長江中下游小麥品種數量性狀與產量性狀的相關分析與通徑分析

戴寶生， 邢 煒， 張華崇， 趙樹琪， 李 蔚， 徐碧林， 呂銳玲

(1.黃岡市農業科學院， 湖北 黃岡 438000；2.黃岡師范學院生物與農業資源學院，經濟林木種質改良與資源綜合利用湖北省重點實驗室，大別山特色資源開發湖北省協同創新中心， 湖北 黃岡 438000)

小麥是重要的糧食作物，是全世界1/3以上人口的主食來源，小麥生產面積、產量及貿易額居世界糧食作物之首[1]。中國是世界小麥第一大生產國、消費國和貿易國，常年產量約占全球總產17%。小麥是中國第三大糧食作物，小麥生產對我國社會經濟發展、人民生活水平提高、國家糧食安全和社會穩定具有極其重要的作用[2]。

2000年以來我國小麥進入產量質量同步提升階段，小麥主產區進一步集中到黃淮麥區和長江中下游麥區，高產矮稈抗逆優質品種大面積普及，優質麥得到較快發展，產量得到進一步提高[3]。但是長江流域小麥單產水平仍遠低黃淮麥區。如何進一步提高小麥單產，成為長江中下游小麥生產的一個重要課題[4]。小麥產量系統是一個動態的復雜系統，小麥產量構成因素性狀間存在相互制約、相互補償的關系。多元統計分析方法如相關分析、主成分分析等在小麥性狀關系解析中得到了廣泛的應用[5-8]。

丁明亮等[9]以2008—2018年參加云南省小麥區域試驗的171份品種(系)為試驗材料，采用聚類分析、相關分析、主成分分析、逐步回歸分析等多元分析等對云南育成小麥的13個品質性狀進行分析與綜合評價，并剖析主要品質性狀的演變規律。陳久月等[11]分析了2010—2011年國家小麥新品種區域試驗數據，認為小麥有效穗數是影響產量的主要因素。馬巧云等[10]分析北京市小麥區域試驗高水肥組參試品種的產量及主要農藝性狀表現和變化趨勢，認為產量三要素中穗粒數與千粒重呈正相關，有效穗數與穗粒數、千粒重均呈負相關，產量與其構成三要素間均呈正相關，提出北京地區在選育小麥高產品種時應重點考慮千粒重對產量的影響，適當增加穗粒數，同時注意協調有效穗數和穗粒數的矛盾。王漢霞等[13]以2014—2017年北京市小麥預備試驗、區域試驗和生產試驗的數據資料為依據,對京花12號的產量與產量構成因素進行相關分析和通徑分析，認為在合理增加穗數的基礎上，主攻穗粒數、同時兼顧穩定穗粒重來提高產量。王會偉等[12]依據2015—2018年度國家冬小麥黃淮南片水地組區域試驗和生產試驗等試驗數據，分析了鄭麥1860高產穩產特性，認為有效穗數與產量呈極顯著正相關，生產上可適當增加群體提高有效穗數來進一步發掘鄭麥1860的高產潛力。

本研究以2019—2020年長江中下游麥區27個參試小麥小麥品種為材料，分析了小麥品種間性狀的變異范圍、表型相關性及主要數量性狀對產量影響的重要性，以期為育種家開展小麥新品種選育主攻方向提供信息和參考依據。

1 材料與方法

1.1 材 料

2019—2020年長江中下游小麥區域試驗的27個小麥新品種，分別為華麥1403、揚輻麥5059、揚14-88、揚輻麥5162、瑞華590、白湖麥1號、國紅11、長江麥816、隆麥213、揚15-129、滁麥1701、東麥1501、華麥1068、揚麥20、揚14-214、長江麥580、揚13G3、信麥161、蘇麥526、寧紅15103、白湖麥9號、揚15G70、漢麥008、華麥1369、滁麥1801、鎮14034、襄麥21。

1.2 數據來源

利用《2019年—2020年小麥國家區試品種報告》中長江中下游小麥區試總結中27個參試品種的有效穗、穗粒數、千粒重、全生育期、株高、容重、單產等7個農藝性狀的平均值進行相關性分析、多元回歸分析和通徑分析。

1.3 數據分析方法

使用Microsoft Excel、SAS 9.2軟件和R語言等統計分析軟件進行變異分析、多元回歸分析和通徑分析。

2 結果與分析

2.1 參試品種性狀表現及變異分析

由表1可知，供試品種的有效穗均值為460.06萬·hm-2，變幅為438.00萬～496.50萬·hm-2；穗粒數均值為38.95粒·穗-1，變幅為35.10～42.60粒·穗-1；千粒重均值為42.42 g，變幅為38.20～45.70 g；全生育期均值為199.19 d，變幅為198.00～201.00 d；株高均值為87.99 cm，變幅為84.10～93.00個；容重均值為791.96 g，變幅為766.00～822.00 g，單產均值為6 380.00 kg·hm-2，變幅為6 072.00～6 691.50 kg·hm-2。

表1 考察性狀的平均值及變異系數

考察性狀中的變異系數如表1所示，穗粒數(0.05)與千粒重(0.05)變異系數較大，說明這兩個性狀的遺傳改良的選擇余地較大。5個性狀的正態分布檢驗顯示，除全生育期(p=0.00)外，其他性狀的W統計量均接近1，p值大于0.05，均符合正態分布。

2.2 參試品種性狀的相關及偏相關分析

為了解小麥數量性狀間的相互影響，采用R語言cor函數及corrplot包cor 2 pcor進行相關和偏相關分析。相關分析表明,千粒重X3與穗粒數X2(-0.73**)呈極顯著負相關，千粒重X3與有效穗X1(-0.41*)呈顯著負相關、有效穗X1與容重X6(0.40*)呈顯著正相關，其他因素之間相關性不顯著。

偏相關分析結果表明，產量與有效穗X1(0.73**)、穗粒數X2(0.79**)千粒重X3(0.75**)極顯著正相關；千粒重X3與有效穗X1(-0.81**)、穗粒數X2(-0.92**)，有效穗X1與穗粒數X2(-0.79**)呈極顯著負相關，其他因素之間相關性不顯著。偏相關消除多個變量間相互影響，更能代表兩個變量之間的關系。這說明小麥單產的提高要要協調好產量構成因素有效穗、千粒重、穗粒數的關系，特別是注意克服要素的負效應，兼顧產量構成因素的同步提高。

2.3 產量與數量性狀的多元回歸分析

為了解植株性狀對單產的影響，以考察的6個性狀為多元自變量，單產為因變量，進行逐步回歸分析，回歸方程為：Y=-10 403.67+10.96X1+107.70X2+111.03X3+13.09X4+2.62X5，該方程多元相關系數R=0.824 6。對回歸方程進行顯著性檢驗，結果(F=8.92，p=0.000 1**)表明，因變量小麥單產Y與多元自變量之間存在著極顯著的線性回歸關系；且偏回歸系數(b 1=10.96**，b 2=107.70**，b 3=111.03**，b 4=13.09*，b 5=2.65*)均達到顯著水平，說明小麥數量性狀中有效穗、穗粒數、千粒重、全生育期、株高與單產之間具有顯著的線性回歸關系。方程中的回歸系數大小表明，有效穗每增加1個單位(1萬·hm-2)，單產增加10.96 kg·hm-2，穗粒數每增加1個單位(1粒·穗-1)，單產增加107.70 kg·hm-2；千粒重每增加一個單位(1 g)，單產增加113.03 kg·hm-2；株高每增加一個單位(1 cm)，單產增加13.09 kg·hm-2；容重每增加一個單位(1 g·L-1)，單產增加2.62 kg·hm-2。

表2 性狀間的相關系數與偏相關系數

2.4 產量與數量性狀的通徑分析

對進入多元回歸方程的5個性狀對小麥單產的影響進行通徑分析，結果見表3。5個性狀直接通徑系數均大于0，說明提高5個性狀因素中的任何一個因素，均對產量提高正效應作用。直接通徑系數依次為：千粒重(Py3=1.32)>穗粒數(Py2=1.28)>有效穗(Py1=0.88)>全生育期(Py4=0.06)>株高(Py5=0.04)。表明長江中下游小麥產量的提升必須注重于千粒重的提高，同時兼顧穗粒數和有效穗。穗粒數X2通過千粒重X3(r=-0.96)，千粒重X3通過有效穗X1(r=-0.36)和穗粒數X2(r=-0.93)的間接通徑系數為負值，說明這三者之間對產量影響存在負效應，因此提高小麥單產必須協調各因素的同步增長。

表3 考察性狀對產量的通徑系數

3 結論與討論

小麥品種性狀變異度分析表明，除生育期外,其他性狀均符合正態分布。穗粒數與千粒重變異系數較大，說明這兩個性狀的遺傳改良的選擇余地較大。

偏相關分析結果表明，產量構成要素之間存在負相關，單產的提高要要協調好產量構成因素有效穗、千粒重、穗粒數的關系，這與他人的研究結果基本一致[13-17]。

本研究建立小麥產量與數量性狀的多元回歸方程，回歸分析表明，數量性狀中有效穗、穗粒數、千粒重、全生育期、株高與單產之間具有顯著的線性回歸關系?；貧w系數代表該因子對產量的影響程度，表明千粒重是影響產量的最主要因素。

通徑分析表明，4個產量構成因素的直接通徑系數依次為：千粒重(Py3=1.32)>穗粒數(Py2=1.28)>有效穗(Py1=0.88)>全生育期(Py4=0.06)>株高(Py5=0.04)，這與相關和回歸分析結果一致，說明小麥單產的提高必須保持千粒重、穗粒數和有效穗同步提高，同時兼顧株高和全生育期。