吉林西部半干旱地區不同谷子品種產量與農藝性狀的分析

摘要：為探究不同農藝性狀對產量的影響，篩選適宜吉林西部種植的谷子品種，對20個谷子品種在各重要生育期節點的23個農藝性狀進行觀察并測定產量，采用變異分析、偏相關分析、相關分析和通徑分析等方法進行評價。結果表明，單穗粒重的變異系數最大（15.3%），生育日數的變異系數最小（5.9%）；抽穗期莖節數、成熟期莖節數、拔節期葉片數、抽穗期葉片數、成熟期倒第2片葉長、穗粗、單穗重、單穗粒重、千粒重共同影響了產量98.6%的變異；偏相關分析表明，產量與抽穗期莖節數、抽穗期葉片數、穗粗、單穗粒重顯著相關，偏相關系數分別為?0.687、0.642、0.647和0.573；相關分析表明，穗長、單穗重和單穗粒重均與產量呈極顯著正相關，相關系數分別為0.601、0.958、0.962，穗粗與產量呈顯著正相關，相關系數為0.559；通徑分析表明，成熟期莖節數、抽穗期葉片數、成熟期倒第2片葉長、穗粗、單穗粒重、千粒重對產量有正直接效應，單穗粒重對產量的直接作用最大。綜上所述，冀谷168、中谷9號、嫩選18為適宜吉林西部半干旱地區種植的中熟、高產品種，應以單穗粒重和單穗重為主，抽穗期莖節數、抽穗期葉片數和穗粗為輔開展田間篩選和品種選育。以上結果為吉林西部半干旱地區谷子新品種選育和高產品種篩選提供依據。

關鍵詞：谷子；產量；農藝性狀；分析

doi：10.13304/j.nykjdb.2023.0184

中圖分類號：S515

文獻標志碼：A

文章編號：1008?0864（2025）01?0050?11

谷子（Setaria italica L. Beauv.）是起源于中國的重要雜糧作物，具有悠久的栽培歷史，因其具有耐干旱、耐瘠薄的特點，適宜在我國華北、東北等地的干旱、半干旱地區種植[1?2]。作為我國的傳統食品和健康食品，脫殼后的谷子（小米）營養價值高，營養成分配比均衡，具有較強的消費基礎[3-6]。

關于谷子產量與農藝性狀的關系已有大量研究[7-11]。趙芳等[12]通過對224個谷子品種進行農藝性狀的相關分析得出，各農藝性狀的變異程度由大到小依次為有效穗數、籽粒顏色、穗重、穗粒重、碼粒數等；李濤等[13]對37份谷子農藝性狀的多樣性和相關性分析發現，產量與株高、主穗長、穗粒重、單穗重、千粒重呈極顯著正相關；劉思辰等[14]采用聚類分析、主成分分析、相關性分析以及逐步回歸分析對山西谷子種質資源進行分析，篩選出株高、穗長、莖長、碼數、碼粒數、單穗重、蛋白質、直/支比和粒色9個性狀可以作為谷子種質資源性狀評價指標；解云等[15]利用30份谷子品種進行分析發現，單穗重與穗粒重、穗粗、穗長呈極顯著正相關，穗粗、穗長、株高與單穗重的直接通徑系數較大。為了準確地描述變量之間的線性相關程度，可以通過計算相關系數來進行相關分析[16?17]。當分析多個變量時，由于其他變量因素的影響，往往使相關系數不能準確反映2個變量之間的相互關系。偏相關分析剔除其他相關因素影響，通過偏相關系數來描述2個變量之間的相關程度，更加符合實際情況[18]。運用偏相關分析與相關分析進行綜合分析的有效性已在多種作物上得到驗證[19-22]。通徑分析通過分解自變量和因變量之間的相關性，分析自變量對因變量的直接相關性和間接相關性，為統計決策提供數據支持，已得到廣泛應用[23-26]。

本研究以吉林省西部的半干旱地區為試點，對不同谷子品種在各重要生育期節點的農藝性狀進行跟蹤和產量測定，采用變異分析、偏相關分析、相關分析和通徑分析等方法對產量與農藝性狀間的關系進行分析，以期為半干旱地區谷子新品種選育和高產品種篩選提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

本研究選用來自吉林省農業科學院作物資源研究所、赤峰市農牧科學研究院、甘肅省農業科學院作物研究所、河北省農林科學院谷子研究所等13個育種單位培育的20份谷子新品種（表1）。20份谷子新品種均培育自吉林西部相似生態區或具備適應吉林西部推廣潛質。

1.2 試驗地概況

試驗于2021—2022年在吉林省白城市農業科學院試驗地（45°38′N、122°50′E）進行。該地區海拔155.4 m，屬溫帶季風氣候，年均日照時數2 814 h，年均降水量374 mm，年均有效積溫2 405 ℃。土質為淡黑鈣土，地勢平坦，肥力中等，翻地深度30 cm，整地質量良好。前茬作物為花生。

1.3 試驗方法

試驗采取隨機區組排列，3次重復，6行區，行長5.0 m，行距0.6 m。播種量7.5 kg·hm-2，在播種時機械同時施入復合肥（有效成分45%，N∶P∶K=15∶15∶15），施肥量450 kg·hm-2。試驗期間中耕、除草3次，其他管理措施同當地大田。

參照《谷子種質資源描述規范和數據標準》[ 27]，調查拔節期莖粗（stem thickness duringtillering stage，STT）、拔節期莖節數（number ofstems during tillering stage，NST）、拔節期葉片數（number of leaves during tillering stage， NLT）、拔節期倒第2 葉葉長（length of the second last leafduring tillering stage，LSLLT）、拔節期倒第2 葉葉寬（width of the second last leaf during tilleringstage，WSLLT）、抽穗期莖粗（stem thickness duringheading stage，STH）、抽穗期莖節數（number ofstems during heading stage，NSH）、抽穗期葉片數（number of leaves during heading stage， NLH）、抽穗期倒第2 葉葉長（length of the second last leafduring heading stage， LSLLH）、抽穗期倒第2葉葉寬（width of the second last leaf during heading stage，WSLLH）；成熟期調查生育日數（growth period，GP）、成熟期莖節數（number of stems during maturitystage， NSM）、成熟期葉片數（number of leavesduring maturity stage， NLM）、成熟期倒第2 葉葉長（length of the second last leaf during maturity stage，LSLLM）、成熟期倒第2 葉葉寬（width of the secondlast leaf during maturity stage， WSLLM）、株高（plantheight， PH）、成熟期莖粗（stem thickness duringmaturity stage， STM）、穗長（spike length， SL）、穗粗（spike thickness，ST）、單穗重（single panicle weight，SPW）、單穗粒重（single grain weight， SGW）和千粒重（1 000-grain weight，TGW）。

收獲時不收獲兩側邊行（兩側各1行），收獲中間4行用于測產，測產面積12 m2，折算為公頃產量（yield，Y）。

采用變異分析法分析各農藝性狀的離散程度和變異度；采用偏相關分析對混雜變量影響被排除后各農藝性狀間的相關關系進行分析；采用相關分析法分析各農藝性狀之間是否相互影響，彼此是否獨立的變動；采用通徑分析法直接比較各農藝性狀的作用，提取關鍵因子。

1.4 數據分析

采用Microsoft Excel 2021 和DPS 9.5 軟件進行數據處理與分析。

2 結果與分析

2.1 產量與主要農藝性狀的變異分析

由表2 可知，單穗粒重的變異系數最大，為15.3%，平均值為18.2 g，變異幅度在13.6～24.0 g；株高的變異系數次之，為14.7%，平均值為151.7 cm，變異幅度在88.2～197.0 cm；成熟期莖粗變異系數為14.1%，平均值為1.1 cm，變異幅度在0.9～1.6 cm。抽穗期倒第2葉葉長、抽穗期倒第2葉葉寬、成熟期倒第2葉葉長、拔節期倒第2葉葉寬、千粒重、拔節期葉片數變異程度較小。生育日數變異系數最小，為5.9%，平均值為114.3 d，變異幅度在96.5～124.0 d。受吉林西部無霜期的限制，生育日數大于120 d的品種有不能完全成熟的風險，如公谷88號、濟谷22號；5個品種產量超過6 000 kg·hm-2，分別為冀谷168、豫谷35號、嫩選18號、濟谷22號、中谷9號（表3）。

2.2 產量與主要農藝性狀的偏相關分析

將產量（Y）和主要農藝性狀進行逐步回歸分析，得到回歸方程如下。

Y＝-13.178-7.026X3+5.427X4-6.676X8+4.422X9+1.272X13+22.932X19-8.451X20+20.927X21+22.402X22 （r=0.986，P=0.020）（1）

式中，X3、X4、X8、X9、X13、X19、X20、X21、X22 分別為抽穗期莖節數、成熟期莖節數、拔節期葉片數、抽穗期葉片數、成熟期倒第2葉葉長、穗粗、單穗重、單穗粒重、個粒重。

相關系數為0.986，F檢驗顯著，表明以上9個農藝性狀共同影響了谷子品種產量98.6%的變異。偏相關分析表明（表4），谷子產量與抽穗期莖節數、抽穗期葉片數、穗粗、單穗粒重表現出顯著相關，偏相關系數分別為?0.687、0.642、0.647和0.573。

2.3 產量與主要農藝性狀的相關性分析

由表5可知，穗長、單穗重和單穗粒重均與產量呈極顯著正相關，相關系數分別為0.601、0.958和0.962，穗粗與產量呈顯著正相關，相關系數為0.559，表明應以穗長、單穗重和單穗粒重為主要考量性狀，穗粗為次要考量性狀進行田間選擇高產谷子品種。

不同生育時期的莖節數、莖粗、葉片數、倒第2葉葉長、倒第2葉葉寬表現出極顯著或顯著相關，生育日期與不同時期的莖粗表現出顯著正相關；抽穗期和成熟期莖節數均與抽穗期和成熟期葉片數顯著和極顯著正相關；拔節期、抽穗期和成熟期莖粗與抽穗期葉片數、倒第2葉葉長、倒第2葉葉寬表現出顯著或極顯著相關；拔節期、抽穗期葉片數與株高呈現極顯著或顯著相關；成熟期倒第2葉葉長與成熟期倒第2葉葉寬、株高相關顯著；穗長、穗粗、單穗重和單穗粒重間表現出相關顯著或極顯著；成熟期莖節數、葉片數和抽穗期、成熟期倒第2葉葉寬對千粒重有顯著影響。

2.4 產量與主要農藝性狀的通徑分析

由表6可知，成熟期莖節數、抽穗期葉片數、成熟期倒第2葉葉長、穗粗、單穗粒重、千粒重對產量有正直接效應。各主要農藝性狀對產量的重要程度大小依次為單穗粒重gt;單穗重gt;抽穗期莖節數gt;成熟期莖節數gt;穗粗gt;抽穗期葉片數gt;成熟期倒第2葉葉長gt;千粒重gt;拔節期葉片數。單穗粒重對產量的直接作用最大，盡管成熟期莖節數、抽穗期葉片數、成熟期倒第2葉葉長等的間接作用削弱了單穗粒重對產量的影響，但通過拔節期葉片數和穗粗的間接正效應，導致綜合間接效應仍為正向作用。由于抽穗期莖節數對產量具有較大的負直接效應，盡管其對單穗粒重具有正間接效應，但在探究農藝性狀對產量的影響時抽穗期莖節數仍表現出負影響。

3 討 論

按照吉林省西部自然條件對谷子熟期分類，早熟品種生育期lt;110 d，中熟品種生育期在110～120 d，晚熟品種生育期gt;120 d。按照吉林省穩定無霜期120 d篩選，早熟、中熟品種均能保證正常成熟，受吉林西部自然條件限制，產量高于6 000 kg·hm-2的品種可作為適宜當地種植的高產品種[28]。本試驗品種中高產品種包括冀谷168、濟谷22號、豫谷35號、中谷9號、嫩選18號，其中冀谷168、中谷9號、嫩選18號能夠滿足該地區的生育期要求。

本研究中，與偏相關分析和相關分析結果一致，單穗粒重在通徑分析中提供產量最大的直接效應（1.653），因此在選擇高產谷子品種時，單穗粒重應作為最主要的性狀進行篩選，這與楊慧卿等[29]對山西谷子品種的研究以及賈小平等[30]對71份谷子資源的多年多點分析結果一致。成熟期莖節數、抽穗期葉片數、成熟期倒第2葉葉長、穗粗和千粒重在通徑分析中同樣提供了正直接效應，其中，穗粗在偏相關分析和相關分析中與產量顯著相關，抽穗期葉片數在偏相關分析中表現出顯著相關，表明穗粗和抽穗期葉片數也應作為篩選高產谷子品種的重要性狀。抽穗期對作物產量的形成有重要作用，多數谷子育成品種通過適當延長抽穗期實現穩產高產[30]。這意味著更多的葉片數能夠為籽粒提供更多的養分積累，更大的穗粗為籽粒灌漿提供了更大空間。

賈小平等[31]對160份谷子品種多年多點的研究發現，穗重、小區產量與穗粒重的關聯度最大。本研究中，單穗重在通徑分析中顯示出較高的負直接效應，且偏相關分析也表現出負相關，但在相關分析中表現出極顯著的正相關。相關分析在一定程度上起到消除環境因素對產量影響的作用，在逐項分析農藝性狀對產量的關聯性時，單穗重與產量呈正相關。而偏相關分析和通徑分析開展了農藝性狀對產量的綜合分析，單穗重出現了負影響。這可能是因為單穗重對產量的作用受到了穗軸等部位的干擾。相比于單穗重，單穗粒重與產量的關聯性更密切。在建立農藝性狀與產量的方程時，相關性更高的單穗粒重取得了更高的權重，賦予單穗重負系數達到去除穗軸等對產量方程精確度影響的作用，導致在通徑分析結果中單穗粒重爭奪了單穗重參數中粒重部分的效應獲得了更高的正直接效應，單穗重出現了負直接效應。單穗重對單穗粒重較高的間接效應也證實了這一點。李會霞等[32]對谷子主要農藝性狀的相關性進行研究表明，與穗粒重相關性最高的是穗重，這與本研究結果相似。

綜上，冀谷168、中谷9號、嫩選18為適宜吉林西部半干旱地區種植的中熟、高產品種。在吉林西部半干旱地區開展田間篩選和選育高產、優質谷子品種時，以單穗粒重、單穗重為主，以抽穗期莖節數、抽穗期葉片數和穗粗為輔，選擇單穗粒重和單穗重較高、抽穗期莖節數較少、抽穗期葉片數較多、穗粗較大的谷子材料。

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基金項目：國家谷子高粱產業技術體系項目（CARS-06）。