数>百粒重>生育期，穗行数、株高和单穗粒质量对产量的影响较大，生育期影响最小[3]。徐泽茹等研究表明，与大豆产量相关的6个主要农艺性状的关联顺序为百粒质量>粒数>有效荚数>生育日数>株高>主茎节数[4]。灰色系统分析方法在青稞上的应用研究仅西藏地区有过报道[5-6]，而在新疆冷凉高海拔地区青稞品种选育与栽培上的应用尚未见报道。本研究旨在运用灰色系统理论，通过对新疆奇台麦类试验站引种的10个青稞品种的主要农艺性状与产量进行灰色关联度分析，为青稞品种选育提供理论依据。

1　材料与方法

1.1试验材料

试验于2015年在新疆农科院奇台麦类试验站(奇台)、木垒县照壁山乡平顶山村(木垒)、巴里坤县奎苏镇(巴里坤)3个不同生态区进行试验[7]。

供试品种有10个，分别为昆仑10号、奇引1号、甘青5号、黄青2号、奇引2号、12-900、昆仑14号、昆仑15号、12-930、北青6号，其中昆仑10号、昆仑14号、昆仑15号从青海省农科院引进；12-900、12-930、北青6号从青海省海北州农科所引进；甘青5号、黄青2号从甘肃省甘南州引进；奇引1号、奇引2号从西藏自治区引进。

1.2试验方法

1.2.1试验设计。采用单因素随机区组试验设计，设10个品种处理，3次重复。小区面积10m2，行长5.6 m，宽1.8 m，行距0.2 m，四周设保护行，重复间留有走道0.8 m。种植密度为450万株/hm2。4月9日人工开沟播种，播前施磷酸二铵225 kg/hm2，结合浇水一次性人工追施尿素120 kg/hm2。全生育期采用滴灌模式，灌水5次，7月18日收获。

1.2.2测定项目。1)生育时期调查。调查记载各处理青稞的播种期、出苗期、抽穗期和成熟期，计算生育期天数。2)分蘖及成穗状况定点调查。齐苗后到分蘖前，在每个小区中取有代表性的1 m长单行，在两端插上木棍，作为固定样段进行调查，记录样段内的青稞基本苗数与成穗数。3)测产及考种。实测每小区的收获穗数，每处理每重复各选取有代表性植株10株进行考种，调查株高、穗长、穗粒数、千粒质量等性状，并计算其平均数。

1.2.3数据统计分析。数据分析采用 Microsoft excel 2007、DPS 7.05等统计分析软件处理，产量与主要农艺性状关联度分析等采用彭姜龙等所示灰色关联度分析法[8]。

2　结果与分析

2.110个青稞品种生育期比较

由表1可知，参加试验的10个青稞品种在这3个不同生态区均能正常成熟，在奇台生育期偏短，在巴里坤的生育期偏长，平均生育期在91～98 d，其中昆仑15号的生育期最短，昆仑14号次之，昆仑10号、奇引1号的生育期最长。

表1　10个青稞品种生育期比较

表2　10个青稞品种产量与农艺性状平均值

2.210个青稞品种数据标准化

进一步用灰色关联度法对试验中能正常成熟品种的产量与其主要农艺性状进行相关性分析，以便从中筛选出适宜当地栽培的青稞品种，分析结果见表2。将正常成熟的10个试验品种的产量及相关产量性状视为一个整体，即灰色系统，设产量为参考数列X0；生育期、基本苗、成穗数、株高、穗长、穗粒数、千粒质量分别为比较数列，依次设为X1、X2、X3、X4、X5、X6和X7，其中品种名称序号用字母K表示，10个品种中每一个性状组成1个数列，列出各性状的数列值(表2)。

2.3农艺性状数据无量纲化处理

由于各个农艺性状因素量纲不一致，需将原始数据标准化，即用各性状数据列的平均值去除该数据列的全部数据，得到无量纲化的新数列(表3)。奇引1号无量纲化的值在序列X1中较大，黄青2号无量纲化的值在序列X5中较大，奇引2号无量纲化的值在序列X3和X0中较大，昆仑14号无量纲化的值在序列X2和X7中较大，12-930无量纲化的值在序列X6中较大，北青6号无量纲化的值在序列X4中较大。

2.4产量与农艺性状的关联系数与关联度

依据所求出的各性状因素无量纲化的值，进一步求出各品种产量X0与各性状因素Xi对应点的绝对差值，即△i(K)=|X0(K)-Xi(K)|(其中K为品种名称序号)。由表4可知，最小差值△min=0.000，最大差值△max=0.228，以此计算得到各农艺性状与产量之间的关联系数(表5)。从表5结果来看，生育期、基本苗、有效穗数、株高、穗长、穗粒数、千粒质量共7个农艺性状，他们与产量的关联度分别为0.664、0.676、0.783、0.670、0.635、0.646、0.725(表6)。可见，按其关联度大小排序为有效穗数>千粒质量>基本苗>株高>生育期>穗粒数>穗长。

表3　数据无量纲化处理值

表4　产量参考系列X0与各参考系列Xi的绝对差值

3　结论与讨论

本文以10个青稞品种的试验结果为数据材料，运用灰色关联度分析法，分析了7个主要农艺性状与产量关系的密切程度。从分析结果得知，单位面积有效穗数与产量关联度最大，r=0.783；其次为千粒质量，r=0.725；第3位是基本苗，r=0.676。结果表明，单位面积有效穗数、千粒质量和基本苗对产量的提高起着重要作用。由于供试品种穗长较接近，在5.8～6.5 cm间，穗粒数、穗长对产量的作用较小。综上可见，与青稞产量相关的7个性状的关联顺序为有效穗数>千粒质量>基本苗>株高>生育期>穗粒数>穗长。通过分析可知，在青稞新品种选育过程要综合考虑成穗数、千粒质量、基本苗、株高等性状，尽量选择成穗率和千粒质量较高的品种。通过本试验分析也可得出，适宜于新疆种植的青稞品种为奇引2号、12-900和昆仑14号。

表5　 X0与Xi ( i =1，2…7) 在K点上的关联系数

表6　产量与各主要性状的关联度

[1]谢学强,李云松,张世萍.道孚县青稞生产现状与技术对策[J].黑龙江农业科学,2014(9):160-163.

[2]韩永亮,李世云.棉花产量与主要农艺性状的灰色关联度分析[J].河北农业科学,2009,13(6):22-23.

[3]先新,李清超.不同玉米杂交种产量及主要农艺性状的灰色关联度分析[J].现代农业科技,2015(15):13-14,16.

[4]徐泽茹,曹金锋.大豆产量与主要农艺性状的灰色关联度分析[J].河北农业科学,2010,14(2):1-2,4.

[5]王恒良,栾运芳.西藏林芝地区青稞产量构成因素的相关和通径分析[J].大麦与谷类科学,2007(3):10-13.

[6]刘廷辉.灰色系统理论在青稞品种综合试验中的应用[J].大麦科学,2004(3):13-16.

[7]向莉,柴淑珍,何立明,等.11个青稞品种不同生态区适应性试验[J].大麦与谷类科学,2016,33(1):27-29.

[8]彭姜龙,张晗,李亚杰,等. 不同品种复播大豆产量与农艺性状的灰色关联度分析[J].新疆农业科学,2015,52(4):607-613.

Grey Correlation Analysis of Yield and Agronomic Traits of Ten Hulless Barley Varieties

KONG Jian-ping,XIANG Li,CHAI Shu-zhen,REN Yu-mei,LI Pei-ling

(Genetic Stability of Wheat and Barley Experimental Station,Xinjiang Academy of Agricultural Sciences,Qitai 831800,China)

In 2015,ten highland hulless barley varieties were assessed in a field experiment conducted in Qitai County,Xinjiang.The relationships between the yield and main agronomic traits of these varieties were determined by performing a grey relational analysis.Three varieties (lead 2,12-900,and kunlun 14) were shown to be suitable for planting in Xinjiang. Among them,lead 2 achieved the highest yield of 5 129.6 kg/hm2;12-900 came next with a yield of 4 739.4 kg/hm2, followed by kunlun 14 with the yield of 4 655.0 kg/hm2.Positive correlations were found between the main agronomic traits and yield of the tested hulless barley varieties.Their correlations varied in degree depending on the specific agronomic traits,which ranked from high to low in the following order:effective panicle number>1 000-grain quality>growth period>basic seedling number>plant height>spike number>ear length.

Barley;Variety;Yield;Agronomic traits;Grey correlation analysis

2016-03-28

国家现代农业大麦青稞产业技术体系(CARS-05-65)；新疆农业科学院青年科技基金项目(xjnkq-2014040)。

孔建平(1964—)，男，高级农艺师，主要从事啤酒大麦、青稞新品种选育及栽培技术研究工作。E-mail:lpl610808@163.com。

向莉(1984—)，女，农艺师，主要从事啤酒大麦、青稞新品种选育及栽培技术研究工作。E-mail:44340471@qq.com。

S326；S512.9

A

1673-6486-20160164

孔建平,向莉,柴淑珍,任玉梅,李培玲.10个青稞品种产量与农艺性状的灰色关联度分析[J/OL].大麦与谷类科学,2016,33(3):9-12[2016-07-01].http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1769.S.20160701.1743.001.html