谷子產量與主要農藝性狀的灰色關聯度分析

摘 要：以2012年內蒙古谷子區域試驗10個谷子品種（系）的試驗驗結果為數據材料，運用灰色關聯分析法，分析了9個主要農藝性狀與產量關系的密切程度。結果表明：9個農藝性狀對產量的關聯序為穗數>苗數>生育期>千粒重>單株粒重>株高>單株穗重>穗長>出谷率。說明穗數、苗數、生育期、千粒重、單株粒重、株高和單株穗重對產量影響較大；穗長和出谷率對產量影響較小。

關鍵詞：谷子；農藝性狀；產量；灰色關聯度分析

中圖分類號 S515 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2013）22-21-03

1982年，中國學者鄧聚龍教授創立的灰色系統理論，是一種研究少數據、貧信息不確定性問題的新方法[1]。灰色關聯分析的數據序列基于時間數據列。然而，關聯分析法同樣可以用于一般的隨機抽樣數據列，即可以把“時間”概念拓廣[2]。灰色關聯分析的基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密，曲線越接近，相應序列之間的關聯度就越大，反之就小[1]。少量數據就可以進行灰色關聯分析，在作物育種中需要了解產量與作物農藝性狀之間的關系，因此灰色關聯分析方法已廣泛應用于農業領域。

谷子產量受品種遺傳特性、栽培方法、栽培條件、環境條件等多種因素影響，而這些因素對產量的影響程度有較大差別[3-7]。育種者對各農藝性狀認識程度及喜好不同，直接影響新品種選育的準確性[8]。1989年，劉錄祥等[2]把灰色系統理論用于作物品種綜合評估中，研究結果表明，灰色關聯度進行的綜合評估結果與品種表現一致，因此農作物的新品種灰色關聯評估是可行的，灰色關聯分析適用于作物多元性狀間的相對重要性。灰色關聯度分析計算簡單、結果直觀，目前在玉米[9-10]、大豆[11-12]、小麥[13]和水稻[14-15]等作物育種上運用較多，但在谷子育種上的運用報道較少。運用灰色關聯度分析法，可以了解一些主要性狀對產量形成的相對重要性以及性狀與產量之間的相互作用，應用于育種時可以提高親本選配和后代選擇的效果。對內蒙古自治區常規谷子區域試驗谷子品種主要農藝性狀進行灰色關聯度分析，探討各性狀對產量形成所起作用和相對重要性，旨在為谷子新品種選育提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 實驗材料 數據材料來源于2012年內蒙古自治區常規谷子區域試驗結果（表1）。試驗品種（系）10個，分別來源于內蒙古自治區內的內蒙古農牧業科學院作物所、赤峰市農牧科學研究院、通遼市厚德種業有限責任公司、赤峰市大地種業有限責任公司、李秀梅和海波等單位和個人。

1.2 試驗方法

1.2.1 實驗設計 以10個品種（系）為試驗材料，采用內蒙古自治區常規谷子區域試驗標準進行試驗。采用隨機區組排列，3次重復。6行/區，行長8m、行距0.43m，密度45萬株/hm2。

苗期測667m2苗數，收獲前測定667m2穗數。收獲前，在每個小區選擇不缺苗、長勢一致的行確定10株谷子取樣，調查株高，并將其整株取回，以備考種；收獲后室內考種，測定穗長、單株穗重、單株粒重、千粒重，計算出谷率。整個小區全部收獲，測定產量。

1.2.2 分析方法 用Excel對數據進行整理，用DPS數據處理系統對數據進行統計分析。將供試材料的產量及相關性狀視為1個灰色系統，設產量參考數據Y；株高、穗長、單株穗重、單株粒重、出谷率、千粒重、生育期、苗數和穗數分別為比較數列，依次為。

因各個性狀量綱不一致，需將原始數據標準化（表2），計算各農藝性狀與產量的關聯系數[7]。根據關聯系數排序，確定比較數列對產量影響的主次關系。依照關聯系數分析原理，關聯系數越大，與參考數列關系越密切；反之，則越小。

2 結果與分析

2.1 谷子主要農藝性狀對產量的影響 9個因素與產量關聯系數為穗數>苗數>生育期>千粒重>單株粒重>株高>單株穗重>穗長>出谷率（表3）。表明與谷子產量相關的9個因素順序為穗數>苗數>生育期>千粒重>單株粒重>株高>單株穗重>穗長>出谷率。可見，穗數、苗數、生育期、千粒重、單株粒重、株高和單株穗重對產量影響較大；穗長和出谷率對產量影響較小。

2.2 谷子主要農藝性狀間的相互關系 谷子農藝性狀間的相互關系分別以谷子各主要農藝性狀（株高、穗長、單株穗重、單株粒重、出谷率、千粒重、生育期、苗數和穗數）為參考數列，其它農藝性狀為比較數列，計算各農藝性狀之間的關聯系數和關聯度，構成關聯度矩陣（表4），與株高關系最密切的農藝性狀是生育期，其次是苗數和千粒重；與穗長最密切的農藝性狀是株高，其次是穗數和千粒重；與單株穗重最密切的農藝性狀是單株粒重，其次是苗數和千粒重；與單株粒重最密切的農藝性狀是穗數，其次是苗數和千粒重；與出谷率關系最密切的農藝性狀是單株穗重，其次是株高和生育期；與千粒重最密切的農藝性狀是苗數，其次是穗數和生育期；與生育期最密切的農藝性狀是苗數，其次是穗數和株高；與苗數最密切的農藝性狀是千粒重，其次是穗數和生育期；與穗數最密切的農藝性狀是苗數，其次是千粒重和生育期。

3 結論與討論

通過灰色關聯系數分析評價谷子產量與主要相關性狀的關系是可行的，可為新品種選育提供指導作用。以2012年內蒙古自治區常規谷子區域試驗10個谷子品種（系）的試驗結果為數據材料，運用灰色關聯度分析法，分析了9個主要農藝性狀與產量關系的密切程度。結果表明，與谷子產量相關的9個關聯順序為穗數>苗數>生育期>千粒重>單株粒重>株高>單株穗重>穗長>出谷率。可見，穗數、苗數、生育期、千粒重、單株粒重、株高和單株穗重對產量影響較大；穗長和出谷率對產量影響較小。因此在谷子新品種選育過程中，要綜合考慮穗數、苗數、生育期、千粒重、單株粒重、株高和單株穗重7個性狀，盡量選擇可以密植、生育期長、粒大穗重和植株高的品種。其余指標在新品種選育過程中可適當放寬要求進行選擇。

本研究表明苗密度、穗密度和生育期與產量的關系較密切，而欒素榮等[16]得出的結果生育期與產量的關系最不密切，可能是因為材料不同、地區不同造成的。因此建議本地區育種者在育種時盡量選可以密植且生育期長的品種，但生育期是一個特殊指標，跟地域有很大的關系，因此同時也要考慮品種能否成熟，在品種能夠成熟的前提下盡可能選擇生育期較長的品種是提高谷子產量的一條有效途徑。生育期指標需整個生長過程結束后才能獲得，因此可作為長期選擇的一個重要指標，不宜作為當年的選擇指標。

灰色關聯系數分析是研究谷子多元性狀相對重要性的良好方法，計算簡單，結果直觀[17]。但因其是對1個動態系統進行比較分析的方法，分析結果會在不同的時間和地點有所變化，在谷子育種過程中要綜合考慮。

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（責編：施婷婷）