江苏省一些粳稻品种产量相关性状综合分析

朱伟

摘要[目的]研究粳稻各產量性状间的关系，为粳稻育种和大面积生产提供指导。[方法]以江苏省17个粳稻品种（系）（南粳9108、南粳94140、南粳44、武运粳24号、武运粳23号、武运29154、武运粳211、扬粳806、扬粳4227、宁9213、宁9210、宁0212、淮稻5号、淮6188、迟815、盐9029、常粳115）为材料，对有效穗数、穗粒数、结实率、千粒重、穗长等性状进行相关分析、通径分析和回归分析。[结果]产量各性状间存在复杂的关系，产量与各因素的简单相关关系大小为：有效穗数>穗粒数>结实率>千粒重；偏相关分析表明，产量与有效穗数、穗粒数、结实率、千粒重呈极显著正相关，各因子之间呈极显著负相关；通径分析表明，各因素对产量的作用大小为：穗粒数（d2=0.836）>有效穗数（d1=0.630）>千粒重（d4=0.158）>结实率（d3=0.158）；建立的最优回归方程表明，产量与4个因素间存在极显著的线性回归关系。[结论]在粳稻的高产栽培过程中，应在适宜穗数的基础上，把促大穗、提高穗粒数作为主攻方向，同时要综合考虑穗粒数和穗数以及千粒重间互作效应。

关键词粳稻；产量因素；相关分析；通径分析；回归分析

中图分类号S511文献标识码A文章编号0517-6611（2014）28-09696-03

Comprehensive Analysis of Yield Related Characters of Some Japonica Rice Varieties （lines） in Jiangsu province

ZHU Wei1， SHA Zhengqin2， JI Luying1 et al

（1. Hanjiang Area Crop Technology Extension Center， Yangzhou， Jiangsu 225009； 2. Touqiao County Agricultural and Comprehensive Service Center， Guangxing Area， Yangzhou， Jiangsu 225000）

Abstract[Objective] The aim was to study the relationship among every yield related characters of some japonica rice varieties（lines）， and provide guidance for japonica rice varieties breeding and production in a large scale. [Method] The correlation analysis， path analysis and regression analysis of the number of effective ear， kernels per ear， setting rate， 1 000kernel weight， ear length of 17 japonica rice varieties（lines）， such as Nanjing 9108， Nanjing 94140， Nanjing 44， Wuyunjing No. 24， Wuyunjing No. 23， Wuyun 29154， Wuyunjing 211， Yangjing 806， Yangjing 4227， Ning 9213， Ning 9210， Ning 0212， Huaidao No. 5， Huai 6188， Chi 815， Yan 9029 and Changjing 115， were conducted. [Result] There were complex relationships among every yield characters， the simple corelation coefficient between yield and every yield factors was in order： effective ear number> kernel number per ear> setting rate> 1 000kernel weight； the partial corelation analysis results showed that yield showed very significant positive correlation with effective ear number， kernels per ear， setting rate and 1 000kernel weight， while there were very significant negative correlation among every factors； the path analysis results showed that the effect of every factor on yield was in order： kernel number per ear（d2=0.836）>effective ear number（d1=0.630）>1000kernel weight（d4=0.158）>setting rate（d3=0.158）； the established best regression equation showed that there were very significant positive correlation among 4 factors. [Conclusion] During high yield cultivation of japonica rice， based on the suitable ear number， to promote big ear and improve ear number should be as the major goal， and should consider the interaction effect among kernel number per ear， ear number， and 1000kernel weight comprehensively at the same time.

Key wordsJaponica rice； Yield factors； Correlation analysis； Path analysis； Regression analysis

水稻是我国重要的粮食作物。近年来，随着我国对粮食需求不断增加，加上耕地面积的水资源限制，迫切需要在提高水稻单产上下工夫。因此，高产是优质、高效、生态、安全的基础，也是农业科研机构和技术推广部门追求的目标，然而，水稻的产量性状与粳糯、绒毛有无等质量性状不同，它多为数量性状，受环境和多基因的共同影响[1]，而且性狀间彼此关联，相互制约，因此很难控制。为此，笔者通过对江苏省17个粳稻品种（系）的比较研究，对产量性状进行相关分析、通径分析、回归分析，研究粳稻各产量性状间的关系，旨在为粳稻育种和大面积生产提供指导。

1材料与方法

试验于2013年在扬州市邗江区公道镇河东村进行。参试品种包括南粳、武运粳和扬粳等系列共17个品种（系），分别为南粳9108、南粳94140、南粳44、武运粳24号、武运粳23号、武运29154、武运粳211、扬粳806、扬粳4227、宁9213、宁9210、宁0212、淮稻5号、淮6188、迟815、盐9029、常粳115。采用塑盘育秧机插移栽的方式，5月27日落谷，6月12日栽插，行株距为30 cm×12 cm，每个处理定20穴，每穴4株基本苗。田间管理按照当地高产栽培技术要求统一进行。成熟期考察有效穗数（X1）、每穗粒数（X2）、结实率（X3）、千粒重（X4）、穗长（X5）、株高（X6）和产量（Y）等性状。采用EXCEl和SPSS软件对数据进行分析。

2结果与分析

2.1性状表现及描述性分析

由表1、2可知，17个供试品种（系）平均产量为9.34 t/hm2，其中，扬粳4227最高为11.21 t/hm2，武运粳24号产量10.93 t/hm2列第2位，武运29154为7.86 t/hm2最低；平均有效穗数为326.0万穗/hm2，有效穗数最高为扬粳4227，达402.0万穗/hm2，最低为武运29154，有效穗数为262.5万穗/hm2；平均穗粒数为136.9粒/穗，武运粳24号最高为177.3粒/穗，常粳115最低为110.1粒/穗；平均千粒重为26.2 g，扬粳806最大为29.3 g，武运29154最小为23.7 g。

从变异系数来看，每穗粒数、最终产量、穗长和有效穗数的变异系数较大，均在10%以上，分别为11.89%、11.72%、10.81%和10.42%，结实率和千粒重变异系数较小，分别为4.34%和5.42%，株高变异系数为7.51%。可见，每穗粒数和有效穗数容易受环境影响，在育种中对其选择效果较差，但在栽培上有较大的选择空间，因此，在生产上通过栽培措施来提高有效穗数和穗粒数要比提高千粒重和结实率容易。

2.2相关分析

简单相关分析只考虑两个变量之间的相互影响。从表3可以看出，产量与有效穗数、穗粒数、结实率、千粒重、穗长和株高都呈正相关关系，其中，产量与有效穗数的相关系数值最大为0.626，呈极显著正相关；其次与穗粒数相关系数值为0.414，与株高的相关系数也达到了0.413，但产量与穗长和株高的相关性较弱，相关系数值均在0.1以下；产量各因子之间的相关关系不显著。

偏相关分析又称净相关分析，当影响分析变量的因素较多时，偏相关分析通过固定其他变量，可以更真实地反映两者间的关系，因此计算结果与简单相关系数有差别。从表4可以看出，产量与有效穗数、穗粒数、千粒重以及结实率间均呈极

显著正相关关系。有效穗数和穗粒数与产量的偏相关性最高，r值均在0.98以上，其次是结实率和千粒重，产量与穗长、株高性状的偏相关性不显著。有效穗数、穗粒数、千粒重以及结实率之间偏相关性均呈极显著负相关，其中，有效穗数和穗粒数的偏相关性最强（r=-0.981**）。这表明，产量的4个因素间存在相互制约关系，在水稻生产过程中，如果片面追求某一个因素，必然导致其他因素的降低，从而影响最终产量，因此需要对各个因素进行合理统筹，从而达到最佳效果。

2.3通径分析

简单相关分析和偏相关分析能在一定程度上反映各变量间的相互关系，但要了解具体原因和效应大小，还需要进一步进行通径分析[2]。该方法把简单相关系数分解为直接通径和间接通径两种作用的叠加，尤其是直接通径系数揭示了各因素对产量的直接作用大小。

根据以上相关分析结果，选取与产量显著偏相关的4个因素（有效穗数、穗粒数、结实率和千粒重）进行通径分析，计算结果如表5所示。从表5可以看出，4个因素对产量的直接通径系数均为正值，具体大小为穗粒数>有效穗数>千粒重>结实率；间接通径关系中，穗粒数通过有效穗数、结实率和千粒重对产量的间接作用都为负值，这说明，盲目追求穗粒数的提高，会间接对另外3个因素造成副作用，从而影响最终产量的提高，因此在水稻生产中要注重统筹协调，在注重穗粒数提高的同时，兼顾有效穗数和结实率。

2.4回归分析

为进一步研究产量与各因素间的数量关系，以产量（Y）为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，采用逐步回归的方法，进行多元线性回归分析，最终4个因子全部入选，得到最优回归方程Y=-24.051+0.026X1+0.061X2+0.095X3+0.306X4，复相关系数R=0.992，决定系数R2=0.985，对回归方程进行显著性测验，F值=191.534**，表明Y与X1、X2、X3、X4间存在极显著的线性回归关系，且偏回归系数b1=0.026、b2=0.061、b3=0.095、b4=0.306均达到极显著水平。这意味着，有效穗数每增加1个单位，产量增加0.026 t/hm2；粒数每增加1单位，产量增加0.061 t/hm2；结实率每提高1单位，产量增加0.095 t/hm2；千粒重每增加1单位，产量增加0.306 t/hm2。

3结论与讨论

胡文河等以“通36号”水稻品种为材料研究表明，各因素对单株产量贡献最大的是穗粒数，然后是穗数和千粒重[3]。高良艳等指出，水稻产量与穗粒数、结实率、千粒重均呈正相关[4]。李强等研究表明，株高对水稻产量有较大的直接作用[5]。梁世胡等对杂交水稻的研究表明，单株产量与株高、穗数、穗粒数和结实率均存在极显著正相关关系[6]。

该研究表明，粳稻的产量构成因素之间互相影响、相互制约。简单相关分析表明，产量与有效穗数、穗粒数、结实率、千粒重等性状都呈正相关关系，其中与有效穗数呈极显著正相关；偏相关分析表明，产量与有效穗数、穗粒数、结实率、千粒重呈极显著正相关关系，与穗长和株高无显著相关作用，4因素之间呈极显著负相关关系；通径分析表明，穗粒数对产量的直接效应最大，其次是有效穗数，同时，穗粒数和有效穗数、千粒重的互作效应也不容忽视；建立的最优的回归方程表明，产量与产量构成因素间存在极显著的线性回归关系。

因此，在粳稻的高产栽培过程中，应把促大穗、提高穗粒数作为主攻方向，同时要综合考虑穗粒数和有效穗数以及千粒重间的互作效应，在栽培管理方法上，当田间群體达到够穗苗时要及时搁田，控制穗数，防止穗数过多影响穗粒数，拔节孕穗期间要施好拔节孕穗肥，促大穗形成，只有这样才能协调好各因素间的关系，最终形成高产。当然，由于地理因素、栽培措施、气候条件以及参试品种的不同[7]，可能出现研究结果与有关报道不完全相同的情况，有待进一步比较研究。

参考文献

[1] 王曙光，谢成林，谢仁康，等.杂交中籼稻产量与主要经济性状关系的分析[J].中国稻米，2009（2）：11-14.

[2] 刘福才，赵一洲.水稻品种产量性状的遗传相关和通径分析[J].垦殖与稻作，2003（3）：11-12.

[3] 胡文河，邓少华，贾恩吉.不同群体水稻产量及产量性状间的相互关系[J].吉林农业大学学报，2002，24（5）：9-12 .

[4] 高良艳，周鸿飞.水稻产量构成因素与产量的分析[J].辽宁农业科学，2007（1）：26-28.

[5] 李强，王敬国，安光日，等.水稻产量与株型性状的相关和通径分析[J].中国农业科技导报，2008，10（4）：48-55.

[6] 梁世胡，李传国.杂交水稻产量构成因素的通径分析[J].广东农业科学，1999（6）：4-6.

[7] 盖钧镒.试验统计方法[M].北京：中国农业出版社，2004.