棉花新品種植株性狀與產量因素性狀的因子分析與聚類分析

盧華平，余 雙，胡海珍，戴寶生 (黃岡市農業科學院，湖北黃岡438000)

隨著農業生產形勢的變化，常規棉育種成為棉花育種新的方向。如何協調植株性狀和產量性狀的相互關系，成為常規育種中的重要問題。采用多元統計分析，研究因素間的相互關系已得到廣泛的應用。孫長法［1］利用新疆自治區棉花新品種區試中早熟組試驗資料進行典型相關和通徑分析，認為在主攻結鈴性強、株鈴多的前提下，應謹防鈴重、衣分趨低。3個產量因素協調發展是實現皮棉增產的關鍵。劉衛星等［2］運用典型相關分析方法對中早熟棉花進行研究，認為選擇生育期短的品種，可有效提高單位面積成鈴數，從而提高皮棉產量和霜前皮棉產量。劉水東等［3］運用典型相關和主成分分析方法對轉基因抗蟲棉的13個主要數量性狀進行研究，認為轉基因抗蟲棉的生育性狀與產量性狀間水平在0.01水平顯著相關，產量性狀與品質性狀間典型相關達0.05顯著水平，生育性狀與品質性狀間典型相關不顯著。在轉基因抗蟲棉育種中，應注意各性狀間動態平衡，有利于育成優質、高產抗蟲棉品種。李蔚等［4］采用偏相關、通徑和多元回歸等方法對湖北省麥后直播棉品種進行分析，提出麥后直播棉高產育種和高產栽培的主攻方向。前人的研究在特定地區進行，對相應區域的棉花育種和生產都有較高的理論參考價值。筆者以2012年湖北省棉花區域試驗常規棉組28個新品種為材料，對植株性狀、產量性狀進行研究，探討性狀之間的相互關系，以期為常規棉的改良方向提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 供試品種 試驗材料來源于湖北省2012年棉花區域試驗常規組的棉花新品種28個，分別為鄂抗棉13、HF10-4、荊棉107、XG11-C69、KB7038、楚優 8 號、Z-3、華棉 08-3109、FY-108 、U37-8、欣抗4 號、華棉3119、晶華棉 115、荊棉 113、富棉166、春來棉1號、科欣7號、三抗棉1號、華惠14號、219-08、航棉 16、中 CJ811088、岡 0918、華棉 411、恩棉 99、YY02、天源 CZ-4、宜棉3號。

1.2 試驗方法 試驗地位于黃岡市農業科學院梅家墩試驗基地。試驗采用隨機區組排列，3次重復。小區面積20 m2，種植密度27 000株/hm2。

試驗考察對象為數量性狀，共12個，分為3組:①植株生育性狀組，包括生育期(x1)、株高(x2)、果枝數(x3)、果枝始節(x4)、霜前花率(x5);②抗病性狀組，包括鈴期病指(x6);③產量因素性狀組，包括單株鈴數(x7)、鈴重(x8)、籽指(x9)、衣分(x10);④產量組，僅含皮棉產量(x11)。

1.3 分析方法 采用因子分析、聚類分析等多元統計方法，對棉花植株性狀、產量性狀進行分析，探索性狀之間的相互關系及其對產量的影響，發掘具有生物學和專業意義的統計參數，為品種綜合評價和確定性狀改良決策提供理論參考。試驗數據的統計分析使用Microsoft Excel 2010和 SAS9.2進行。

2 結果與分析

2.1 因子分析

2.1.1 初始因子荷載矩陣。利用考察性狀的相關系數矩陣進行因子分析計算。前7個公因子累積方差貢獻率達91.57%，基本能代表所考察的全部性狀的絕大部分相關信息，既保留絕大部分信息，又達到降維的目的。前7個公因子特征值、累計貢獻率、初始因子載荷矩陣以及各性狀的共同度列于表1。其中，共同度是全部公因子對該性狀的總方差所作的貢獻，共同度越大，說明所選公因子代表該變量的效果越好。最小共同度達0.829，說明這7個公因子對這11個性狀均具有較好的代表性。

表1 初始因子荷載矩陣及共同度

2.1.2 初始因子載荷矩陣方差極大化旋轉。因子分析方法的目的不僅要找出公因子，更重要的是要明確每個因子的生物學意義。由表1可知，有的公因子上有3個或更多個性狀都有較高的載荷值，同時具有中等載荷值的性狀不少，使得公因子的作用和意義含糊不清，不便于解釋。為合理地解釋公因子，可采用方差最大法對公因子進行正交旋轉，得到方差最大正交因子載荷陣。從表2可以看出，經旋轉后的載荷陣各公因子中的載荷值已趨于兩極分化，各公因子與有關性狀的相關程度和性質比較明確。

在第1公因子中，荷載值較大的性狀是籽指、單株鈴數、果枝數，可稱為籽指因子，說明籽指越大，單株鈴數越少，同時果枝數減少。在第2公因子中，荷載值較大的性狀是皮棉總產、鈴期病指，可稱為產量因子，產量與鈴期病指負相關，在參試材料中產量與鈴期抗病性存在矛盾。在第3公因子中，荷載值較大的性狀是霜前花率、鈴重，可稱為早熟因子，說明早熟性越好，鈴重越大。在第4公因子中，荷載值較大的性狀是生育期、株高，可稱為生育期因子，說明株高越高，生育期越長。要選擇合適的生育期，可通過對株高的選擇實現。在第5公因子中，荷載值較大的性狀是衣分、單株鈴數，可稱為衣分因子，說明衣分越高，單株鈴數越低，二者存在一定程度的負相關。在第6公因子中，荷載值較大的性狀是果枝始節、果枝數，可稱為果枝數因子，說明果枝始節越高，果枝數越多。在第7公因子中，荷載值較大的性狀是株高、鈴期病指，可稱為株高因子，說明株高越高，鈴期抗病性越差。要想提高鈴期抗病性，可通過對株高的選擇實現。上述分析表明棉花數量性狀間存在錯綜復雜的相互關系，高產性狀與鈴期抗病性存在負相關。在新品種的選擇中，可通過對株高的選擇，實現對抗病性和生育期的改良，同時注重協調單株鈴數和衣分的關系，實現抗性和豐產性的結合。

表2 方差極大旋轉后的因子載荷陣

2.2 聚類分析 為了揭示各品種性狀間的相互關系，為棉花新品種的性狀鑒定和選擇方向提供參考信息，對參試棉花品種的植株性狀與產量因素性狀進行聚類分析。利用棉花品種在各公因子上的得分值，取品種間相似度量為歐氏距離，采用離差平方和方法，將參試品種進行聚類分析。由圖1可知，28個棉花品種共聚為6類，其中第Ⅰ類包括8個品種，分別為宜棉3號、華棉411、春來棉1號、U37-8、FY-108、Z-3、楚優8號、荊棉107;第Ⅱ類包括 3個品種，分別為中CJ811088、三抗棉1號、晶華棉115;第Ⅲ類包括3個品種，分別為華惠14號、科欣7號、荊棉113;第Ⅳ類包括7個品種，分別為恩棉99、岡0918、航棉16、219-08、富棉166、欣抗4號、HF10-4;第Ⅴ類包括5個品種，分別為天源CZ-4、YY02、華棉3119、KB7038、鄂抗棉13;第Ⅵ類包括2個品種，分別為華棉08-3109、XG11-C69。

2.3 各類品種主要數量性狀的平均值及標準差 由表3可知，第Ⅰ類品種平均產量為1 551.53 kg/hm2，居第2位;這類品種鈴重較大，為5.85 g，居第 2位;衣分(38.30%)和單株鈴數(29.76)較低，分別居第4位和第5位。所以，對這類品種的改良，應注重提高衣分和單株鈴數。

第Ⅱ類和第Ⅲ類品種產量水平均較低，分別為1 499.54和1 365.20 kg/hm2，產量構成因素水平均處于中等偏下水平，但鈴期病指較低。所以，對這類品種的改良，應在保持抗病性的基礎上重點提高產量水平。

第Ⅳ類平均產量為1 660.05 kg/hm2，居第1位;這類品種單株鈴數較少，為29.50個;衣分、鈴重和抗病性均處于上等水平。所以，對這類品種的改良，應注重提高單株鈴數。

第Ⅴ類品種平均產量為1 544.24 kg/hm2，居第3位;這類單品種衣分較低，為37.61%;鈴重和單株鈴數均處于中上等水平。所以，對這類品種的改良，應注重提高衣分。

第Ⅵ類品種平均產量為1 481.48 kg/hm2;這類單品種衣分較高，為40.04%;鈴重和單株鈴數均處于中等偏下水平。所以，對這類品種的改良，應在保持高衣分的基礎上，注重提高鈴重和單株鈴數。

表3 6類品種的性狀均值和標準差

3 結論與討論

因子分析是尋找對觀察結果起支配作用的潛在因子的探索性統計方法。利用主要因子描述數據集內部結構，實際上起數據降維的作用。利用因子分析，既減少變量的個數，又再現變量之間的內在聯系，從而揭示事先未預料到的相互關系，使得評價結果更加準確、可靠。因子分析在水稻［5］、小麥［6］、大豆［7］、玉米［8］等農作物遺傳育種研究中得到廣泛的應用。筆者對湖北省2012年棉花區域試驗常規棉組的28個品種的植株性狀與產量性狀進行因子分析，發現前7個公因子累積方差貢獻率達91.57%，分別為籽指因子、產量因子、早熟因子、生育期因子、衣分因子、果枝數因子。

利用不同品種在各公因子上的得分值進行聚類分析，將28個供試棉花品種聚為6類，并且從單株鈴數、鈴重、衣分和鈴期病指等性狀對各類品種進行評價分析，有針對性地提出改良方向。

［1］孫長法.棉花新品種數量性狀的典型相關及通徑分析［J］.河南科技學院學報(自然科學版)，2013(2):9 －14.

［2］劉衛星，姜濤，苗友順，等.中早熟棉農藝、產量及品質性狀的典型相關分析［J］.中國棉花，2011(11):30 －32.

［3］劉水東，郝德榮，何林池，等.典型相關分析在抗蟲棉育種中的應用研究［J］.江西棉花，2007(4):6－9.

［4］李蔚，戴寶生，盧華平，等.麥后直播棉產量構成因素分析及高產栽培技術探討［J］.湖北農業科學，2013(24):5984－5986.

［5］周鴻凱，曹珠平，葉昌輝，等.雜交水稻產量性狀和品質性狀的因子分析［J］.熱帶作物學報，2009(2):147－152.

［6］張雪婷，楊文雄，張俊儒，等.隴春系列小麥農藝性狀的因子分析與綜合評價［J］.中國種業，2013(1):43－46.

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