长江中下游地区籼型超级稻品种分型及方法研究

2021-02-09 00:32戴力黄凤林赵杨匡炜方宝华
南方农业学报 2021年10期
关键词:超级稻

戴力 黄凤林 赵杨 匡炜 方宝华

摘要:【目的】研究長江中下游地区籼型超级稻品种穗粒分型指标和方法,为超级稻品种超高产稳产栽培技术精准配套及充分发挥超高产潜力提供科学支撑。【方法】以经过长江中下游地区国审或湖南、湖北、江西等省份审定的68个籼型超级稻品种为分型对象,通过与文献法、专家经验法的比较及不同来源数据间的比较,验证分类系数法分型结果的科学性。【结果】分类系数法将淦鑫203、盛泰优722等8个品种划分为多穗型或偏穗型品种,陆两优996和五优368等8个品种划分为穗粒兼顾型或穗粒均衡型品种,五丰优286和五丰优T025等52个品种划分为大穗型或偏粒型品种。在25个多次审定的品种中,分类系数法显示88.0%(22个)的品种不同年份和区域多次审定的分类结果相同,可较好地排除环境变异对品种分型的干扰,一定环境变异限度内能较稳定地呈现品种本身的穗粒遗传特性。与文献法相比,分类系数法弥补了其仅能区别划分大穗型品种而不能区分多穗型和穗粒兼顾型品种的不足,且分型结果可重复性更好。与专家经验法相比,分类系数法对穗、粒特征相近品种的归类聚合能力更强,分型结果的变异性或随机性更小、更合理准确,且更易被掌握和广泛推广应用。【结论】分类系数法对于长江中下游地区籼型超级稻品种的穗粒分型比现有方法更具优势,对于促进超级稻品种充分发挥高产潜力具有重要意义。

关键词:超级稻;分类系数法;大穗型;多穗型;穗粒兼顾型;长江中下游地区

中图分类号:S511.21                          文献标志码: A 文章编号:2095-1191(2021)10-2671-09

Abstract:【Objective】To provide scientific support for giving full play to super-high-yield potential of super-rice varie-ties through the precise matching of super-high-yield and stable-yield cultivation techniques, studied the panicle-grain typing indicators and methods of super rice varieties in the middle and lower reaches of Yangtze River.【Method】Taking 68 Indica type super rice varieties as the classification objects, which passed the national approval(in the middle and lower reaches of Yangtze River) or by Hunan, Hubei, Jiangxi, verified the scientificity of the classification results of the classification coefficient method, through the comparison with the literature classification method, the expert experience method and the comparison between data from different sources. 【Result】The classification coefficient method divided 8 cultivars such as Ganxin 203 and Shengtaiyou 722 into multi-panicle or partial-panicle cultivars, and 8 cultivars such as Luliangyou 996 and Wuyou 368 were divided into panicle-grain balance type, 52 cultivars such as Wufengyou 286 and Wufengyou T025 were classified as large panicle or partial grain cultivars. Among the 25 varieties that have been approved for multiple times, the classification coefficient method showed that 88.0% (22) of the varieties had the same classification results in different years and regions. And that meaned the classification coefficient method could better eliminate the interference of environmental variation on variety typing,and within a certain environmental variation limit,the genetic characteristics of the variety itself could be displayed more stably. Compared with the previous literature,the classification coefficient method made up for its shortcomings that it could only distinguish panicle-large type varieties and could not distinguish panicle-rich type and panicles-grains-balanced type varieties,and the classification results were more repeatable. Compared with the expert experience method,the classification coefficient method has stronger ability to classify and aggregate varieties with similar panicle and grain number characteristics,and the variability or randomness of the typing results was smaller,more reasonable and accurate,and easier to master and widely popularized. 【Conclusion】The classification coefficient method is more advantageous than the existing methods for panicle-grain classification of indica super rice varieties in the middle and lower reaches of the Yangtze River,and is of great significance to promote the full potential of super rice varieties to achieve high yield.

Key words: super rice varieties; classification coefficient method; large panicle type;  rich panicle type; panicles-grains-balanced type; the middle and lower reaches of Yangtze River

Foundation item: National Key Research and Development  Program of China(2017YFD0301502)

0 引言

【研究意义】超级稻是指根据特定生态环境,采用理想株型塑造与杂种优势利用相结合等各种育种技术育成的产量潜力大、配套超高产栽培技术后比现有水稻品种大幅度增产并兼顾品质与抗性的水稻新品种(刘坚等,2012;梁健等,2020)。根据所属水稻亚种类型的不同,超级稻可分籼型超级稻、粳型超级稻和籼粳交超级稻(袁隆平,2018)。籼型和粳型超级稻在穗型结构、生长特性、分布区域及栽培技术等方面存在着一定差异;其中粳型或籼粳交超级稻主要分布在我国长江流域以北稻区,籼型超级稻则主要分布在长江流域及以南稻区。长江中下游地区是我国水稻主产区和重要的商品粮基地,在该区域大力推广应用籼型超级稻品种是保障我国粮食安全的重要途径。选择科学合理的评价指标和方法对长江中下游地区籼型超级早、中、晚稻品种的穗粒结构特征进行准确的分型归类,有助于更充分地了解各品种的生产特性,从而有利于“因种施策”针对性地配套适宜的超高产栽培技术,更好地促进超级稻良种良法配套,实现更高水平的高产稳产和资源高效利用,具有重要的现实意义和研究价值。【前人研究进展】当前已有几种超级稻品种穗型分类方法,但其中部分方法是根据粳稻穗粒结构特征提出的,只适用于北方粳型超级稻,如徐正进等(1995,2005)、秦志列等(2006)提出的直立型和上部优势型;左晓旭等(2005)、孟维韧等(2009)提出的密穗型或紧穗型。对于籼型超级稻的穗粒结构分类,有专家根据单穗重将其分为重穗型、中穗型和轻穗型(周开达等,1995;马均等,2003);也有专家根据每穗粒数将其分为小穗型、中穗型和大穗型(郝宪彬等,2002; 张卫星等,2010),或小穗型、中穗型、中大穗型、大穗型和超/特大穗型(彭既明,2017;屠晓等,2018);还有专家提出华南型超级稻(其中包括大穗型和多穗广适应型)(谢华安,2007)和多穗型超级稻品种的概念(彭既明,2017),不过尚未形成完整的分类标准体系。此外,对于长江中下游地区超级稻品种还有一种经验分类法,该方法定性地将之划分为大穗型、多穗型和穗粒兼顾型3种类型。大穗型超级稻品种具有单株穗数相对较少、每穗粒数较多的特征,每穗粒数对产量的贡献度相对较大,也可称为偏粒型品种;多穗型超级稻品种具有单株穗数相对较多而每穗粒数较少的特征,单位面积穗数对产量的贡献相对较大,也可称为偏穗型品种;而穗粒兼顾型品种则介于二者之间,同时具有较多的单位面积有效穗数和每穗总粒数,二者对产量的贡献基本相当,也称为穗粒均衡型品种。然而这一定性分类方法仅能区分少数穗、粒特征明显的典型多穗型或大穗型品种,且仅少部分经验丰富的专家才能掌握,因此其实际应用价值相对受限。【本研究切入点】现有超级稻定量分类方法均是作为理想株型的育种模型而提出(青先国和王学华,2001),用以指导超级稻品种的选育。水稻品种的穗粒数或穗粒重特征易受环境和栽培技术的影响,因此上述依据单一特征指标的分类结果也容易因环境干扰而导致分类结果年度间差异较大。水稻的单位面积有效穗数和每穗总粒数间存在着较强的补偿机制或互补作用,在一定环境变异范围内,水稻品种这2个指标间的相对关系较稳定,因此综合应用这2个指标相对于单一指标更能抵抗环境因素的干扰,从而更适合作为超级稻穗粒结构特征分类指标,用以评估不同籼型超级稻品种的穗、粒结构及其对产量的相对贡献大小的遗传特性。【拟解决的关键问题】以经过长江中下游地区国审或湖南、湖北、江西等省份审定的68个籼型超级稻品种为分型对象,通过与前人文献中超级稻分类方法(以下简称“文献法”)和专家经验法的比较及不同来源数据间的比较,验证分类系数法分型结果的科学性,以期实现籼型超级稻品种分类界限和方法的明确化、标准化和实用化,为超级稻品种超高产稳产栽培技术精准配套及充分发挥超高产潜力提供科学支撑。

1 数据来源与研究方法

1. 1 数据来源

在国家水稻数据中心(http://www.ricedata.cn/variety/)搜集历年在长江中下游地区(国审)和湖南、湖北、江西等省份通过审定的68个籼型超级稻品种101个品次的有效穗数、每穗总粒数和生育期数据(表1)。

1. 2 研究方法

(1)利用品种审定区试数据进行分型。利用表1中搜集到的数据,根据长江中下游地区籼型超级稻穗型分类系数计算方法得到每个品种每次审定的穗粒分型分类系数,同一品种同一季别多次审定的多个分类系数值求平均(即平均分類系数)作为该品种的最终分类依据。再根据穗粒特征典型品种(如岳优9113在长江中下游地区是典型的多穗型品种)的分类系数值和经验判断确定各类型品种的分类系数取值范围。

(2)与文献法比较互验。在中国知网(https://www.cnki.net/)数据库中搜索前人关于大穗型或多穗型品种分型方法的研究,然后依照文献所述方法利用上述101个品次审定数据对68个超级稻品种进行分型,并就分型结果等与分类系数法进行比较验证。

(3)与专家经验法比较互验。针对当前长江中下游地区超级稻品种分型多依照专家经验判定的现状,以问卷调查形式获得湖南省2位分别从事超级稻育种和栽培方面的专家对18个湖南常见(专家对不熟悉品种的分类误差可能相对较大)超级稻品种所属类型的经验判断,并与分类系数法分型结果进行比较验证。

(4)利用多年多点超级稻生态适应性试验数据验证分型结果。利用本课题组2017年在湖南益阳,2018年在湖南益阳、浏阳、衡阳,2019年在湖南攸县,2020年在湖南益阳和攸县进行的4年7点超级稻生态适应性试验中18个供试超级稻品种的有效穗数和每穗总粒数数据计算分类系数,进行分类系数法分型,并与用区试数据分型的结果进行比较验证。

1. 3 数据处理与分类标准

(1)分类系数=每穗总粒数÷有效穗数÷生育期校正系数

式中,有效穗数的单位必须为“万/667 m2”;长江中下游地区超级稻品种生育期校正系数值:早、晚稻为1.0,中稻为1.2;分类系数取值正整数。

当前生产实践中应用的已审定品种其分类系数范围在4~13之间。当分类系数≤5时,为多穗型品种,且数值越小多穗特征越显著,即穗数对产量的贡献相对越大;当分类系数=6时,为穗粒兼顾型品种;当分类系数≥7时,为大穗型品种,且数值越大大穗特征越显著,即每穗粒数对产量的贡献相对越大。

(2)生育期校正系数的引入与计算

对68个供试品种101次审定的生育期数据进行统计,发现早、晚和一季超级稻品种的平均生育期分别为111.0、115.9和135.9 d;同时发现超级稻品种有效穗数与生育期呈负相关关系,每穗总粒数与生育期呈正相关关系,每穗总粒数/有效穗数与生育期呈正相关关系(图1)。受双季稻与一季稻品种生育期差异影响,双季稻与一季稻同类型品种(经验判断)间分类系数相差较大以至于一季稻无法与早、晚稻分型共用一套判别标准,使得分类系数法分类操作稍显复杂。故在分类系数计算公式中引入生育期校正系数,使得该方法最终能较简便地同时应用于早、晚和一季超级稻品种的分型。

根据上述生育期统计数据,当将早稻生育期校正系数视为1.0时,晚稻和一季稻的生育期校正系数即分别为1.0和1.2。因为有效穗数、每穗总粒数及每穗总粒数/有效穗数与生育期的相关关系,故用每穗总粒数/有效穗数再除以生育期校正系数。

2 结果与分析

2. 1 超级稻品种分类系数法分型结果

表2为68个超级稻品种的分型结果。12个超级早稻品种(序号1~12)中,淦鑫203、株两优819、金优463、陆两优819和陵两优268属于多穗型或偏穗型品种,中嘉早17、陆两优996、中早39、两优287、中早35和两优6号属于穗粒兼顾型或穗粒均衡型品种,五丰优286属于大穗型或偏粒型品种。其中陆两优996在2006年国审和2005年湘审时的分类系数分别为7和5,分别属于大穗型和多穗型,其平均分类系数值为6,因此被划分为兼顾型品种;淦鑫203和金优463两次审定的分类系数虽然不同(分别为4和5),但审定结果均属于多穗型品种范畴;株两优819、陆两优819、中嘉早17、中早35和五丰优286等两次审定的分类系数均相同。

16个超级晚稻品种(序号13~28)中,岳优9113、盛泰优722和H优518属于多穗型品种,五优369和五优662属于穗粒兼顾型品种,天优998、深优1029、吉优航1573、五优1573、荣优225、吉优225、天优华占(晚稻)、五优308、准两优608(晚稻)、泰优871和五丰优T025属于大穗型品种。其中H优518在2011年国审和2010年湘审时的分类系数分别为5和6,属于多穗型和兼顾型,其平均分类系数值为5,因此被划分为多穗型品种;天优998在2006年国审和2005年国审时的分类系数分别为7和6,属于大穗型和兼顾型,其平均分类系数值为7,因此被划分为大穗型品种;五丰优T025、岳优9113和荣优225等品种多次审定的分类系数虽不同,但均属于同一类型范畴。

40个超级一季稻品种(序号29~68)的分类系数范围在7~13,均属于大穗型品种。其中天优华占(一季稻)、C两优华占、丰两优香1号、隆两优华占、准两优608(一季稻)、隆两优1212、Y两优5867和Q优6号等品种虽多次审定的分类系数不同,但均属于同一类型范畴;Y两优2号、广两优香66、扬两优6号和珞优8号等品种两次审定的分类系数均相同。

上述分型结果表明,当前长江中下游地区籼型超级稻品种中,早稻少有大穗型品种,而一季稻基本均为大穗型品种。此外,在68个超级稻品种中,共有25个品种进行过多次审定,其中陆两优996、H优518和天优998等3个品种的多次审定分型结果不同,即88.0%(22个)的品种不同年份和区域多次审定的分类结果相同。表明分类系数法可较好地排除环境变异对品种分型的干扰,分型结果可重复性较强,一定环境变异限度内能较稳定地呈现品种本身的穗粒产量贡献度遗传特性。

2. 2 超级稻品种分类系数法与文献法分型结果比较

当前尚未发现有将超级稻品种划分为大穗型、多穗型和穗粒兼顾型3种类型的分类标准,因此将现有分类方法中与分类系数法比较接近的2种方法与之进行比较。文献法1根据每穗粒数(n)将超级稻品种划分为3种类型:小穗型(n<110)、中穗型(110≤n≤150)和大穗型(n>150)。文献法2则根据每穗粒数(n)将超级稻品种划分为5种类型:小穗型(n<120)、中穗型(120≤n<150)、中大穗型(150≤n<200)、大穗型(200≤n<250)和超大穗型(n≥250);同时文献2还提出长江流域一季中籼多穗型超级杂交稻品种的关键指标:单位面积有效穗数在285万/ha以上或比对照品种增加10%以上,每穗总粒数150~200粒。

由表2可知,使用文献法1对68个超级稻品种进行分型发现,淦鑫203、株两优819、金优463、陵两优268、岳优9113等5个品種属于小穗型品种,陆两优996、H优518等19个品种属于中穗型品种,天优华占(晚稻)、五优308等44个品种属于大穗型品种,且40个超级一季稻品种均属于大穗型品种(其中仅Y两优5867两次审定分别属于大穗型和中穗型)。对于大穗型品种的区分,分类系数法分型结果完全包含了文献法1的结果,并且将文献法1中的8个中穗型品种五丰优286、吉优225、深优1029、天优998、准两优608(晚稻)、吉优航1573、五优1573和荣优225等划分为大穗型品种,表明分类系数法对于大穗型品种具有很好的区别能力。此外,使用文献法1对25个多次审定品种进行分型时,其中金优463、陆两优819、五丰优T025、岳优9113、荣优225和Y两优5867等6个品种的多次审定间分型结果不同,即仅76% 的(19个)品种多次审定的分型结果相同,低于分类系数法的88.0%;表明与分类系数法相比,以每穗总粒数为分类依据的文献法1的分型结果可重复性相对较差。

使用文献法2对68个超级稻品种分型,结果(表2)发现,淦鑫203、金优463等8个品种被划分为小穗型品种,陆两优996和五丰优286等16个品种被划分为中穗型品种,天优华占(晚稻)、五丰优T025等39个品种被划分为中大穗型品种,Y两优1号和Y两优900等5个品种被划分为大穗型品种。对于大穗型品种的区分,分类系数法分型结果也完全包含了文献法2的结果,但由于文献法2对大穗型品种的标准显著高于分类系数法,因此其划分出的大穗型品种个数小于分类系数法,这可能与文献法2的标准主要针对一季中籼品种分型有关。此外,使用文献法2对25个多次审定品种进行分型时,其中陆两优996、中嘉早17、H优518、五丰优T025、荣优225和Y两优5867等6个品种多次审定的分型结果不同,即仅有76% 的(19个)品种多次审定的分型结果相同,也低于分类系数法的88.0%;表明以每穗总粒数为分类依据的文献法2的分型结果可重复性也比分类系数法相对较差。

2. 3 超级稻品种分类系数法与专家经验法分型结果比较

两位受访专家根据其科研和实践经验对18个湖南较常见的双季超级稻品种进行大穗型、多穗型和穗粒兼顾型分类(表3)。其中专家1将H优518、淦鑫203等13个品种划分为多穗型品种,将陆两优996、中嘉早17等5个品种划分为兼顾型品种,18个品种中无大穗型品种。专家2将H优518、盛泰优722等4个品种划分为多穗型品种,将淦鑫203、金优463等7个品种划分为兼顾型品种,将中嘉早17、深优1029等7个品种划分为大穗型品种。两位专家经验分型方法间差异较大,仅22.2%的(4个)品种分类结果相同。专家1对18个超级稻品种的分型结果仅7个与分类系数法相同,占比38.9%;专家2对18个超级稻品种的分型结果有9个与分类系数法相同,占比50.0%。

以分类系数法和专家1经验分型结果相同品种为基准,比较2种方法分型结果不同品种的参数发现:分类系数法和专家1均将中嘉早17(有效穗数/每穗总粒数:20.5/121.0)划分为兼顾型品种,穗、粒数与之相近的中早35(19.7/119.1)和中早39(19.6/125.3)按分类系数法也属于兼顾型品种,而按专家1的经验却被划分为多穗型品种。分类系数法和专家1均将金优463(23.2/108.3)和淦鑫203(22.4/102.7)划分为多穗型品种,穗、粒数分别与其相近的株两优819(23.6/108.7)和陵两优268(22.8/104.7)按分类系数法也属于多穗型品种,但却被专家1划分为兼顾型品种。穗数和粒数均较接近的五丰优T025(19.6/158.1)和五优308(19.4/157.3)按分类系数法属于大穗型品种,却被专家1分别划分为兼顾型和多穗型品种。

比较分类系数法和专家2经验分型结果不同品种的参数发现:2种方法间分型结果不同的品种基本均被其中一种方法划分为兼顾型品种,即2种方法的差异主要存在于区分辨识难度相对较大的兼顾型品种。H优518(23.1/121.8)按分类系数法、专家1和专家2的经验均属于多穗型品种,穗数与之相近且粒数较少的金优463(23.2/108.3)和株两优819(23.6/108.7)按分类系数法属于多穗型品种,而专家2却将其划分为兼顾型品种;若以H优518为典型多穗型品种,按定义则兼顾型品种的有效穗数可与H优518相近或稍少,但每穗总粒数需较H优518多,因此专家2对金优463和株两优819的分型不符合品种本身穗粒特征。陆两优996(20.3/121.0)按分类系数法、专家1和专家2的经验均属于兼顾型品种,穗、粒数与之相近的中嘉早17(20.5/121.0)、中早35(19.7/119.1)和中早39(19.6/125.3)按分类系数法属于兼顾型品种,而专家2却将三者划分为大穗型品种;若以陆两优996为典型兼顾型品种,按定义大穗型品种的有效穗数应与之相近或稍少,但每穗总粒数应较之更多,如深优1029、天优华占、五丰优286等,因此专家2对中嘉早17、中早35和中早39的分型不符合品种本身的穗粒特征。此外,五丰优T025(19.6/158.1)被分类系数法和专家2共同划分为大穗型品种,穗、粒数与之相近的五优308(19.4/157.3)按分类系数法属于大穗型品种,却被专家2划分为兼顾型品种。五丰优286(20.1/144.1)被2种方法共同划分为大穗型品种,穗、粒数与之相近的吉优225(19.2/144.6)按分類系数法属于大穗型品种,也被专家2划分为兼顾型品种。

2. 4 超级稻品种分型的多年多点试验验证

利用4年7点生态适应性筛选试验数据和区试数据对18个超级稻品种进行分类系数法分型,结果(表4)显示:除中嘉早17、株两优819和H优518等3个品种的分类系数和分型结果略有差异外,其余15个品种(83.3%)的分类系数和分型结果完全一致。在多年多点试验中,中嘉早17、株两优819和H优518的平均分类系数分别为7、6和6,即分别属于大穗型和兼顾型品种,而其使用区试数据的平均分类系数分别为6、5和5,分别属于兼顾型和多穗型品种。其原因主要是由于多年多点试验中3个品种的每穗总粒数均大于区试数据,从而导致两组数据分型差异。两组数据间分型结果不同的3个品种按其中一组数据均可被划分为兼顾型品种,即两组数据的差异也主要存在于区分辨识难度相对较大的兼顾型品种。

3 讨论

根据超级稻品种有效穗数和每穗总粒数对产量的贡献度相对大小,以综合单位面积有效穗数、每穗总粒数和生育期3项关键产量特征的定量化指标分类系数为评价指标,创新性提出长江中下游地区籼型超级稻穗型分类系数法,在经验分型法的基础上定量化地将长江中下游地区籼型超级稻品种划分为偏穗型(多穗型)、偏粒型(大穗型)和穗粒均衡型(穗粒兼顾型)3种类型。

比较文献法与分类系数法分类结果发现:对于大穗型品种的区分和归类,分类系数法可与文献法达到同样的效果,甚至区别度相对更高更准,同时分类系数法能区分出多穗型和穗粒兼顾型品种,而现有文献中的分类方法无法做到。同时综合多项关键产量指标为分类依据的分类系数法对超级稻品种分型结果的可重复性要比仅以每穗总粒数为分类依据的文献法更好。另外,文献法2基本是针对一季中籼超级稻品种的分类而提出的,因此其分类指标值相对较高,不适合用于超级早、晚稻品种的分型,而分类系数法则能同时适用于早、晚和一季超级稻品种的分型。

比较专家经验法与分类系数法分型结果发现:专家经验法分型结果的变异性或随机性较大;分类系数法对穗、粒数特征相近品种的归类聚合能力较专家经验法更强,分型结果更合理准确。此外,分类系数法相对于专家经验法而言对方法使用者的品种熟悉度要求更小,即更易被掌握,更利于广泛推广应用。

比较多重复数据和不同来源数据的分类系数法分型结果发现:分类系数法可较好地排除环境变异对品种分型的干扰,分型结果可重复性好,一定环境变异限度内能较稳定地呈现品种本身的穗粒产量贡献度遗传特性。此外,对于新审定的超级稻品种,如果没有多年多点规范的试验数据用于品种分型,则区试数据也具有较强的可用性。

在进行分类系数法与专家2经验分类法比较及不同来源数据进行分类系数法分型结果相互验证时发现,分类系数法对于兼顾型品种的区分误差可能稍大于大穗型和多穗型品种,这可能与兼顾型品种在分类谱中占据的频谱相对较窄有关。不过对于兼顾型品种的分类误差仅限于分类系数为“6±1”的范围内,即5~7之间,因此对于指导实际生产应用的影响相对较小。

长江中下游地区超级稻穗型分类系数法将有利于水稻栽培专家快速准确了解超级稻品种特性,并依此研发配套品种针对性强的超高产和稳产栽培技术,如多穗型超级稻穗粒协调调控技术、大穗型超级稻穗粒协调调控技术、多穗型超级稻氮肥后移壮穗技术等,为超高产、稳产栽培提供理论和技术支撑,对于进一步提升区域水稻产量水平,确保国家粮食安全具有重要意义。

此外,本课题组还尝试使用分类系数法对长江上游和华南稻区部分品种进行分型,发现供试品种的分型结果基本与其在长江中下游地区的分型结果相同。因此该方法在长江上游和华南稻区的适用性也值得进一步研究。

4 结论

分类系数法能弥补文献法仅能区别划分大穗型品种而不能区分多穗型和穗粒兼顾型品种的不足,且分型结果可重复性更好;其对穗、粒特征相近品种的归类聚合能力也较专家经验法更强,分型结果变异性或随机性更小、更合理准确。此外,分类系数法可较好地排除环境变异对品种分型的干扰,一定环境变异限度内能较稳定地呈现品种本身的穗粒遗传特性。因此,分类系数法对于长江中下游地区籼型超级稻品种的穗粒分型比现有方法更具优势,对于促进超级稻品种充分发挥高产潜力,保障我国粮食安全具有重要意义。

致谢:感谢袁隆平农业高科技股份有限公司杨远柱研究员及湖南杂交水稻研究中心彭既明、常硕其研究员对本研究提供的专家经验咨询。同时对湖南省土壤肥料研究所郭立君副研究员和湖南农业大学孟栓博士对本研究提供的帮助一并表示感谢!

参考文献:

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(责任编辑 王 晖)

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