黑小麦主要农艺性状的相关性和主成分分析

袁青锋，郑新疆，张 静，管利军 (新疆兵团第十三师农业科学研究所，新疆哈密 839000)

黑小麦主要农艺性状的相关性和主成分分析

袁青锋，郑新疆，张 静，管利军*(新疆兵团第十三师农业科学研究所，新疆哈密 839000)

[目的]对新疆14个黑小麦品种资源的8个主要农艺性状进行了相关性分析和主成分分析，为选择具有优良性状的黑小麦品种提供依据。[方法]通过一年多点试验，记载黑小麦主要农艺性状，用以评价黑小麦的综合性指标。[结果]在单株粒重性状上变异丰富，株高、千粒重和结实小穗数等性状在供试材料中差异不大；典型相关分析中有5对性状达极显著相关；累积方差贡献率达到89.60%。[结论]根据各品种主成分并对其进行综合评价，选择综合经性状优良的品种(系)2个。

黑小麦；农艺性状；相关性；主成分分析

随着人们生活水平的提高及小麦消费向多元化发展，作为黑色谷物的黑小麦以其自然性、营养性、功能性和科学性日益受到人们的重视[1]。梁云娟等[2]、王小国等[3]、余丹凤等[4]、邵立刚等[5]对普通小麦和野生二粒小麦的农艺性状进行了较为深入的研究。但对黑小麦研究仅集中在栽培方面[6-8]，在农艺性状方面的研究较少。笔者应用主成分分析法，对新疆十三师农科所选育的14个黑小麦品种资源的8个主要农艺性状进行了分析，以期为今后选择具有优良性状的黑小麦品种提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料黑小麦品种(系)14个，分别为新春36号、1446、1447、1449、1410、1411、2392、1433、1466、1477、1499、14100、14111、23922。试验在哈密垦区4个团场进行。

1.2 试验设计采用随机区组排列，重复3次，播量675万粒/hm2，行距15 cm，小区面积30 m2。田间管理按一般麦田常规管理进行。

1.3 测定项目株高X1、穗长X2、总小穗数X3、结实小穗数X4、主穗粒数X5、主穗粒重X6、单株粒重X7、千粒重X8。

1.4 数据处理利用Excel和DPS软件[9]对数据进行处理分析。

2 结果与分析

2.1 主要农艺性状的变异分析表1表明，黑小麦主要农艺性状存在丰富的变异。其中，株高平均为91.16 cm，变异系数3.70%，变幅为82.70～96.50 cm。矮或半矮秆(<90 cm)材料仅有4份，占供试材料的26.67%；其余中秆(90～100 cm)材料有62份，占73.33%；供试材料穗长平均为12.30 cm，变异系数为7.51%，极差达3.3 cm；总小穗数平均为17.53个，变异系数8.77%，变幅为14.00～19.70个；结实小穗数平均为16.06 cm，变异系数6.97%，变幅为13.60～18.40 cm；主穗粒数平均为46.70个，变异系数11.20%，变幅为37.40～53.80个；主穗粒重平均为1.61 g，变异系数13.71%，变幅为1.19～1.82 g；单株粒重平均为2.11 g，变异系数26.41%，变幅为1.41～3.50 g；千粒重平均为33.6 g，变幅为31.30～37.40 g，极差达6.10 g。

表1 黑小麦主要农艺性状的变异

2.2 主要农艺性状的相关分析黑小麦农艺性状的典型相关分析(表2)表明，典型相关分析中有5对性状达极显著相关。其中，总小穗数与株高、穗长，结实小穗数与穗长、总小穗数，主穗粒重与主穗粒数达极显著水平，说明穗长越长，结实小穗数和总小穗数越多，主穗粒数越多，主穗粒重也越重；结实小穗数与主穗粒数、主穗粒重，单株粒重与株高、主穗粒数、主穗粒重达显著水平，其中，单穗粒重与株高达显著负相关，说明株高较高的材料单株粒重越低，与庄萍萍等[10]分析结果不同。

表2 黑小麦主要农艺性状间简单相关系数

注：*0．05显著水平，**0．01显著水平。

2.3 主要农艺性状的主成分分析为了能更充分地反映各农艺性状中起主导作用的综合指标，对8个性状进行主成分分析，并计算出相关矩阵的特征根和相应的特征向量及特征根的累计贡献率(表3)。根据累积贡献率>85%的标准[11]，有3个主成分因子(Z1，Z2，Z3)入选，其累积贡献率为89.60%，认为这3个主成分可以概括绝大部分相关信息。

第一主成分特征根为4.43，贡献率占55.37%，对应的特征向量中具有较大分量的有株高和总小穗数，对应的特征向量中以株高分量的绝对值最大，故称第一主成分为株高因子。但主穗粒数、结实小穗数、穗长为负，因此追求株高的高度，会使主穗粒数、结实小穗数、穗长降低，不利于产量的提高。因此第一主成分值适中偏低为好。

第二主成分特征根为1.83，贡献率占22.91%，对应的特征向量中以穗长和结实小穗数2个性状分量的影响较大，故称第二主成分为穗数因子。但主穗粒数、株高、单株粒重为负，因此追求穗的长度和穗数，会使主穗粒数降低，不利于产量的提高。因此第二主成分值适中偏高为好。

表3 主成分因子的特征根及特征向量

第三主成分特征根为0.91，贡献率占11.32%，对应的特征向量中以穗长分量的绝对值最大，故称第三主成分为穗长因子。但株高和结实小穗数有较大负值，因此追求穗的长度，会使主穗粒数降低，不利于产量的提高。因此第三主成分值适中偏小为好。

综上所述，选材料应是第一主成分值适中偏低，第二主成分值适中，第三主成分值适中偏小较好，即选择株高较矮且主穗粒数适中偏多、穗长较短的材料。根据此选择标准，从供试材料中筛选到2个具有较好综合农艺性状的材料，它们分别为新春36号和1499。

3 结论

(1)供试材料性状的变异系数依次为单株粒重>主穗粒重>主穗粒数>穗长>结实小穗数>千粒重>株高，可以看出，供试材料在单株粒重性状上变异丰富；株高、千粒重和结实小穗数等性状在供试材料中差异不大。

(2)供试材料的典型相关分析中，有5对性状达极显著相关，5对性状达显著相关。

(3)通过主成分分析，将黑小麦主要农艺指标转化为较少的几个主成分。由于这几个主成分提供了原性状85%以上的信息，且是综合的、相对独立的指标体系，数值直观，初选出综合性状较好的材料2个，分别为新春36号和1499。其结果与相关品种(系)的实际表现型相近，表明用主成分值选种在黑小麦优种选择和发展生产中有一定的应用价值。所以，将主成分分析用于黑小麦农艺性状的评价和筛选，既能把握其综合性状表现，又能简化选择程序，且更具有科学性

[1] 姚大年，李保云，朱金宝，等.小麦品种主要淀粉性状及面条品质预测指标的研究[J]．中国农业科学，1999，32(6)：84-88．

[2] 梁云娟，郜庆炉，薛香.小麦主要农艺性状和收获指数的灰色关联度分析[J].河南农业科学，2012，41(8)：34-36.

[3] 王小国，梁红艳，张薇.新疆春小麦种质资源农艺性状和品质性状的遗传多样性分析[J].新疆农业科学，2012，49(5)：796-800.

[4] 余丹凤，严俊，薛文韬，等.以色列野生二粒小麦在黔西北的物候期及农艺性状研究[J]. 现代农业，2011(4)：34-36.

[5] 邵立刚，刘宁涛.春小麦主要农艺性状配合力分析[J].黑龙江农业科学,2011(1)：1-5.

[6] 贾思珂，张召明.黑小麦的栽培管理技术[J].现代种业,2006(3):14-15.

[7] 丁克非.浅谈黑小麦栽培管理[J].黑龙江科技信息，2012(21):200.

[8] 管利军，张利民，陶志柱，等.黑小麦新品种新春36号的选育·特征特性·栽培技术[J].安徽农业科学,2012，40(11)：6420-6421,6423.

[9] 唐启义, 冯明光. DPS处理系统[M]. 北京: 中国农业出版社, 1997.

[10] 庄萍萍，李 伟，魏育明，等.波斯小麦农艺性状相关性及主成分分析[J].麦类作物学报,2006，26(4)：11-14.

[11] 魏亦农，曹连莆．二棱啤酒大麦品种资源农艺性状的聚类分析和主成分分析[J].种子，2003(3)：69-70.

Principal Component Analysis on Main Agronomic Traits of Black Wheat Germplasm

YUAN Qing-feng, ZHENG Xin-jiang, ZHANG Jing, GUAN Li-jun*

(Resources Agriculture and Science Institute of Xinjiang Corps the Thirteenth Planners, Hami, Xinjiang 839001)

[Objective] The aim is to provide a basis for selecting excellent varieties of black wheat varieties, correlation analysis and principle component analysis was conducted on 8 agronomic characters of 14 black wheat variesties from Xinjiang. [Method] According to the agronomic characters, comprehensive indicator of black wheat was evaluated by a year more test.[Result] Single grain weight had abundant variation, plant height grain weight and spikelet number of shape in the tested materials had little difference.Canonical correlation analysis of 5 pairs of characters were significantly correlation. The cumulative variance contribution rate reached 89.60%. [Conclusion] According to the comprehensive analysis and evaluation of all varieties' principal component, two excellent varieties (lines) were selected.

Black wheat; Agronomic traits; Correlation; Principal component analysis

农业科技成果转化资金项目(2012G4101013)；兵团重点领域科技攻关(2011BA002)。

袁青锋(1979-)，男，湖南新化人，农艺师，从事农学方面研究。*通讯作者，农艺师，从事作物育种及配套栽培技术研究。

2015-03-27

S 512.1

A

0517-6611(2015)14-036-02