不同化控方式對棉花農藝性狀及產量的影響

李 林　邰紅忠　盧金寶　萬素梅　胡守林 *

(1塔里木大學 植物科學學院，新疆 阿拉爾 843300)(2新疆生產建設兵團第一師農科所，新疆 阿拉爾 843300)

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不同化控方式對棉花農藝性狀及產量的影響

李 林1邰紅忠2盧金寶2萬素梅1胡守林1*

(1塔里木大學 植物科學學院，新疆 阿拉爾 843300)(2新疆生產建設兵團第一師農科所，新疆 阿拉爾 843300)

摘要探索不同化控方式對棉花農藝性狀與產量的相關性影響。本試驗對棉花產量及株高、鈴數、葉片數、果枝數、單株鈴重5個農藝性狀進行相關分析和因子分析。分析表明5個農藝性狀對棉花產量構成具有一定的影響，其各處理的株高、鈴數、葉片數、果枝數、單鈴重與產量的相關性并不完全一致，以D3的5個性狀與產量關系最為密切，均呈現極顯著關系。各處理能使不同因子的結構和性狀發生一定變化，產量因子的鈴數、果枝數、鈴重對產量有直接的貢獻，生物性狀因子對產量有間接效應的影響，而D3可使因子內性狀間的協調促進作用更為合理，有益于棉花產量的提高。

關鍵詞化控方式； 農藝性狀； 產量； 多元分析

新疆屬于干旱半干旱地區，特別是地處新疆天山南麓的阿拉爾，位于塔克拉瑪干大沙漠北緣，所在區域水資源極度缺乏，但光、溫、熱等自然資源較為豐富[1,2]。阿拉爾絕大部分土地資源屬于鹽堿地[3]，可耕種面積少，因此，為提高土地資源利用率，需種植適應該地力環境的作物。棉花屬于錦葵科經濟作物，具有無限生長習性，有較強的抗性和適應逆境生長的能力，能提高對鹽堿地的利用率。通過人為的化學調控，能夠抑制棉花的無限生長習性，控制棉株株高，塑造株型，增加棉鈴成鈴率[4,5]，提高棉花產量，增加經濟收入。韓永亮[6]等研究結果表明，棉株中上部結鈴數與產量呈顯著正相關，下部結鈴數與產量呈顯著負相關；周桃華[7]等對陸地棉產量與農藝性狀的典型相關和主成份分析結果顯示，形態和生理性狀對產量性狀有重要作用，產量因子與生理因子方差貢獻累積82%以上，且影響棉花產量的內在主要因子有總鈴數、單鈴重、LAI、CGR、結果系數、主莖節距和第一果枝高度。王漢霞[8]等研究發現，供鉀水平對鈴重和鈴數與產量相關關系的影響隨年份而變化，各產量構成因素對產量的間接通徑系數受年份和供鉀水平的影響,表明衣分、鈴重和鈴數之間存在比較復雜的相互制約或促進關系。路戰遠[9]等試驗表明，隨著棉花栽培密度的增加，棉花單株高度、棉鈴質量、吐絮數、鈴重均逐漸降低，而最終吐絮率、衣分、子棉產量和皮棉產量則均呈先增大后降低的變化趨勢。從棉花栽培角度進行相應的化學調控處理，對處理后的棉花部分農藝性狀進行變異分析。通過相關分析，探討不同化調方式下，棉花的部分農藝性狀與小區產量間的相互關系。通過因子分析，闡明不同化調方式下棉花性狀因子構成及不同因子間的相互關系，進一步揭示各性狀間的相互影響。研究在不同化學調控方式下，棉花部分農藝性狀與產量的關系，闡明不同處理方式造成的產量差異，選出最合理的化學調控方式。

1材料與方法

1.1材料

試驗材料為新陸中37號。

1.2方法

1.2.1試驗設計

試驗于2014年在新疆生產建設兵團第一師農科所3號試驗地進行。試驗設置四個處理(見表1)，3次重復，隨機區組排列。每處理2膜8行，面積為5. 00 m×2. 68 m。試驗地土質為沙壤土，病蟲害發生較輕，田間管理與大田相同。

表1　縮節胺不同時期不同劑量處理(g/hm2)

1.2.2測定項目與方法

棉花出苗后，各處理選取連續10株具有代表性的棉株，定點進行調查，每7天調查一次。包括株高(X1)、鈴數(X2)、葉片數(X3)、果枝數(X4)、單株鈴重(X5)等；收獲時記錄產量(X6)。

1.3數據處理

采用Excel軟件、DPS7.05軟件對處理數據進行變異性、相關性、因子分析[10～12]。

2結果與分析

2.1農藝性狀變異分析

在不同處理下，對所選棉花農藝性狀進行變異性分析，比較其差異性大小，總體變異幅度在3. 14%～14. 56%之間。葉片數及果枝數的變異差異不大，葉片變幅在6. 01%～7. 99%，果枝數變幅在7. 95%～11. 04%；而株高、鈴數及單株鈴重的變異相對較大，株高變幅在3. 14%～8. 50%，鈴數在10. 86%～14. 56%，鈴重變幅在10. 86%～14. 53%。說明化控處理，所選性狀有明顯差異影響，其差異存在廣泛性。

從表2可以看出，不同處理下，株高的最大值是79. 37 cm，最小值是56. 77 cm，平均值范圍在65. 81～70. 60 cm。棉花鈴數最大值為9. 17，最小值為5. 50，平均值在6. 80～7. 87之間。葉片數的最大值15. 17，最小值10. 50，平均值在11. 68～14. 20。果枝數最大值為9. 83，最小值7. 50，平均值范圍為8. 38～8. 90。單株鈴重的最大值為49. 78 g，最小值為28. 77 g，其平均值在35. 56～41. 46 g。根據農藝性狀的變異分析，各處理中D3棉花產量最高7410. 75 kg/hm2，CK最低6554. 85 kg/hm2。

表2　農藝性狀的變異分析

2.2農藝性狀與產量的相關性

由表3可知，各處理農藝性狀與產量均存在顯著或極顯著正相關。CK中鈴數、葉片數、單鈴重，這3個性狀與產量達到極顯著水平。D1的鈴數、單鈴重與產量達到極顯著水平。D2中鈴數、單鈴重與產量存在極顯著正相關，而果枝數與產量有顯著正相關關系。D3中所選農藝性狀均與產量達到極顯著正相關關系。此外，對未達到顯著正相關的農藝性狀而言，其性狀對產量亦存在一定的正相關性。

不同處理中，CK、D1、D2有部分農藝性狀與產量達到正向顯著或極顯著相關關系，而D3的農藝性狀與產量均呈現極顯著正相關關系。說明D3與產量關系極大，能直接影響產量。

表3　農藝性狀與產量的相關系數

注：r0. 05=0. 6319，r0. 01=0. 7646。“*”表示達到5%顯著水平；“**”表示達到1%顯著水平。

2.3因子分析

從表5可知，不同處理下，對農藝性狀與產量進行因子分析，因子載荷矩陣表明，各處理2公因子特征值的累計貢獻率均在92. 00%以上，說明所選農藝性狀包含在公因子中。此外，從因子載荷矩陣的共同度看，各處理的共同度均在85. 00%以上，說明不同處理下，2公因子對所選5個農藝性狀具有良好的代表性。此外，各處理兩公因子數據顯示，因子1的貢獻率高于因子2。

表5　農藝性狀與產量因子載荷矩陣

根據表6方差極大正交旋轉因子載荷矩陣方差可知，各處理公因子中性狀變量的載荷值趨于兩極化，各公因子與農藝性狀間的相關程度較為明確，經方差正交旋轉后，各公因子所表示的意義更加明顯。

總體上，在各處理的因子1中，除株高、葉片及果枝數性狀外，剩余的單株鈴重、鈴數、產量性狀都與經濟效益有關，綜合考慮賦予該因子為產量因子。因子2中，除CK的葉片數及D3的株高較因子1小外，其余株高、葉片、果枝數性狀因子載荷值均較因子1大，賦予該公因子為生物性狀因子。

不同處理下，產量因子中CK的鈴數(X2)、葉片(X3)、單株鈴重(X5)、產量(X6)，D1與D2的鈴數(X2)、單株鈴重(X5)、產量(X6)，以及D3的株高(X1)、鈴數(X2)、單株鈴重(X5)、產量(X6)載荷值均較生物性狀因子大且為正值，說明產量因子對產量有直接的正向貢獻。同時生物性狀因子中CK的株高(X1)、果枝數(X4)，D1與D2的株高(X1)，以及D1、D2、D3的葉片(X3)、果枝數(X4)載荷值大且為正值，表明對產量也有一定的正向間接影響；而D1的鈴數(X2)為負載荷，與產量因子載荷符號相反，表明對產量有間接負向影響。

不同處理間，產量因子與生物性狀因子兩者之間的結構產生相應變化，使得兩公因子中不同性狀載荷值存在差異。在方差極大正交旋轉載荷矩陣中，各處理產量因子的產量載荷值大小排列順序為D1(0. 987 2)>CK(0. 955)>D2(0. 950 3)>D3(0. 854 7)；而生物性狀因子排序恰與產量載荷值排序相反，為D3(0. 510 2)>D2(0. 306 2)>CK(0. 283 3)>D1(0. 155 6)。棉花產量大小排列順序為D3(7 410. 75)>D2(7 257. 45)>D1(7 098. 3)>CK (6 554. 85)，可推測其與生物性狀關系較大，而與產量性狀關系較小。貢獻率顯示，D3的累計貢獻率最低，而產量最高，這與各處理其他未納入分析的衣分等產量性狀有一定的關系，其變化還需進一步探索研究。

表6　方差極大正交旋轉因子載荷矩陣方差

從表7斜交參考因子相關矩陣中顯示，兩因子之間的相關程度大小排列為D3>D2>D1>CK，這與不同處理間棉花產量排列順序相同。說明其產量因子與生物性狀因子具有內在相關聯系。各處理中，D3的產量因子與生物性狀因子的斜交參考因子相關系數最大，為0. 7548，并且符號為正，說明產量因子與生物性狀因子的關系為較大的間接正相關性，即生物性狀的株高、葉片數、果枝數與產量性狀的單株鈴重、鈴數對產量有較大的間接正相關作用。

表7　斜交參考因子相關矩陣

通過化學調控措施，對棉花無限生長特性進行控制，達到塑株造型的目的，促使棉花產量提高。不同時期噴施不同化調劑量縮節胺，會對棉花的內在機理產生不同程度的影響，從而促進棉花產量的提高。

棉花農藝性狀包括株高、葉片、果枝數、鈴數、單株鈴重等，這些性狀變異性大小受化學調控的影響，使得棉花產量有所提高。如何協調好農藝性狀之間的關系，達到棉花增產的目的，一直是棉農及棉花科研工作者追尋的方向。棉花農藝性狀間存在不同程度的相關性，這種相關性直接影響棉花的產量高低。試驗表明，D3產量較CK、D1、D2與農藝性狀的正相關性最為密切。

因子分析是一種多元分析方法，將各農藝性狀納入幾個主要因子中，對農藝性狀進行分類，突出因子與農藝性狀間的關系。因此，某一或多個農藝性狀受化學調控的影響，往往會導致其它性狀的改變。根據因子分析，本試驗將5個農藝性狀提取為2個公因子，貢獻率在92. 00%以上，所選性狀具有代表性。在產量因子中CK與D3的株高(X1)、葉片(X3)，CK、D1、D2、D3的鈴數(X2)、單株鈴重(X5)、產量(X6)載荷值均較生物性狀因子大且為正值，即產量因子對產量有直接貢獻作用，生物性狀因子對產量有間接影響；而D1生物性狀因子的鈴數(X2)為負向作用，即鈴數越少不利于棉花增產，其它處理未表現出負向作用。合理的化控方式，能協調好生物性狀因子與產量因子的關系，從而達到提高產量的目的。本研究表明，D3的生物性狀因子與產量因子較其它處理的相關系數更為顯著，載荷的間接相關性也大，說明性狀間的協調作用較好，有利于棉花產量增加。

斜交參考因子相關矩陣的相關系數表明，產量因子與生物性狀因子存在一定的正相關性，進一步說明這種因子間的正相關性，是化調方式作用的結果。

4結論

不同處理間棉花農藝性狀的差異導致產量差異較大，其中D3產量最高。通過適當化控手段，可使棉花獲得高產。

相關分析顯示，D3產量與農藝性狀間的相關性最為顯著，說明D3農藝性狀間的相關性最為密切，有利于產量提高。

不同化控方式，會使棉花產量因子和生物性狀因子的內部構成及因子內主要性狀間的關系發生變化，這一變化會導致不同處理產量的差異。D3不同因子構成及因子內主要性狀間的協調促進作用更為合理，對產量提高有促進作用，為該試驗的最佳處理。

參考文獻

[1]蘇欣.開發建設項目土壤流失預測方法研究——以新疆干旱半干旱區為例[J].中國水土保持科學,2013,S1:98-102.

[2]李艷,張鵬飛,唐曉春.氣候變暖背景下塔里木盆地水資源可持續利用[J].地理科學,2011,11:1403-1408.

[3]樊自立,喬木,徐海量,等.合理開發利用地下水是新疆鹽漬化耕地改良的重要途徑[J].干旱區研究. 2011(05): 727-743.

[4]王浩,姜妍,李遠明,等.不同化控處理對大豆植株形態及產量的影響[J].作物雜志,2014(03):63-66.

[5]高金權,王景懷,王瑞卿,等.化控時期對棉花成鈴結構和產量的影響[J].安徽農業科學,2012,28:13753-13754+13812.

[6]韓永亮,路正營,楊玉楓,等.棉花結鈴的空間分布與產量的相關分析[J].河北農業科學,2012(07):15-17.

[7]周桃華,蔡以純. 陸地棉產量與農藝性狀的典型相關和主成份分析[J].安徽農業大學學報,1993(02):140-145.

[8]王漢霞,華含白,李召虎,等.供鉀水平對棉花產量構成及其與產量相關性的影響[J].棉花學報,2011(06):581-586.

[9]路戰遠,咸豐,張建中,等.不同栽培密度對棉花產量及其相關性狀的影響[A].中國棉花學會.中國棉花學會2014年年會論文匯編[C].中國棉花學會,2014:3.

[10]蘇澤春,和加衛,李兆光,等.樹莓主要農藝性狀與小區有效產量的相關和通徑分析[J].江西農業學報,2014,12:59-62+65.

[11]宿俊吉,鄧福軍,陳紅,等.陸地棉主要農藝性狀的變異性、聚類和相關性分析[J].新疆農業科學,2011(08):1386-1391.

[12]李忠南,王越人,李福林,等.玉米主要農藝性狀的相關及因子分析[J].農業科技通訊,2015(01):39-43.

Effects of Different Methods of Chemical Regulation on Agronomic Traits and Yield of Cotton

Li Lin1Tai Hongzhong2Lu Jinbao2Wan Sumei1Hu Shouling1*

(1 College of Plant Science, Tarim University, Alar, Xinjiang 843300)(2 the First Division of Agricultural Science, Xinjiang Construction and Production Crops,Alar, Xinjiang 843300)

AbstractIn order to explore the effects of Chemical Regulations treatments on agronomic traits and yield for cotton the cotton yield, the correlation analysis and factor analysis for plant height, bolls number, leaves number, fruit branch number and boll weight were analyzed. The results showed that five agronomic traits had certain influence on the cotton yield, and the correlationship between the yield and the five agronomic traits of the height, bolls number, leaves number, fruit branch number, boll weight were not entirely consistent. In the D3 treatment, the five traits were highly significantly correlated with the yield. In each treatment, the structure and character of various factors where changed, the bolls number, branches number, boll weight had direct contribution to the cotton yield, whereas the biological traits factors have indirect effects, and D3 treatment was more efficient in promoting the cotton production.

Key wordschemical control methods; agronomic traits; yield; multivariate analysis

中圖分類號：S562

文獻標識碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1009-0568.2016.02.015

文章編號：①1009-0568(2016)02-0086-07

作者簡介：李林(1990-)，男，2014級碩士研究生，研究方向為作物高產栽培理論與技術。E-mail：376315978@qq.com*為通訊作者E-mail：hushoulinghu@163.com

基金項目：新疆生產建設兵團第一師科研計劃“2014ZZ08”；塔里木大學校長基金“TDLH201501”。

收稿日期：①2015-09-01