黃淮南片小麥區域試驗品種(系)的生產潛力及主要系譜分析

宋曉霞,吉萬全

(1.河南省漯河市農業科學院，河南漯河 462000； 2.西北農林科技大學農學院，陜西楊凌 712100)

小麥是中國主要的糧食作物之一，常年種植面積約2 133萬hm2，占全國耕地面積的30%[1]，其產量豐欠和品質優劣，直接影響國家糧食安全和人民日常消費[2-3]。黃淮南片麥區是中國小麥主產區[4]，包括河南省的大部分地區(除信陽市和南陽市的部分區域)、安徽省的淮北地區(阜陽市、亳州市、蚌埠市、宿州市、淮北市等)、江蘇省的淮北地區(淮安市、徐州市、連云港市、鹽城市、宿遷市)、陜西關中地區(寶雞市、咸陽市、西安市和渭南市)[5]，該區域小麥常年播種面積866.7萬hm2以上，面積和總產均占全國的40%以上。新《中華人民共和國種子法》的頒布實施大大提高了小麥種子生產者、經營者和育種者的積極性，推動了小麥新品種選育和種子產業的快速發展，新品種數量明顯增加[6]。截止2015年，國家審(認)定小麥品種462個，每年參加國家區域試驗的品系數以百計[7-8]。區域試驗是小麥品種審定和新品種推廣的重要環節[9]，是推動小麥品種更新換代的源動力，代表了當前中國小麥育種的水平和發展趨勢[10-11]。本研究選用2009-2017年度黃淮南片冬麥區試驗數據，對黃淮南片小麥品種(系)的來源和產量進行分析，以期為該區域小麥品種的選育和利用提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

依據2009-2017年度國家冬小麥品種試驗匯總資料，對2009-2017年度參加黃淮南片區域試驗的283個品種(系)的選育情況、品種系譜、產量潛力等進行分析。

1.2 數據分析

為探討每年度平均產量的形成及其與對照品種和試驗品種產量的關系，將各試驗收獲年度的對照品種平均產量(x1)、剔除對照品種后的平均產量(x2)、最高產量(x3)和最低產量(x4)、剔除重復試驗品種的平均產量(x5)、剔除重復試驗品種的最高產量(x6)和剔除重復試驗品種的最低產量(x7)等作為自變量，以該年度的平均產量(y)為依變量，進行逐步回歸分析。

采用Microsost Excel 2003和DPS15.10軟件進行數據的統計分析。

2 結果與分析

2.1 參試品種(系)的構成與審定情況

2009-2017年度黃淮南片小麥品種區域試驗共32組，參試品種(系)283個，其中冬水共23組(早播組)，有完整試驗的試驗點19個，鑒定品種206個；春水共9組(晚播組)，有完整試驗的試驗點17個，鑒定品種77個。參加試驗的283個品種(系)，通過國家審定的107個，通過率為37.81%。由表1可以看出，小麥品種的選育速度明顯加快，參加試驗的品種(系)數呈現擴大趨勢，通過國家審定的品種數逐漸增多。

由表2可知，河南省的小麥育種實力最強，提供參試品種(系)的單位有68個，提供試驗品種(系)165個，占試驗品種(系)總數的58.30%；通過國家審定的品種62個，占審定品種的57.94%。按選育單位和行業統計(表3)，農業科研單位和農業企業是黃淮南片小麥育種的主力軍，提供的參試品種(系)數分別為123個和115個，二者共占試驗品種(系)總數的84.10%。通過國家審定的品種中，農業科研單位和農業企業選育的品種(系)數分別為52個和47個，二者共占試驗品種(系)總數的92.52%。隨著《種子法》的修改、農作物種子企業資格和種子市場經營的需要，企業育種的熱情高漲，提供參試的品種(系)數逐漸超過了農業科研單位，成為黃淮南片小麥育種的主要力量。分析審定品種(系)數占參試品種總數的比例，也就是育種效率，全部試驗的育種效率為37.46%，其中教學單位為21.88%，農業科研單位為42.28%，種子企業為38.26%，其他為23.08%。

進一步對育種單位進行分析(表4)發現，居于前14位的育種單位提供的參試品種(系)共135個，占參試品種(系)總數的47.70%，其中58個通過國家審定，占審定品種總數的54.21%，表明這些單位是當前中國黃淮南片小麥育種的主力軍。這14個單位中，教學單位1個，參試品種(系)有20個，通過審定4個；科研單位9個，參試品種(系)有91個，通過審定41個；企業4個，參試品種(系)有24個，通過審定13個。從14個育種單位所處的地域看，安徽省1個，河南省8個，江蘇省2個，陜西省1個，中央直屬2個。

表1 參試品種(系)數和通過國家審定品種數Table 1 Number of participating trial varieties(lines) and the number of approved varieties in the trials from 2009 to 2017

表2 各省及中央直屬單位參試品種(系)數及審定品種數Table 2 Number of participating trial varieties(lines) and the number of approved varieties by provinces and government affiliated institutes in the trials from 2009 to 2017

表3 不同行業參試品種(系)及審定品種的數量Table 3 Number of the tested and approved varieties in different industries in the trials from 2009 to 2017

表4 參試品種(系)數量居前14名的育種單位及審定品種數Table 4 Top 14 breeding units providing tested varieties and the number of approved varieties in the trials from 2009 to 2017

Ⅰ：河南省農業科學院；Ⅱ：西北農林科技大學；Ⅲ：河南省新鄉市農業科學院(包括新鄉敦煌種業和河南九圣禾新科種業有限公司)；Ⅳ：中國農業科學院作物科學研究所；Ⅴ：江蘇徐淮地區淮陰農業科學研究所(包括淮安農科所)；Ⅵ：洛陽市農林科學院(包括洛陽市中墾種業科技公司)；Ⅶ：漯河市農業科學院；Ⅷ：安徽省農業科學院作物研究所； Ⅸ：周口市農業科學院；Ⅹ：河南豐德康種業有限公司(包括天存小麥研究所)；Ⅺ：中國農業科學院棉花研究所(包括中棉種業科技股份有限公司)； Ⅻ：河南天民種業有限公司；ⅩⅢ：江蘇瑞華農業科技有限公司；ⅩⅣ：河南省許科種業有限公司。

Ⅰ:Henan Academy of Agricultural Sciences;Ⅱ:Northwestern Agriculture and Forestry University;Ⅲ:Xinxiang Academy of Agricultural Sciences(includesing Xinxiang Dunhuang Seed Industry and Henan Jiushenghe Xinke Seed Industry Co. Ltd), Henan Province;Ⅳ:Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences(includinges Huai’an Agricultural Science Institute);Ⅴ:Huaiyin Agricultural Science Research Institute, Xuhuai District, Jiangsu;Ⅵ:Luoyang Academy of Agriculture and Forestry (includesing Luoyang Zhonghao Seed Industry Technology Company);Ⅶ:Luohe Academy of Agricultural Sciences;Ⅷ:Crop Research Institute of Anhui Academy of Agricultural Sciences;Ⅸ:Zhoukou Academy of Agricultural Sciences； Ⅹ:Henan Fengdekang Seed Industry Co. Ltd. (includinges Tiancun Wheat Research Institute);Ⅺ:Cotton Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences(includinges China Cotton Seed Industry Technology Co. Ltd. );Ⅻ:Henan Tianmin Seed Industry Co. Ltd.; ⅩⅢ:Jiangsu Ruihua Agricultural Technology Co. Ltd.;ⅩⅣ:Henan Xuke Seed Industry Co. Ltd.

2.2 產量潛力分析

從9年的試驗情況來看，對照品種除強筋對照豫麥34和藁麥8901外，冬水組2009年為新麥18和周麥18，2010年后對照品種均為周麥18；春水組對照品種均為偃展4110，2017年增加周麥18作為第2對照。

2.2.1 平均產量的形成因素與關聯

對各年度的平均產量及對照品種和試驗品種(系)產量和影響因素進行逐步回歸分析(表5和表6)，進而建立了如下回歸方程：

冬水組y1=23.801+0.223x1.1+1.037x1.3+1.093x1.5-1.370x1.6

春水組y2=-9.768+0.052x2.1+0.742x2.2+0.211x2.5

結果分析發現，冬水組年度平均產量(y1)與對照品種平均產量(x1.1)之間的相關性達顯著水平，與最高產量(x1.3)、剔除重復試驗品種的平均產量(x1.5)和剔除重復試驗品種的最高產量(x1.6)之間的相關性達極顯著水平，說明對照品種產量、最高產量、剔除重復試驗品種的平均產量和剔除重復試驗品種的最高產量均為冬水組平均產量形成的主要影響因素，而最低產量對平均產量的影響則不明顯。春水組年度平均產量(y2)與對照品種平均產量(x2.1)之間的相關性達顯著水平，與剔除對照后平均產量(x2.2)和剔除重復試驗品種的最高產量(x2.6)之間的相關性達極顯著水平，說明對照品種平均產量和剔除重復試驗品種的最高產量以及剔除對照后的平均產量均為春水組平均產量形成的主要影響因素。

2.2.2 試驗地點和年份對平均產量的影響

以試驗地點和試驗年份為自變量，以平均產量為依變量，分別進行逐步回歸分析，并構建了冬水組和春水組的回歸方程。

“該檢查的檢查，該治病的治病，該面對的面對。”隨著就醫過程的深入，我作為病患家屬也開始樂觀起來，“面對就是了”。

冬水組yW.L=165.929+0.270D1.5+0.026D1.8-0.076D1.9+0.212D1.15+0.189D1.16+0.047D1.17-0.016D1.19

春水組yS.L=140.418+0.248D2.10+0.135D2.12+0.320D2.13

回歸分析結果表明，在試驗地點中，冬水組平均產量受渦陽(D1.8)、阜陽(D1.9)、寶雞(D1.17)和楊凌(D1.19)4個試驗點的影響顯著，受商丘(D1.5)、宿遷(D1.15)和淮海(D1.16)3個試驗點的影響極顯著；春水組平均產量受宿州(D2.10)、淮陰(D2.12)和宿遷(D2.13)3個試驗點的影響極顯著。說明，這些試驗地點的產量在各試驗地點中表現為較高或者較低，從而影響到平均產量。另外，以試驗年份為自變量，根據構建的回歸方程(冬水組yW.Y=0.111N1.1+0.111N1.2+0.111N1.3+0.111N1.4+0.111N1.5+0.111N1.6+0.111N1.7+0.111N1.8+0.111N1.9；春水組yS.Y=-0.0001+0.111N2.1+0.111N2.2+0.111N2.3+0.111N2.4+0.111N2.5+0.111N2.6+0.111N2.7+0.111N2.8+0.111N2.9)分析試驗年份與產量關系發現，冬水組和春水組的平均產量受9個年度的影響均達到極顯著水平，且回歸方程的系數均為0.111，說明各年度的產量對平均產量均有影響，且貢獻大小基本接近。

2.2.3 參試品種(系)平均產量與對照品種的比較

對照品種是小麥品種試驗的標準。自2009年以來，冬水組和春水組分別以周麥18和偃展4110為對照品種。剔除不完全承擔試驗的試驗點，每年試驗點的分布均相同，可以假設試驗地點的耕作制度和管理水平基本相同，那么氣象條件，如光照、溫度、降雨、濕度等，就是影響產量形成的主要因素。分析各影響因素與遺傳型的互相作用，并對各年度產量、對照品種產量及其殘差進行整理(表6)，發現冬水組對照品種周麥18的產量與全試驗的平均產量間的殘差為負值，即在2009、2015和2016年周麥18的產量均高于區試所有參試品種(系)的平均產量，其他年份低于平均產量，且差距越來越大；春水組對照品種偃展4110的產量一直低于參試品種(系)的平均產量，殘差占對照品種的比例也從2009年的1.678%增加到2017年的9.905%，說明該區域近年來小麥育種產量改良取得了一定的成效。

表5 各年度試驗8個變量的實際值Table 5 Actual value of eight variables in the trials from 2009 to 2017 kg·667 m-2

冬水組各產量變量為當年該變量的加權平均值；對照品種，冬水組為周麥18，春水組為偃展4110，第2對照的產量均剔除不計。y1和y2分別表示冬水組和春水組的平均產量。相應的x1和x2表示冬水組和春水組中各自的變量，變量中小數點后的數字分別代表，1:對照品種平均產量；2:剔除對照后的平均產量；3:最高產量；4:最低產量；5:剔除重復試驗品種的平均產量；6:剔除重復試驗品種的最高產量；7:剔除重復試驗品種的最低產量。

The yield of each variable in the early sowing group was is the weighted average of the year;The yield of the control was is Zhoumai 18 in the early sowing group, and Yanzhan 4110 in the late sowing group and the second the output of the second control is eliminated.y1andy2represent the average yields of early sowing group and late sowing group respectively. The correspondingx1andx2represent the variate in each group. The number of variate following the decimal point mean the differential traits.1:The average yield of control; 2:The average yield of tested varieties; 3:The highest yield; 4:The lowest yield; 5:The average yield of non-repeat tested varieties; 6:The highest yield of non-repeat tested varieties; 7:The lowest yield of non-repeat tested varieties.

表6 參試品種(系)各年度平均產量與對照品種平均產量的比較Table 6 Comparison of average yield of the test materials and control varieties in the trials from 2009 to 2017 kg·667 m-2

殘差為年度試驗平均產量及各試驗品種與對照品種間的產量差距。

The residual is the average yield of the annual test and the yield difference between the test varieties and the control varieties.

2.2.4 參試品種(系)最高、最低產量與對照品種的比較

表7 參試品種(系)各年度最高產量與對照品種平均產量的比較Table 7 Maximum yield of the test materials and average yield of the control varieties in the trials from 2009 to 2017 kg·667 m-2

表8 參試品種(系)各年度最低產量與對照品種平均產量的比較Table 8 Minimum yield of the test materials and average yield of the control varieties in the trials from 2009 to 2017 kg·667 m-2

2.3 參試品種(系)的育種方法和系譜分析

進一步對參試品種(系)的育成方法、親本及其基因來源進行分析，發現雜交育種仍然是目前主要的育種方法(表9)，輻射誘變、輪回選擇及太谷核不育等技術均為次要育種方法，僅在有條件的單位開展。

在親本遺傳基礎上，采用王步云等[12]的親緣系數法進行分析，周麥系列、百農矮抗58及其改良系作為親本的使用頻率越來越高，對提高黃淮南片小麥品種的產量做出了貢獻。但同時也導致品種的遺傳基礎越來越狹窄，小麥發生病害的潛在風險不斷增高。對參試品種(系)進行系譜追蹤(表10)發現，一級系譜的親本有221個，前10位的親緣系數值累加為165.00，占親緣系數值總和的74.66%，其中周麥系列和百農系列位居前2位，二者的親緣系數值為39.82，約占親緣系數值總和的18.02%；二級系譜的親本有264個，其中前10位的親緣系數值為121.70，占親緣系數值總和的46.10%，其中周麥系列(包括周麥9號，周麥8425B)占20.42%。

表9 主要參試品種(系)的育成方法及其所育成的品種數量Table 9 Breeding methods and numbers of main test materials in the trials from 2009 to 2017

3 討論和建議

黃淮南片不僅是中國的小麥主產區，也是小麥育種的優勢區域。2009-2017年該區域參加品種試驗的育種單位達86個，育出品種(系)283個，通過國家審定的品種達107個，育種單位數、參試品種(系)數和通過國家審定的品種數均據全國各麥區之首。在這些育種單位中，2011年前，以科研單位為主，每年供種數占45.83%～66.67%；2012年后，企業的供種數量超過科研單位，每年的供種數量占比從2009年的20%上升至2017年的60.71%，成為主要的育種力量。在86個小麥供種單位中，以河南周口市農科院、江蘇瑞華農業科技有限公司和江蘇徐淮地區淮陰農業科學研究所的育種效率最高，參試品種(系)數分別為7個、5個和10個，通過國家審定數分別為6個、5個和8個，育種效率分別達85.71%、100%和80.00%。

表10 主要參試品種(系)的親緣系數總值Table 10 Total coefficient of parentage of varieties(lines) in the trials from 2009 to 2017

黃淮麥區自然條件和生產水平較高，是小麥高產和中強筋的適宜生態區，對小麥品種的產量性狀和品質需求也較高[13-14]。2009-2017年冬水組的平均產量殘差提高6.04%，每年提高6.38 kg·667 m-2；春水組的平均產量殘差提高4.32%，每年提高2.30 kg·667 m-2，說明近年來該地區的育種水平不斷提高，品種改良效果明顯，這與張清海等[15]的分析結果一致。

各年度的最優品種(系)，表現為適應性廣，抗逆性強，穩產性好，特別是最優動態穩定性較好。年度最差品種(系)一般產量水平較低，產量三因素不協調，適應性低，穩產性差，與付亮等[16]的研究結論一致。最優品種(系)的殘差加大，最差品種(系)殘差的縮小，表明各育種單位間的育種水平在縮小。最優品種(系)與對照品種的殘差逐年加大，最差品種(系)與對照品種的殘差的逐年縮小，表明該地區的小麥育種水平不斷提高，品種(系)改良效果明顯，但也與對照品種長期繁殖的種性退化有關。

對照品種的產量出現退行性下降，一方面可能是因為試驗地塊變化，土壤質地、土壤肥力以及局部氣候環境發生了改變[17]，另一方面可能與對照品種長時間繁殖中某些位點的基因缺失或者變異有關。張舒娜等[18]研究表明，由于小麥品種內存在遺傳異質性，某些位點呈現微效多基因，在與環境等外在因素作用下，通過人工選擇和自然選擇發生遺傳漂變或者基因漂移，導致種性退化。因此，對照品種在繁殖中首先要選擇足夠大的群體保持該品種的原始遺傳型典型性，其次要在選育當地進行繁種，保持該品種的選育環境條件不變，第三及時為各承擔試驗單位提供新品種，保持對照的標準不變。本研究顯示，春水組對照品種與平均產量的差距，在2014-2017年分別為5.55%、6.65%、8.26%和9.90%，超過國家審定標準中5%的水平[19]，需考慮對照品種的更換與產量提高。

親本資源越來越狹窄，在抗逆性等方面存在潛在風險。一級親本和二級親本均以周麥系列為主要種質[20]，加之其改良系如百農矮抗58等的應用，有進一步加大應用比例的趨勢。雖然該種質的應用對提高本地區小麥的產量有重要貢獻，但其籽粒加工品質不優，以及抗病基因的單一化[21]，使本地區的潛在風險也在加大。在抗銹病方面，要抗源基因多元化，特別是對西農系列、淮麥及濟麥系列種質的利用。但是對赤霉病抗性基因的利用，才剛剛起步，無明顯進展[22]。

企業商業化育成品種及商業化育種成效明顯。在2009-2017年的9年間，以市場為導向、科技為支撐、企業為主體的商業化育種已經形成，專家兼職自建企業、成果作價入股、平臺共建共享等科企合作模式方興未艾，取得了明顯成效。在材料確權、利益共享制度化的前提下，產學研政聯合攻關機制加快構建，有力地推動了種業成果轉化，調動了科研人員的積極性，強化了科研瞄準市場的創新導向機制。預期在國家加快農業綠色發展、提質增效和種業創新發展的形勢下，迫切要求深入推進良種聯合攻關，強化機制創新，科研和企業在基礎研究和商業化育種上實現大突破，在資源材料上實現大整合，在育種技術上實現大集成，在產業鏈條上實現大貫通。

優質品種、綠色品種、特殊類型品種的育成和審定呈現逐步加強的趨勢。如抗赤霉病品種的選育和鑒定，審定品種中加工品質指標的提高，特殊類型小麥品種的選育得到了重視。節水、節能型、適宜于機械化、輕簡化小麥品種的選育，也得到了關注。