飼料大麥鳳03-39 主要產量構成因子與產量的相關分析和通徑分析

蔡秋華 官崇圭 楊俊青 劉 帆 李國強 李 江 張 睿 王 艷 嚴紹萍

（1 云南省大理白族自治州農業科學推廣研究院，大理 671005；2 巍山彝族回族自治縣農業技術推廣站，云南巍山 672400）

鳳03-39 是大理州農業科學推廣研究院糧作所采用系統育種方法選育的飼料大麥新品種，2013年通過云南省大麥品種登記，2019 年入選云南省大麥主導品種。該品種具有高產、穩產，抗條紋病、網斑病、條銹病和葉銹病，抗旱耐寒，適應性廣，熟相好，糧草雙高等優良特性，在大理州的多個縣及云南省大麥主產區具有較好的應用前景[1]。有研究表明，大麥不同遺傳特性、生態條件和栽培管理措施等相互作用影響了品種的群體結構和產量構成因素，進而決定了大麥產量[2-3]。建立合理的群體結構，協調發展產量構成因素是實現大麥高產的關鍵。

產量是育種研究的主要目標之一，大麥產量與有效穗數、小穗數、單株粒重、穗實粒數、莖蘗總數、株高、穗長、千粒重、基本苗、生育期等性狀之間存在著復雜的相關關系[4-7]。不同的高產品種，其產量構成因子對產量的貢獻以及相關程度也不盡相同；而同一品種在不同的生態條件和栽培措施下，其產量水平也有很大差異[8]。劉帆等[9]研究認為有效穗數對啤酒大麥鳳大麥7 號的產量貢獻較大，穗實粒數次之，而最高莖蘗數和千粒重對產量則表現為負值。趙加濤[8]對保大麥14 號分析發現有效穗數與產量關系最密切，高產栽培需要協調好有效穗數、穗實粒數、千粒重三者的關系。郜戰寧等[10]通過對河南省13 個啤酒大麥品種（系）分析發現有效穗數與產量呈極顯著正相關，穗粒數與產量呈正相關，株高與產量呈負相關。明確產量構成因素與產量及其間的相互關系，對于制定大麥高產栽培措施作用重大，以便在栽培上對產量構成因素進行合理調控，從而在生產上采取有效措施提高大麥產量。為了進一步研究各性狀與產量的相關性，本試驗通過對大理州農科院糧作所選育的飼料大麥品種鳳03-39 的6 個產量構成性狀進行分析，旨在探究其合理的高產結構和增產途徑，在農業生產過程中采取適宜的栽培措施，促進并協調好相關性狀的生長發育，實現高產、超高產目標。

1 材料與方法

1.1 試驗材料和試驗基本情況材料為飼料大麥品種鳳03-39。采集2011-2013 年度大理州大麥品種區域試驗 6 個試點共2 年的試驗數據。試驗點的設置包含了大理州不同自然生態環境、氣候類型和栽培條件。海拔范圍為1260～2200m。

1.2 試驗方法試驗均采用隨機區組排列，重復3次，小區面積10m2，四周設置保護行。選擇當地大麥最佳節令播種，田間管理及肥水調控措施略高于當地大田水平，生育期間防蟲不防病。數據處理采用Excel 2007 和SPSS 20.0 軟件進行統計檢驗，計算鳳03-39 的產量構成6 因素（基本苗 x1、最高莖蘗數 x2、有效穗數x3、穗實粒數x4、千粒重 x5、株高x6）的變異系數、相關系數和通徑系數，構建各產量因素與產量的多元回歸方程，分析其對產量的影響及互作效應。

2 結果與分析

2.1 產量及產量構成因子的田間表現鳳03-39產量及各因子2 年6 個試點的性狀表現見表1。每667m2基本苗為 10.4 萬～19.2 萬，平均為16.6 萬；最高莖蘗數49.7 萬～95.3 萬，平均為65.5 萬；有效穗數29.0 萬～65.9 萬，平均為41.0 萬；成穗率為62.72%；穗實粒數30.8～47.8 粒，平均為39.5 粒；千粒重28.5～39.4g，平均為33.5g；株高63～99cm，平均為82.8cm；產量318.9～688.9kg，平均為501.0kg。可見，鳳03-39 是一個穗實粒數多、株高適中、高產、增產潛力大的品種。

表1 鳳03-39 產量及產量構成因子性狀表現

2.2 產量與產量構成因子的變異性分析產量及產量構成因子變異系數大小順序為：有效穗數>產量>最高莖蘗數>穗實粒數>基本苗>株高>千粒重（表2）。結果說明有效穗數、產量、最高莖蘗數受栽培環境的影響最大，穗實粒數、基本苗、株高次之，千粒重受環境的影響最小。

表2 鳳03-39 產量及各因素變異系數

2.3 產量與產量構成因子的相關性分析由表3可知，各因素與產量（y）的簡單相關系數除穗實粒數（x4）為負值外，其余均為正值，分別為：r1y=0.093，r2y=0.659，r3y=0.790，r4y=-0.138，r5y=0.306，r6y=0.401。相關系數（絕對值）大小依次為：有效穗數（x3）>最高莖蘗數（x2）>株高（x6）>千粒重（x5）>穗實粒數（x4）>基本苗（x1），除穗實粒數與產量呈較小的負相關外，其他性狀與產量呈正相關性。其中，各因子與產量之間：有效穗數、最高莖蘗數與產量呈極顯著正相關性；各因子之間：有效穗數與穗實粒數呈極顯著負相關，最高莖蘗數與千粒重呈極顯著正相關，穗實粒數與千粒重呈顯著正相關。值得注意的是，最高莖蘗數、有效穗數等反映群體的性狀與穗實粒數、千粒重等反映植株個體的性狀間存在相互制約或相互促進的關系，說明鳳03-39 的群體與植株個體之間相互影響，高產栽培措施應通過構建合理群體，處理好群體與個體間的矛盾，才能達到穩產、高產的目的。

表3 相關系數及顯著檢驗結果

偏相關分析是指當2 個變量同時與第3 個變量相關時，將第3 個變量的影響剔除，只分析另外2個變量之間相關程度的過程[12]。偏相關分析結果顯示（表4），產量與有效穗數（x3）的偏相關系數最大；其次是穗實粒數（x4）；產量與最高莖蘗數（x2）、千粒重（x5）、株高（x6）的偏相關系數較小；產量（y）與基本苗（x1）的偏相關系數表現為負值。結果表明，剔除其他因素的影響，有效穗數和穗實粒數對鳳03-39 的影響較大，在高產創建中，應重點關注這2個因素。

表4 偏相關系數

2.4 對因變量y 實施正態性檢驗正態性檢驗用于檢驗數據是否符合正態分布。Kolmogorov-Smirnov 適用于大樣本的檢測，而Shapiro-Wilk 適用于小樣本的檢驗[13]。本研究n=12 屬于小樣本（表5），因此對因變量y 進行正態性檢驗后利用Shapiro-Wilk 的 輸 出 結 果。Shapiro-Wilk 統 計 量0.932，顯著水平Sig.=0.406 >0.05，所以因變量y 服從正態分布，即y 是正態變量，可以進行回歸分析。

表5 正態性檢驗輸出結果

2.5 產量與產量構成因子的逐步回歸分析回歸分析結果見表6～8。由表6 可知，回歸方程的相關系數R 和決策系數R2隨著產量構成因子被逐步引入方程而逐漸增大，說明引入的產量構成因子對產量的作用在增加。決定系數R2=0.882，而剩余因子，該值較大，說明對鳳03-39 產量有影響的自變量不僅有有效穗數（x3）、穗實粒數（x4）這2 個因子，還有一些影響較大的因素沒有考慮到，有待今后進一步研究。

表6 模型匯總c

表7 可得回歸方程為：

顯著性檢驗結果表明，有效穗數（x3）、穗實粒數（x4）的偏回歸系數的顯著性檢驗均小于0.05，說明有效穗數（x3）、穗實粒數（x4）與產量（y）之間存在顯著性差異，建立的回歸方程有統計學意義。當2 個自變量中的1 個取值固定在試驗范圍內某一水平時，有效穗數（x3）每增加1 萬穗，產量（y）增加12.075kg；穗實粒數（x4）每增加1 粒，產量（y）增加12.802kg。

表7 回歸系數輸出結果a

其他產量構成因子，即基本苗（x1）、最高莖蘗數（x2）、千粒重（x5）和株高（x6）等對產量的貢獻不明顯，所以未被引入回歸方程中而被排除（表8）。

2.6 產量與產量構成因子的通徑系數分析通徑分析是簡單相關分析的繼續，在多元回歸的基礎上將相關系數加以分解，通過直接通徑、間接通徑及總通徑系數分別表示某一變量對因變量的直接作用效果、通過其他變量對因變量的間接作用效果和綜合作用效果[14]。因此，建立在通徑系數概念之上的通徑分析，比相關分析和回歸分析更為精確，同時能考慮到兩兩（原因）對結果的影響，使多變量資料的統計分析更為合理[15]。

由表7 可知，基于回歸分析的結果，得出有效穗數（x3）、穗實粒數（x4）對產量（y）的通徑系數（直接作用）分別為：P3y=1.234、P4y=0.674。結果表明，有效穗數對產量的直接作用最大，穗實粒數的直接作用最小，其他產量構成因子對產量的作用不明顯，已在回歸分析階段被排除，而未列入通徑分析中。

表8 已排除的變量c

公式：

簡單相關系數（riy）=xi 與y 的直接通徑系數（Piy）+所有xi 與y 的間接通徑系數 （1）

xi 與y 的間接通徑系數=相關系數（rij）通徑系數（Pjy） （2）

由公式（1）可以計算出x3、x4 與y 的簡單相關系數：

r3y=P3y+X3y=P3y+r34P4y=1.234+（-0.658×0.674）=0.790

r4y=P4y+X4y=P4y+r43P3y=0.674+（-0.658×1.234）=-0.138（結果與表4 一致）

由公式（2）可以計算出x3、x4 與y 的間接通徑系數：

通過分析間接通徑系數發現（表9），有效穗數（x3）通過穗實粒數（x4）對產量（y）的間接負作用僅為-0.443，但有效穗數對產量的直接作用較大（P3y=1.234），從而使有效穗數（x3）對產量（y）的影響較大，其簡單相關系數r3y達到了0.790；穗實粒數（x4）通過有效穗數（x3）對產量（y）的間接負作用較大，其間接通徑系數達-0.812，但穗實粒數（x4）對產量（y）的直接作用較小（P4y=0.674），從而穗實粒數（x4）對產量（y）的影響較小，二者的簡單相關系數r4y僅為-0.138。另外，產量構成因子之間相關性分析發現，有效穗數（x3）和穗實粒數（x4）呈極顯著負相關關系，r34達到-0.658（表3）。因此，協調好有效穗數（x3）和穗實粒數（x4）二者之間的關系對鳳03-39 的增產意義較大，結論與前人研究結果[16]一致。從結果看來，在生產中應盡可能地提高有效穗的數量，避免穗實粒數對產量的負面作用，才能保證鳳03-39 達到高產。

表9 簡單相關系數的分解

3 結論與討論

通過分析發現，鳳03-39 產量構成因子的變異系數、相關性、回歸分析和通徑分析的結果不完全一致。在變異系數分析中，其大小順序為：有效穗數 > 最高莖蘗數 > 穗實粒數 > 基本苗 > 株高 > 千粒重；相關性分析中，與產量相關程度大小依次為：有效穗數 > 最高莖蘗數 > 株高 > 千粒重 > 穗實粒數 > 基本苗；回歸分析中，經過逐步回歸分析、顯著性檢驗，篩選出有效穗數（x3）和穗實粒數（x4）2 個主要產量影響因子，建立最優擬合模型為：y=-499.698+12.075x3+12.802x4；通徑分析中，基于回歸分析計算出二者對產量的影響大小依次為：有效穗數 > 穗實粒數。多種分析方法證明鳳03-39 產量構成因子中有效穗數與產量的關系最為密切，提高有效穗數是獲得高產的關鍵，這與前人研究結果[8-10]一致。穗實粒數對產量的直接作用僅次于有效穗數呈正效應，穗實粒數通過有效穗數對產量有負向間接效應，應對其進行合理控制，與楊金華等[11]、陳霞[17]、徐建龍等[18]研究結果一致，與趙加濤[8]、郜戰寧等[10]的研究結果略有差異。推測可能由于鳳03-39 屬于多棱大麥，每穗實粒數在30.8～47.8 粒之間，對于本品種適應性而言已經達到了當地最高水平，若再盲目追高恐因莖稈無法承受造成倒伏而影響產量。最高莖蘗數對產量的直接作用為正值，其他產量構成因子（基本苗、千粒重、株高）對產量的直接作用不大。因此，鳳03-39 的高產栽培技術應注意協調好有效穗數、最高莖蘗數與穗實粒數三者的關系，重點關注有效穗的數量，通過適當的基本苗數量來合理提高最高莖蘗數從而增加有效穗數，避免穗實粒數盲目追高，協調好群體與個體之間的關系，是獲得高產栽培的前提。

生產中，鳳03-39 高產高效栽培技術應把握好以下幾點：一是選擇肥力中上等的田地，掌握土壤墑情適時播種，合理密植，確保麥苗齊、全、勻、壯，防止苗弱和預防后期倒伏，培育壯苗是關鍵；二是及時灌好出苗、拔節、孕穗抽穗和灌漿水，增施有機肥、重施基種肥、適施分蘗肥，保證分蘗力，提高有效穗數；三是做好田間管理，因有效穗數和穗實粒數相互制約，應合理協調二者之間的關系，注重群體有效穗數的提高，避免個體穗實粒數的盲目增大；四是掌握在蠟熟末期或完熟期適時收獲，保證籽粒質量。