劉永霞 何應對 連子豪 王麗霞 殷曉敏 唐粉玲 曹宏鑫



摘要 [目的]探究巴西香蕉果指干重與果指形態的相關性。[方法]2019—2020年采用“3414”施肥試驗設計方案,對巴西香蕉(Musa AAA Cavendish cv.‘Baxi)采收期果指干重與主要農藝性狀之間的關系進行相關和通徑分析。[結果]巴西蕉果指干重與果指內弧長、果指外弧長、果指直徑、果柄長、果柄直徑5個農藝性狀呈正相關,與果指外弧長、內弧長呈顯著正相關,香蕉果指直徑對香蕉果指干重的直接作用最大,果指內弧長通過外弧長、果指直徑對果指干重的間接作用最大。對果指干重與主要農藝性狀之間的相關性進行回歸分析,得預測回歸模型FDW=0.326FIA+0.366LFOA+2.399FSL+2.384FD-8.581。[結論]巴西香蕉果指干重與果指形態具有相關性,通徑分析表明,果指內弧長對果指干重的增加具有重要作用,因此,在強調巴西香蕉高產育種的性狀選擇上,可減少果指彎曲度、適當增加果指直徑,既可提高產量,又可提高果指的商品率,增加經濟效益。
關鍵詞 巴西香蕉;果指;干重;形態參數;相關性;定量模型
中圖分類號 S668.1? 文獻標識碼 A
文章編號 0517-6611(2021)11-0005-03
doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2021.11.002
開放科學(資源服務)標識碼(OSID):
Study on the Correlation between the Dry Weight and the Morphology of Brazil Banana Fruit Finger and Its Quantitative Model
LIU Yong-xia,HE Ying-dui,LIAN Zi-hao et al (Haikou Experimental Station,CATAS ,Haikou,Hainan 570102)
Abstract [Objective]To explore the correlation between the dry weight and the shape of fruit finger of Brazil banana.[Method] The correlation and path analysis of the relationship between the dry weight of fruit fingers and the main agronomic traits of Brazil banana (Musa AAA Cavendish cv.‘Baxi) at harvest time was conducted by using the “3414” fertilization experiment design from 2019 to 2020.[Result] The dry weight of Brazil banana fruit finger was positively correlated with five agronomic traits(the inner arc length of fruit finger,the outer arc length of fruit finger,the diameter of fruit finger,the length of fruit stalk and the diameter of fruit stalk),and it was significantly positive with the outer arc length and inner arc length of the fruit finger.The direct effect of banana fruit finger diameter on the dry weight of banana fruit finger was the biggest,and the inner arc length of the fruit finger had the greatest indirect effect on the dry weight of the fruit finger through the outer arc length and the diameter of the fruit finger.Through regression analysis of the correlation between dry weight of fruit finger and main agronomic traits,the regression model was obtained as follows:FDW = 0.326FIA+0.366LFOA+2.399FSL+2.384FD-8.581.[Conclusion]There is a correlation between the dry weight of the fruit finger and the shape of the fruit finger.Path analysis shows that the inner arc length of the fruit finger plays an important role in the increase of the dry weight of the fruit finger.Therefore,in emphasizing the selection of the traits for high-yield breeding of Brazil banana,we can reduce the curvature of the fruit finger and appropriately increase the diameter of the fruit finger,which can improve the yield,the commodity rate of the fruit finger and increase the economic benefits.
Key words Musa AAA Cavendish cv.‘Baxi;Fruit fingers;Dry weight;Morphological parameter;Correlation;Quantitative model
作物功能結構模型(FSPMs)是將作物生長模型的功能與作物形態模型的結構有機結合起來,其結合方法主要有2個:一是以結構模型為基礎,不斷增加其生理過程及對品種和環境條件響應等功能,它已成為FSPMs研究的主要方法[1-3];二是以功能模型為基礎,與作物形態模型結合,如建立形態與生物量關系的作物模型[4-11];建立生物量預測模型可實時了解植株的生長情況,便于及時及合理的澆水、施肥。在香蕉形態模型方面,豐鋒等[12]研究了巴西蕉葉片農藝性狀與產量的關系,并建立回歸模型;安佳佳等[13]研究了7個香蕉品種的葉長、葉寬與實測葉面積之間的關系;劉永霞等[14-17]于2013年建立了巴西香蕉葉面積、葉長、葉寬及長寬乘積間的關系模型,于2014年建立了莖圍、頂部2~6葉總葉面積與產量的模型,于2015年建立了香蕉果實形態與產量模型,而有關香蕉形態指標與生物量的相關關系模型目前研究較少。該研究針對香蕉成熟時段,建立不同栽培條件下的果指干重與果指形態的相關關系模型,通過果指干重與果指形態的相關關系分析及建立過程,找出影響果指干重的指標,為以后不同品種育種研發、株型設計提供理論指導。
1 材料與方法
1.1 供試材料 試驗于2019年6月—2020年6月海南省澄邁縣福山鎮豐西村實施,試驗蕉園的面積共2 hm2。供試土壤pH為5.01,有機質含量31.2 g/kg,全氮含量1.256 g/kg,有效磷26.69 mg/kg,速效鉀141 mg/kg。試驗設N、P、K肥3個因素,4個水平(表1),共計14個處理,每個處理100株。
1.2 主要測定指標
香蕉果實七成熟后每個處理隨機選取2株香蕉,測量所有香蕉果指外弧長(LFOA)、果指內弧長(FIA)、果指直徑(FD)、果柄長(FSL)、果柄直徑(FSD)、果指鮮重(FFW)、果指干重(FDW)。
1.3 數據處理 采用SPSS 22.0、Sigmaplot 14.0和Excel 2017軟件對數據進行處理。采用2、4、6、8、10、12、14處理的香蕉果指數據用于分析香蕉果實形態參數與產量間的相關和回歸分析,1、3、5、7、9、11、13處理的香蕉果指數據用于模型測試和檢驗。利用根均方差RMSE、平均絕對誤差da 和平均絕對誤差與實測值平均值的比值dap 等統計量檢驗模型,并繪制實測值與模擬值的1∶1 關系圖,以檢驗模型。
RMSE=ni=1(OBSi-SIMi)2n(1)
d=|OBSi-SIMi |? (2)
da=dn(3)
dap=daOBSi×100%(4)
其中,OBSi為觀測值,SIMi為模擬值,n為樣本容量[8]。
2 結果與分析
2.1 不同處理的巴西蕉果指形態與生物量的相關分析
巴西蕉果指生物量干重與形態的Pearson相關系數分析見表2。相關系數顯著性檢驗結果表明,香蕉果指生物量干重(FDW)與香蕉內弧長(FIA)、外弧長(LFOA)、果指直徑(FD)、果柄長(FSL)、果柄直徑(FSD)各性狀間均呈正相關,且與香蕉外弧長、內弧長呈顯著正相關。
2.2 巴西蕉果指生物量與果指形態的回歸模型
在相關分析的基礎上,對巴西蕉果指生物量與果指形態進行逐步回歸分析,變量P≤0.05時,該變量被引入回歸方程中;變量P≥0.10時,則被剔除,見表3。
以巴西香蕉果指干重FDW與果指內弧長(FIA)回歸分析為例說明模型形成過程:第一步回歸分析表明,回歸方程中包含常數項和自變量果指內弧長(FIA),巴西香蕉果指干重(FDW)模型1為:
FDW=1.077FIA+2.166(5)
式(5)中,常數項與自變量FIA達顯著水平。
第二步回歸分析表明,回歸方程中包含常數項、自變量FIA、果指外弧長(LFOA),巴西香蕉果指干重模型2為:
FDW=0.653FIA+0.483LFOA-1.362(6)
式(6)中,其常數項、自變量FIA、LFOA達顯著水平。
模型3和模型4的分析同上,最終得到模型4:
FDW=0.326FIA+0.366LFOA+2.399FSL+2.384FD-8581(7)
式(7)中,其常數項、自變量FIA、LFOA的值均達顯著水平。對回歸模型進行方差分析,模型相關系數(r)為0.772,達顯著水平。
表3給出了各自變量的標準化回歸系數Beta即通徑系數,各參數間的簡單相關系數、通徑系數及間接通徑系數的具體關系詳見表4。
由表4可知,4個自變量對香蕉果指干重(y)的直接影響中,果指直徑(x4)的直接作用最大,果指外弧長(x2)次之,果指外內弧長(x1)對香蕉果指干重(y)的直接影響最小。通過分析各個間接通徑系數發現,果指內弧長(x1)通過果指直徑(x4)對果指干重的間接作用較大,其間接通徑系數r12×P2y=0.196,果指外弧長(x2)次之,其間接通徑系數r14×P4y=0.212,果指內弧長(x1)對香蕉果指干重(y)的簡單相關關系達0.657;果指外弧長(x2)對香蕉果指干重(y)的簡單相關關系值為0.650。果指直徑(x4)通過果指內弧長(x1)對果指干重的間接作用也較大,其間接通徑系數r42×P2y=0.166,對香蕉果指干重(y)的簡單相關關系也達到了0.596,使得果指直徑(x4)對香蕉果指干重(y)的影響也較大。因此,果指內弧長(x1)、果指外弧長(x2)、果指直徑(x4)對香蕉果指干重(y)的增加具有重要作用。
2.3 模型檢驗 利用1、3、5、7、9、11、13處理的巴西香蕉果指數據對模型進行檢驗,即分別輸入相應的巴西蕉果指內弧長、果指外弧長、果指直徑、果柄長、果柄直徑5個經濟性狀,可得到相應的果指干重模擬值。實測值與模擬值的1∶1關系圖(圖1)表明,實測值與模擬值擬合效果均較好,其根均方差為2.332 g,dap 值為11%。由此可見,上述量化方法可較好地模擬不同條件下巴西香蕉果指的生物量干重。
3 討論
香蕉果指是植株諸器官中形態與結構最終形成的器官,其形態結構受品種特性、生態條件和栽培措施等因素影響,其形態結構不僅影響香蕉的美觀度,也影響產量,更是決定了香蕉商品價值的高低。該研究根據不同栽培措施下的香蕉果指干重與果指農藝性狀的關系所建立的模型,旨在取形態結構最優化時取得的產量,兼顧香蕉的美觀度,又關注香蕉的商品價值;以生物量為因變量,既能使香蕉生長模型與形態模型相結合,也能通過香蕉干重響應品種和環境條件差異,具有一定的解釋性,為建立功能結構香蕉模型奠定了基礎。試驗也測了香蕉植株不同時期的葉長、葉寬、株高、莖圍、生物量等,后期會將施肥量與葉和果的形態、生物量相結合,以生物量為自變量,將生長模型與形態模型相結合,為育種和栽培科研或農戶提供理化指導。
關于香蕉果指性狀與產量等經濟性狀因子相關性方面的研究,前人開展了相關的工作。李國良等[18]研究表明,在一定范圍內,香蕉隨留梳數的增加,果指逐漸變細、變短,單果指重減少,商品果合格率和效益降低;余海強等[19]研究表明,香蕉果梳數越少,果指外弧長和內弧長長度越大,果指越粗,沒有建立其相關性;劉永霞等[16]研究表明,香蕉的果指外弧長、果指內弧長、果指周長和第三梳果指重與產量呈極顯著正相關,果指數與產量呈負相關,但研究只局限于香蕉第三梳果指。
該研究對不同施肥水平香蕉整梳果指干重與果指5個經濟性狀進行了分析,通過大量數據分析擬合,建立了香蕉果指干重與果指農藝性狀的回歸方程: FDW=0.326FIA+0.366LFOA+2.399FSL+2.384FD-8.581。
通過對各參數間相關系數的分解,發現香蕉果指直徑對香蕉果指干重的直接作用最大,這與劉永霞等[16]的研究相同,果指內弧長通過外弧長、果指直徑對果指干重的間接作用最大。
4 結論
該研究分析了巴西香蕉果指干重與果指內弧長、果指外弧長、果指直徑、果柄長、果柄直徑5個經濟性狀相關關系,建立了香蕉果指干重預測回歸模型:FDW=0.326FIA+0.366LFOA+2.399FSL+2.384FD-8.581,實測值與模擬值擬合效果均較好。用此模型指導生產,一方面可為香蕉育種提供多種株型方案啟示作用,如增加內弧長可顯著增加果指干
重,減少果指的彎曲度,還可以減少殘次果;另一方面也可應用于香蕉栽培調控,為良種良法配套提供新方法,進一步推動香蕉栽培數字化研究。
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