棉花新品种植株性状与产量因素性状的因子分析与聚类分析

卢华平，余 双，胡海珍，戴宝生 (黄冈市农业科学院，湖北黄冈438000)

随着农业生产形势的变化，常规棉育种成为棉花育种新的方向。如何协调植株性状和产量性状的相互关系，成为常规育种中的重要问题。采用多元统计分析，研究因素间的相互关系已得到广泛的应用。孙长法［1］利用新疆自治区棉花新品种区试中早熟组试验资料进行典型相关和通径分析，认为在主攻结铃性强、株铃多的前提下，应谨防铃重、衣分趋低。3个产量因素协调发展是实现皮棉增产的关键。刘卫星等［2］运用典型相关分析方法对中早熟棉花进行研究，认为选择生育期短的品种，可有效提高单位面积成铃数，从而提高皮棉产量和霜前皮棉产量。刘水东等［3］运用典型相关和主成分分析方法对转基因抗虫棉的13个主要数量性状进行研究，认为转基因抗虫棉的生育性状与产量性状间水平在0.01水平显著相关，产量性状与品质性状间典型相关达0.05显著水平，生育性状与品质性状间典型相关不显著。在转基因抗虫棉育种中，应注意各性状间动态平衡，有利于育成优质、高产抗虫棉品种。李蔚等［4］采用偏相关、通径和多元回归等方法对湖北省麦后直播棉品种进行分析，提出麦后直播棉高产育种和高产栽培的主攻方向。前人的研究在特定地区进行，对相应区域的棉花育种和生产都有较高的理论参考价值。笔者以2012年湖北省棉花区域试验常规棉组28个新品种为材料，对植株性状、产量性状进行研究，探讨性状之间的相互关系，以期为常规棉的改良方向提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 供试品种 试验材料来源于湖北省2012年棉花区域试验常规组的棉花新品种28个，分别为鄂抗棉13、HF10-4、荆棉107、XG11-C69、KB7038、楚优 8 号、Z-3、华棉 08-3109、FY-108 、U37-8、欣抗4 号、华棉3119、晶华棉 115、荆棉 113、富棉166、春来棉1号、科欣7号、三抗棉1号、华惠14号、219-08、航棉 16、中 CJ811088、冈 0918、华棉 411、恩棉 99、YY02、天源 CZ-4、宜棉3号。

1.2 试验方法 试验地位于黄冈市农业科学院梅家墩试验基地。试验采用随机区组排列，3次重复。小区面积20 m2，种植密度27 000株/hm2。

试验考察对象为数量性状，共12个，分为3组:①植株生育性状组，包括生育期(x1)、株高(x2)、果枝数(x3)、果枝始节(x4)、霜前花率(x5);②抗病性状组，包括铃期病指(x6);③产量因素性状组，包括单株铃数(x7)、铃重(x8)、籽指(x9)、衣分(x10);④产量组，仅含皮棉产量(x11)。

1.3 分析方法 采用因子分析、聚类分析等多元统计方法，对棉花植株性状、产量性状进行分析，探索性状之间的相互关系及其对产量的影响，发掘具有生物学和专业意义的统计参数，为品种综合评价和确定性状改良决策提供理论参考。试验数据的统计分析使用Microsoft Excel 2010和 SAS9.2进行。

2 结果与分析

2.1 因子分析

2.1.1 初始因子荷载矩阵。利用考察性状的相关系数矩阵进行因子分析计算。前7个公因子累积方差贡献率达91.57%，基本能代表所考察的全部性状的绝大部分相关信息，既保留绝大部分信息，又达到降维的目的。前7个公因子特征值、累计贡献率、初始因子载荷矩阵以及各性状的共同度列于表1。其中，共同度是全部公因子对该性状的总方差所作的贡献，共同度越大，说明所选公因子代表该变量的效果越好。最小共同度达0.829，说明这7个公因子对这11个性状均具有较好的代表性。

表1 初始因子荷载矩阵及共同度

2.1.2 初始因子载荷矩阵方差极大化旋转。因子分析方法的目的不仅要找出公因子，更重要的是要明确每个因子的生物学意义。由表1可知，有的公因子上有3个或更多个性状都有较高的载荷值，同时具有中等载荷值的性状不少，使得公因子的作用和意义含糊不清，不便于解释。为合理地解释公因子，可采用方差最大法对公因子进行正交旋转，得到方差最大正交因子载荷阵。从表2可以看出，经旋转后的载荷阵各公因子中的载荷值已趋于两极分化，各公因子与有关性状的相关程度和性质比较明确。

在第1公因子中，荷载值较大的性状是籽指、单株铃数、果枝数，可称为籽指因子，说明籽指越大，单株铃数越少，同时果枝数减少。在第2公因子中，荷载值较大的性状是皮棉总产、铃期病指，可称为产量因子，产量与铃期病指负相关，在参试材料中产量与铃期抗病性存在矛盾。在第3公因子中，荷载值较大的性状是霜前花率、铃重，可称为早熟因子，说明早熟性越好，铃重越大。在第4公因子中，荷载值较大的性状是生育期、株高，可称为生育期因子，说明株高越高，生育期越长。要选择合适的生育期，可通过对株高的选择实现。在第5公因子中，荷载值较大的性状是衣分、单株铃数，可称为衣分因子，说明衣分越高，单株铃数越低，二者存在一定程度的负相关。在第6公因子中，荷载值较大的性状是果枝始节、果枝数，可称为果枝数因子，说明果枝始节越高，果枝数越多。在第7公因子中，荷载值较大的性状是株高、铃期病指，可称为株高因子，说明株高越高，铃期抗病性越差。要想提高铃期抗病性，可通过对株高的选择实现。上述分析表明棉花数量性状间存在错综复杂的相互关系，高产性状与铃期抗病性存在负相关。在新品种的选择中，可通过对株高的选择，实现对抗病性和生育期的改良，同时注重协调单株铃数和衣分的关系，实现抗性和丰产性的结合。

表2 方差极大旋转后的因子载荷阵

2.2 聚类分析 为了揭示各品种性状间的相互关系，为棉花新品种的性状鉴定和选择方向提供参考信息，对参试棉花品种的植株性状与产量因素性状进行聚类分析。利用棉花品种在各公因子上的得分值，取品种间相似度量为欧氏距离，采用离差平方和方法，将参试品种进行聚类分析。由图1可知，28个棉花品种共聚为6类，其中第Ⅰ类包括8个品种，分别为宜棉3号、华棉411、春来棉1号、U37-8、FY-108、Z-3、楚优8号、荆棉107;第Ⅱ类包括 3个品种，分别为中CJ811088、三抗棉1号、晶华棉115;第Ⅲ类包括3个品种，分别为华惠14号、科欣7号、荆棉113;第Ⅳ类包括7个品种，分别为恩棉99、冈0918、航棉16、219-08、富棉166、欣抗4号、HF10-4;第Ⅴ类包括5个品种，分别为天源CZ-4、YY02、华棉3119、KB7038、鄂抗棉13;第Ⅵ类包括2个品种，分别为华棉08-3109、XG11-C69。

2.3 各类品种主要数量性状的平均值及标准差 由表3可知，第Ⅰ类品种平均产量为1 551.53 kg/hm2，居第2位;这类品种铃重较大，为5.85 g，居第 2位;衣分(38.30%)和单株铃数(29.76)较低，分别居第4位和第5位。所以，对这类品种的改良，应注重提高衣分和单株铃数。

第Ⅱ类和第Ⅲ类品种产量水平均较低，分别为1 499.54和1 365.20 kg/hm2，产量构成因素水平均处于中等偏下水平，但铃期病指较低。所以，对这类品种的改良，应在保持抗病性的基础上重点提高产量水平。

第Ⅳ类平均产量为1 660.05 kg/hm2，居第1位;这类品种单株铃数较少，为29.50个;衣分、铃重和抗病性均处于上等水平。所以，对这类品种的改良，应注重提高单株铃数。

第Ⅴ类品种平均产量为1 544.24 kg/hm2，居第3位;这类单品种衣分较低，为37.61%;铃重和单株铃数均处于中上等水平。所以，对这类品种的改良，应注重提高衣分。

第Ⅵ类品种平均产量为1 481.48 kg/hm2;这类单品种衣分较高，为40.04%;铃重和单株铃数均处于中等偏下水平。所以，对这类品种的改良，应在保持高衣分的基础上，注重提高铃重和单株铃数。

表3 6类品种的性状均值和标准差

3 结论与讨论

因子分析是寻找对观察结果起支配作用的潜在因子的探索性统计方法。利用主要因子描述数据集内部结构，实际上起数据降维的作用。利用因子分析，既减少变量的个数，又再现变量之间的内在联系，从而揭示事先未预料到的相互关系，使得评价结果更加准确、可靠。因子分析在水稻［5］、小麦［6］、大豆［7］、玉米［8］等农作物遗传育种研究中得到广泛的应用。笔者对湖北省2012年棉花区域试验常规棉组的28个品种的植株性状与产量性状进行因子分析，发现前7个公因子累积方差贡献率达91.57%，分别为籽指因子、产量因子、早熟因子、生育期因子、衣分因子、果枝数因子。

利用不同品种在各公因子上的得分值进行聚类分析，将28个供试棉花品种聚为6类，并且从单株铃数、铃重、衣分和铃期病指等性状对各类品种进行评价分析，有针对性地提出改良方向。

［1］孙长法.棉花新品种数量性状的典型相关及通径分析［J］.河南科技学院学报(自然科学版)，2013(2):9 －14.

［2］刘卫星，姜涛，苗友顺，等.中早熟棉农艺、产量及品质性状的典型相关分析［J］.中国棉花，2011(11):30 －32.

［3］刘水东，郝德荣，何林池，等.典型相关分析在抗虫棉育种中的应用研究［J］.江西棉花，2007(4):6－9.

［4］李蔚，戴宝生，卢华平，等.麦后直播棉产量构成因素分析及高产栽培技术探讨［J］.湖北农业科学，2013(24):5984－5986.

［5］周鸿凯，曹珠平，叶昌辉，等.杂交水稻产量性状和品质性状的因子分析［J］.热带作物学报，2009(2):147－152.

［6］张雪婷，杨文雄，张俊儒，等.陇春系列小麦农艺性状的因子分析与综合评价［J］.中国种业，2013(1):43－46.

［7］康立宁，田志刚，刘香英，等.大豆组织蛋白产品品质的因子分析和综合评价研究［J］.吉林农业科学，2012(2):45－48.

［8］程晋龙，王晖，杨国虎，等.利用通径和因子分析研究宁夏玉米鉴定性状指标［J］.安徽农业科学，2012(20):10393－10396.