基于不同施肥水平的巴西蕉抽蕾期形態與產量的定量關系

劉永霞　唐粉玲　周兆禧　何應對　臧小平　曹紅鑫　鞠俊杰　王必尊

摘 要 2011～2013年采用“3414”完全試驗設計方案，對巴西香蕉主要農藝性狀與產量之間的關系進行了相關和通徑分析。結果表明，頂部2～6葉總葉面積、株高、莖圍、綠葉數與產量呈極顯著正相關關系，相關性最高的是莖粗，其次為頂部2～6葉總葉面積。對巴西香蕉主要農藝性狀與產量之間的相關性進行回歸分析，得產量預測回歸模型：Y=-8 032.426+538.515D+0.102A，通徑分析結果表明，莖圍D和頂部2～6葉總面積A是對單株產量貢獻最大的2個生長性狀。但栽培時還是要協調好各性狀間的關系，在強調高產育種的性狀選擇上，可將重點集中于這2個性狀上，從而縮小育種過程中良性性狀的選擇范圍，提高育種效率。

關鍵詞 巴西香蕉；抽蕾期；形態參數；產量

中圖分類號 S668.1 文獻標識碼 A

香蕉原產于亞洲熱帶地區，屬熱帶、亞熱帶果樹，其營養成分豐富、經濟價值高，是我國經濟效益作物之一，且香蕉成為繼水稻、小麥和玉米之后的第4大糧食作物[1-4]。提高香蕉產量是香蕉栽培及育種的主要目標。香蕉產量是由多基因控制的數量性狀，受多個農藝性狀的共同作用和共同影響。由于植株的葉、莖等器官之間是相互聯系、相互制約的有機整體，它們相互之間以及整體之間均普遍存在一定的關系[5]。目前，很多研究者已建立了眾多的計算模型，能夠比較精確地估算各生理因子或農藝性狀與產量之間的回歸關系：如大麥[6]、水稻[7-9]、大豆[10]、玉米[11]等，而有關香蕉農藝性狀與產量的相關關系研究甚少，研究不同施肥水平下農藝性狀與產量間的關系，不僅有助于提高香蕉施肥量的精確性，也有助于提高香蕉新品種的育種效率。本研究采用“3414”實驗設計，以巴西香蕉農藝性狀與產量為研究對象，對其4個主要農藝性狀與產量進行了相關分析與通徑分析，探討了各農藝性狀與產量的相關關系及各性狀對產量的相對重要性，旨在探討巴西香蕉形態與產量的關系，為香蕉生產和株型育種提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地點及供試土壤

試驗于2011年6月到2013年6月在海南省澄邁縣福山鎮文社村東邊群圖嶺進行。試驗蕉園的面積共6 hm2。供試土壤類型為玄武巖磚紅壤土，土樣于試驗前采集0～20 cm耕作層土壤，土壤經風干、磨細、過篩等處理后測試土壤基本農化性狀，測試方法參照文獻[12]。經測定：pH值為5.06，有機質含量8.7 g/kg，水解性氮62.7 mg/kg，有效磷16.69 mg/kg，速效鉀41 mg/kg，肥力中等，鉀含量偏低。

1.2 方法

1.2.1 試驗設計 肥料處理采用“3414”方案（見表1），隨機區組設計，重復3次，小區面積150 m2，行株距1.6 m×2.5 m，每小區植蕉42株，試材為巴西品種香蕉組培苗，由中國熱帶農業科學院種苗組培中心提供。區組內土壤、地形等條件一致。在香蕉假植苗入田前，每株香蕉挖坑加2.5 kg香蕉莖干生物有機肥，其有機質含量≥30%，N、P2O5、K2O≥4%，化肥施用時間及比例參照匡石滋等[13]的方法，田間管理技術參照高廣平等[14]的方法。

1.2.2 試驗方法 抽蕾期，每個處理隨機選取巴西香蕉3株，測量莖高（從地面至頂部兩葉葉柄交叉點的距離），以H表示，單位：cm；莖圍（離地面10 cm處假莖周長），以D表示，單位：cm；葉長（葉基到葉尖的距離）；葉寬（最寬處的葉片寬度，測時與葉長垂直）；計算頂部2～6葉總葉面積和，以A表示，單位：cm2，方法參照劉永霞等[15]的研究結果；綠葉數，以G表示；采收時稱量單株果重，記錄單株果重，以Y表示，單位：g/株。

1.2.3 數據處理及模型構建 數據用SPSS16.0及Sigmaplot10.0進行回歸分析，得出相應的回歸模型，并對模型進行差異顯著性分析。

（1）巴西香蕉葉面積、株高、莖圍、綠葉數及產量間的關系模型。采用2011年7月～2012年6月試驗資料，所有觀測資料用于分析葉面積、葉長、葉寬與產量的定量關系分析及參數確定，2012年7月～2013年6月試驗資料都用于模型測試和檢驗。因處理1是無肥處理（對照），處理2、4、8分別是缺N、缺P和缺K處理，這些處理對香蕉正常生長發育都是有影響的，為了模型的普適性，本研究建模及驗證時沒有采用這些處理的數據。

（2）模型檢驗。采用2012～2013年獨立資料檢驗，采用實測值（Χ0）與模擬值（Χs）間絕對誤差（de）、差值標準誤（Sde）及相關系數（R）檢驗模型擬合度。

de=Χ0-Χs

Sde= （1）

式中，Χde為de的平均值，n-1為自由度（如樣本數大于30，n為自由度）[16]。

2 結果與分析

2.1 不同施肥處理的巴西香蕉形態與產量相關關系分析

抽蕾期間，香蕉產量與形態相關關系性狀的相關性分析結果表明（表2），香蕉單株產量與頂部2～6葉總葉面積、莖圍及株高呈極顯著正相關關系，相關性最高的是莖粗，其次為頂部2～6葉總葉面積。頂部2～6葉總葉面積、綠葉數、莖圍及株高間都是顯著正相關關系。

2.2 巴西香蕉產量與形態的回歸模型

進行巴西香蕉產量與巴西香蕉頂部2～6葉總葉面積、綠葉數、莖圍及株高的多元線性回歸分析和通徑分析，篩選影響香蕉產量的最主要因子。采用逐步回歸方式從所有可供選擇的自變量頂部2～6葉總葉面積、綠葉數、莖圍及株高逐步地選擇加入或剔除某個自變量，直到建立最優的回歸方程為止，明確主要性狀對香蕉產量的貢獻大小。表3表明，隨著自變量被逐步引入回歸方程，回歸方程的相關系數和決定系數在逐漸增大，說明引入的自變量莖圍D、頂部2～6葉總葉面積A對香蕉總產量的作用在增加，其決定系數R2=0.856，則剩余因子e==0.379，說明對單株產量有影響的自變量除莖圍D、頂部2～6葉總面積外，還有一些影響較大的因素沒有考慮到，如豐鋒等[5]的研究結果表明香蕉產量與莖周、果指長度、果指數量、果穗軸直徑等性狀均存在一定的相關關系，今后研究要綜合考慮，精確定量產量與不同生育期的香蕉葉、莖、果指等形態的關系，為育種提供理論參考。

表4給出了各自變量的偏回歸系數、方程截距、通徑系數（即通徑系數）、標準誤差以及相對應的顯著性檢驗結果，從而可得線性回歸方程為：

Y=-8 032.426+538.515D+0.102A

由通徑系數可以看出自變量莖圍、頂部2～6葉總葉面積對香蕉單株產量的直接作用分別是：PDy=0.554、PAy=0.428。顯著性檢驗結果表明，莖圍、頂部2～6葉總葉面積的回歸系數的顯著性均小于0.05，表明自變量與因變量間存在顯著性差異，有統計學意義均應留在方程中。

由表2可得自變量與因變量、各自變量間的相關系數。莖圍D、頂部2～6葉總葉面積A自變量間的相關系數是rDA=0.771，自變量莖圍D、頂部2～6葉總葉面積A與單株產量Y間的相關系數分別是：rDY=0.884，rAY=0.855，自變量莖圍D通過頂部2～6葉總葉面積A對單株產量的間接通徑系數為：rDA×rAY=0.771×0.855=0.659，自變量頂部2～6葉總葉面積A通過莖圍D對單株產量的間接通徑系數為：rDA×rDY=0.771×0.884=0.681。

由表4獲得莖圍D對單株產量的直接作用最大，頂部2～6葉總葉面積A次之。通過分析間接通徑系數發現，自變量頂部2～6葉總葉面積A通過莖圍D對單株產量的間接作用較大，其間接通徑系數為0.681。因此，自變量頂部2～6葉總葉面積A及莖圍D對單株產量的增加均具有重要作用。

2.3 模型檢驗

利用2012～2013年剩余資料僅對假莖莖圍D、頂部2～6葉總葉面積A與產量模型進行檢驗：分別輸入相應的假莖莖圍、頂部2～6葉總葉面積A，可得到相應的產量模擬值。圖1是對回歸方程模型檢驗。實測值與模擬值的1 ∶ 1關系圖表明，實測值與模擬值擬合效果均較好（圖1）。

對香蕉單株產量的實測值與模擬值進行統計檢驗，檢驗結果表明，抽蕾期以巴西香蕉假莖莖圍D、頂部2～6葉總葉面積A獲得的香蕉單株產量模擬值與實測值的平均絕對誤差、差值標準誤和相關系數均達極顯著水平，差值標準誤Sde=325.588 1，相關系數R=0.894，達極顯著水平，平均絕對誤差Χde=208.782 4，表明模擬值與實測值吻合度較高。

3 討論與結論

本研究通過多元線性回歸分析和通徑分析，篩選出影響香蕉產量的最主要因子：巴西香蕉假莖莖圍D與頂部2～6葉總葉面積A，且都與產量成顯著正相關關系，莖圍D對香蕉產量的直接貢獻最大，頂部2～6葉總葉面積A次之，并在此基礎上，建立了香蕉單株產量估測模型：Y=-8 032.426+538.515D+0.102A，經2012～2013年獨立試驗資料檢驗，香蕉單株產量模擬值與觀測值擬合度均較好。

呂艷東等[17]的研究結果表明，在保證倒1節間粗的基礎上，增加其下部節間的粗度有利于高產。豐鋒等[18]的研究結果表明，莖周與產量的相關性也比莖高、果指長度等與產量的相關性好，匡石滋等[12]的研究結果表明，在一定的施肥范圍內香蕉產量隨著莖粗的增加而增加，這與本研究的結論一致，究其原因可理解為：一方面是隨著莖粗的增加，香蕉莖稈中維管束數目、面積明顯增多、增大，這既是有利于有機物質的運轉的通道，又是增強莖稈抗倒強度的因素之一，也是產量增加的一個原因；另一方面，研究表明頂部2～6葉總面積通過莖圍對單株產量的間接作用較大，暗示葉片生產的光合產物除生長消耗外，大部分運抵莖部貯藏，于開花結果期間運出，用于花果的形成，因此，較粗的莖部能提供更多養分用于產量形成。

另外，葉片是作物的主要光合器官，其面積大小直接影響到光合速率和光合效能，葉面積指數越大，在單位面積上，利用的光能就越多，光合產物就越多，當葉面積指數超過最適葉面積指數后，葉面積指數越大，葉片間的重疊遮蔽越嚴重，有效光合面積明顯降低，光合產物的生產反而顯著減少。

香蕉抽蕾后植株已不再長葉片，根系的抽生也基本上停止，由田間實踐知，香蕉一片半葉保一梳香蕉，香蕉斷蕾是根據斷蕾時葉片數量決定留香蕉梳數。據了解，香蕉斷蕾時一般留6～7梳香蕉，抽蕾時葉片在10片葉左右。以不同葉齡的葉片來說，葉片生長尚未完成時，本身產生較少光合產物，不向外運出，反而從別處輸入光合產物，供幼葉生長用。一旦葉片長成，形成大量光合產物，就向外運送光合產物。老葉的光合產物形成漸少，輸出的數量亦減少，最后停止輸出。抽蕾后香蕉頂部6片葉長成，且受光面積最大，下部葉片較老，受光面積甚少，因此，頂部6片葉成為香蕉果實有機物的重要輸入源。頂部葉是苞葉，短小，不屬正常葉，故本研究只研究了頂部2～6葉葉形態與產量的關系。

豐鋒等[3]的研究結果表明，香蕉種植密度在2 083～3 125株/hm2范圍內時，隨著種植密度的增加，并不顯著影響香蕉的生長（莖高、莖周、葉長、葉寬），而單株產量隨密度的增加而減小，2 500株/hm2時單株產量最高；而本研究采用的實驗布置就是2 500株/hm2，適宜的密度，不僅為試驗區的香蕉提供了充足的水肥、陽光，也為香蕉產量的形成提供了最適葉面積。作物產量是一個綜合指標，作物產量提高的最佳途徑是要求品種各性狀之間協調發展，不能片面追求單一目標性狀的提高。因為不同性狀對產量及其構成因素貢獻的大小和方向不同，不同的作用方向、大小可能相互抵消，掩蓋了它們間的真實關系，因此使眾多的研究結論不盡一致。另外，由于各地自然條件及栽培措施均有所不同，有時甚至差別很大，本模型是否適用還需進一步驗證。

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