内蒙古河套灌区食用向日葵田间耐盐碱性的综合评价

马 荣，马 庆，胡小利，孙希立

（内蒙古农业大学，内蒙古呼和浩特 010019）

向日葵（Helianthus annulus L.）属于菊科（Compositae）一年生草本植物，分食用向日葵和油用向日葵。油用向日葵是世界四大油料作物之一，也是我国主要油料作物[1-4]之一；食用向日葵的主要用途为嗑食和食品添加。向日葵因具备栽培简单、耐盐耐旱和耐瘠薄等优点，在我国降雨量少的省份广泛种植，并作为该地区的重要栽培作物之一[5]。

内蒙古河套灌区（39°20＇～41°18＇N，106°20＇～111°41＇E）位于内蒙古自治区西部，是中国最大的一首制灌区，灌区总土地面积119万hm2[7]，是国家和内蒙古自治区重要的商品粮油生产基地[8]。该地区为典型的中温带大陆性高原性气候[9]，光照资源充足，年平均日照时数 3 085～3 320 h，无霜期 135～150 d，年均气温5～9℃，积温2 900～3 200℃，年均降雨量为127～232 mm，年蒸发量 2 032～3 179 mm[7，10]。当地的灌溉方式主要为黄河漫灌，但由于只灌不排，造成当地土壤次生化严重[11]，直接制约着农民的经济效益[12-13]。

向日葵是内蒙古河套灌区的重要经济作物。近年来，大量美葵系列向日葵品种涌入国内市场，使得向日葵品种多样化[14]，但是不同品种间的耐盐碱能力存在差异，如何准确地对向日葵耐盐性进行综合评价是本研究的重点。常用的向日葵品种苗期耐盐性评价的研究方法有盆栽（基质为土、砂、蛭石等）法[15-17]、水培法[18-19]、组培法[20]等，由于研究中所使用的向日葵品种不同，特别是评价方法不同，使向日葵耐盐性鉴定结果不尽一致，本研究通过在灌区盐碱地种植为该灌区的向日葵生产提供依据。

1 材料和方法

1.1 试验材料

本试验以56个常规食用向日葵品种和3个当地主要栽培品种TK901、3939、LD5009为供试材料，其中56个常规食用向日葵品种由内蒙古农业大学农学院提供，编号为14CF01～14CF56。

1.2 试验小区设计

试验采用顺序排列，2次重复，每个小区4行，宽窄行覆膜栽培，宽行行距75 cm，窄行行距40 cm，株距40 cm；田间管理同当地田间管理，生育期间统一浇灌黄河水。

1.3 试验内容

1.3.1 试验小区盐分的测定 2014年在内蒙古巴彦淖尔市磴口县，选取盐碱地进行试验，采用S型线路随机取0～20 cm土层土样，采用PHS-3型pH计进行测定其土壤碱度，DDS-11C型电导率仪进行测定其盐度[14]。

1.3.2 测定项目 测定项目包括：发芽率、生育期、株高、茎粗、花盘直径、花盘形状（分为凹、平、凸，以凸为最优，为了试验数据记载方便，分别记为1，2，3）、花盘倾斜度（1，2，3，4，5，以 5 为最优）、叶片数、折茎率、倒伏率、单位面积产量、百粒质量、籽粒长度、厚度、宽度及籽粒可溶性蛋白含量共16个指标。

1.3.3 数据处理与分析 采用隶属函数法对16个指标进行无量纲化处理。与植株生长发育正相关的指标用公式（1）；与植株生长发育负相关的数据用公式（2）；数据处理应用SPASS19.0软件进行。

Umax为所有品种（系）测量值的最大值，Umin为所有品种（系）测量值的最小值，U为该品种的测量值。

2 结果与分析

2.1 土壤盐碱度

根据测定，土壤盐度的电导率为2.41 ms/cm，pH值8.4，为中度盐碱土。

2.2 供试材料指标的因子分析

2.2.1 KMO和Bartlett检验 因子分析中，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验用于检查变量间的偏相关性，KMO值越接近1，偏相关性越强，表明原有变量越适合做因子分析。本研究中KMO检验的统计数等于0.651，表明比较适合做因子分析；Bartlett球形检验的近似卡方是297.11，其概率值（Sig）小于0.01水平，达极显著，说明原有各变量间存在相关关系，适合做因子分析及主成分分析。

2.2.2 解释的总方差和碎石图 通过表1可以看出，前9个的成分累积贡献率达到85%以上，因此可以提取前9个因子作为本次试验的主成分进行因子分析。碎石图主要是反映16个因子斜率的变化趋势，大因子的斜率位于陡峭的部位，剩余因子的斜率则位于平缓的尾部。从图1可以看出，前9个因子都位于比较陡峭的斜率上，特征值大于0.7，累计贡献率达到85.949%，从第10个因子开始，斜率开始变得平缓，与解释总方差得出的结论一致，因此提取前9个成分作为主成分。

表1 食用向日葵的主成分

2.2.3 旋转成分矩阵 为了使因子载荷矩阵中系数更加明显，利用Kaiser标准化的正交旋转法对因子载荷进行旋转，使因子和原始变量间的关系进行重新分配，相关系数向0～1分化，就可以得到16个指标的旋转成分矩阵，见表2。

由表2可以看出，原有因子进行旋转后，使因子和原始变量间的关系进行重新分配转换为相关系数向0～1分化的矩阵。在第一因子中，0.889、0.803、0.666、0.574到0.049就是相关系数由1～0分化，故籽粒厚度、籽粒宽度、667 m2产量为第一因子；第二因子中，0.848、0.778、0.758也是相关系数由1～0分化，所以株高、叶片数、茎粗为第二因子；第三因子中，0.890，0.556到0.100同样是由1～0分化，因此发芽率和百粒质量为第三因子，第四因子中，0.899，0.528到0.094也是1～0的分化，故第四因子为籽粒长度和花盘形状，在第五因子中，0.960到0.097同样是0～1～0的分化，所以第五因子为倒伏株率，第六因子中，由0.939到0.039是0～1的分化，故第六因子为蛋白含量，第七因子中，由0.940到0.087是0～1的分化，第七因子为折茎株率，第八因子中，由0.974到0.016是0～1的分化，第八因子为花盘倾斜率，第九因子中，由0.017到0.965是0～1的分化，第九因子为生育期。

2.2.4 得分系数矩阵 得分系数矩阵见表3。表3为各个成分的得分系数矩阵，利用各个成分的系数可以进行综合指标的评价，由公式1进行计算，先计算9个公因子的得分F1～F9，计算公式为：

Fi代表9个因子的因子得分，X分别代表每个指标的9个因子的得分系数，P则为各品种对应的各指标的无量纲化值，按各因子的方差贡献率计算权重，计算公式为：Di＝（Y1/∑Y1+Y2+…+…Y9）F1+（Y2/∑Y1+Y2+…+…Y9）F2+…+（Y9/∑Y1+Y2+…+…Y9）F9，其中Y1～Y9为9个因子的方差贡献率，计算结果列于表4。

根据表4的总得分排名，可以筛选出在盐碱地中表现优良、表现较好及表现劣质品种，即筛选出耐盐品种18个，中度耐盐品种25个，耐盐敏感型16个。

2.3 聚类分析

聚类分析是根据研究对象的特征按照一定标准分类的一种分析方法。本试验利用已经算出的因子分析作为依据，以第一分子为变量，对59个品种进行系统聚类，见图2。

由图2可知，以第一因子为目标变量，对59个品种进行层次聚类，根据品种间的耐盐碱性分为3

类，即强耐盐碱性品种19个，中度耐盐碱性品种23个，耐盐性弱品种17个。

表2 食用向日葵品种9个因子旋转成分矩阵

表3 食用向日葵品种9个因子得分系数矩阵

表4 食用向日葵品种因子分析综合评价结果

3 结论

近年来，河套灌区盐渍化加重，向日葵成为当地主要经济作物，因此选择耐盐碱性强的向日葵品种尤为重要。本试验以59个向日葵品种为试验材料，种植于盐碱地中，结果表明：不同品种间对于盐碱胁迫反映大不相同。同时，通过因子分析可知，产量性状指标是主要因子，这也为向日葵育种中目标性状的选择指明了方向。

本研究中，因子分析结果表明：籽粒厚度、籽粒宽度、产量为第一因子，因子载荷为3.783，在向日葵的16项指标中作用明显。由于这3个因子都与向日葵的产量相关，我们可以把这个因子定义为产量因子，进一步说明了向日葵的耐盐性强弱与产量因子有关；以9个因子的方差贡献率为权重，通过16个指标的得分系数进行了主成分分析，通过计算得分和排序，筛选出耐盐品种18个，中度耐盐品种25个和不耐盐品种16个。以产量因子（667m2产量、百粒质量、籽粒宽度为变量）的系统聚类显示，强耐盐性品种19个，中度耐盐性品种23个，盐敏感型17个，与主成分分析通过权重计算的综合评价的结果类似，并以14CF56表现出极强的耐盐性最强。

本研究结果表明：强耐盐性品种有14CF56、14CF57、14CF03、14CF31、14CF13、14CF15、14CF35、14CF28、14CF27、14CF16、14CF29、14CF39、14CF52、14CF09、14CF01、14CF14、14CF59、14CF18，此 18 个品种（系）可作为今后重点使用的对象；耐盐性较好的有 14CF54、14CF36、14CF37、14CF30、14C42、14C F34、14CF20、14CF43、14CF55、14CF47、14CF02、14C F11、14CF08、14CF58、14CF25、14CF17、14CF33、14C F23、14CF10、14CF21、14CF53、14CF32、14CF19、14C F07、14CF41，此25个品种（系）可作为耐盐育种的基础材料进一步研究利用。耐盐性较差的有14CF40、14CF22、14CF49、14CF38、14CF04、14CF26、14CF06、14CF12、14CF05、14CF45、14CF24、14CF50、14CF48、14CF44、14CF51、14CF46，此 16 个品种（系）如无其他利用价值，可淘汰。

参考文献：

［1］张子仪.中国饲料学［M］.北京：中国农业出版社，2000.

［2］Katerji N，Van Hoorn J W，Hamdy A，et al.Salt Tolerance Classification Of Crops According To Soil Salinity And To WaterStressDayIndex［J］.AgriculturalWaterManagement，2000，43：99-109.

［3］Katerji N，Van Hoorn J W，Hamdy A，et al.Salt Tolerance Of Crops According To Three Classification Methods And Examination Of Some Hypothesis About Salt Tolerance［J］.Agricultural Water Management，2001，47：1-8.

［4］刘 杰，莫结胜，刘公社，等.向日葵种质资源的随机扩增多态性 DNA（Rapd）研究［J］.植物学报，2001，43（2）：151-157.

［5］邓力群，刘兆普，程爱武，等.不同盐分滨海盐土上油葵（G101）的氮磷肥效应研究［J］.中国油料作物学报，2002，24（4）：35-41.

［6］崔云玲，王生录，陈炳东.油葵耐盐性试验研究［J］.甘肃农业科技，2002（8）：35-38.

［7］曹连海，吴普特，赵西宁，等.内蒙古河套灌区粮食生产灰水足迹评价［J］.农业工程学报，2014，30（1）：63-72.

［8］雷廷武，Issac Shainberg，袁普金，等.内蒙古河套灌区有效灌溉及盐碱控制的战略思考［J］.农业工程学报，2001，17（1）：48-52.

［9］武荣盛，吴瑞芬，侯 琼，等.内蒙古河套灌区春玉米苗期光温指标［J］.应用生态学报，2015，26（1）：241-248.

［10］张 璇，郝芳华，王 晓，等.河套灌区不同耕作方式下土壤磷素的流失评价［J］.农业工程学报，2011，27（6）：59-65.

［11］王全安，高前兆，卢 琦，等.内蒙古河套灌区水盐平衡与干排水脱盐分析［J］.地理科学，2006，26（4）：455-460.

［12］Dai X Q，Huo Z L，Wang H M.Simulation For Response Of Crop Yield To Soil Moisture And Salinity With Artificial Neural Network［J］.Field Crops Research，2011，121（3）：441-449.

［13］童文杰，陈中督，陈 阜，等.河套灌区玉米耐盐性分析及生态适宜区划分［J］.农业工程学报，2012，28（10）：131-137.

［14］遆晋松，童文杰，周媛媛，等，河套灌区向日葵耐盐指标评价［J］.中国生态农业学报，2014，22（2）：177-184.

［15］刘海学，张卫国，刘海臣，等.NaCl胁迫对向日葵幼苗生长及茎组织解剖结构的影响［J］.中国油料作物学报，2012，34（2）：201-205.

［16］刘 杰，张美丽，张 义，等.人工模拟盐碱环境对向日葵种子萌发及幼苗生长的影响［J］.作物学报，2008，34（10）：1818-1825.

［17］张俊莲，张国斌，王 蒂.向日葵耐盐性比较及耐盐生理指标选择［J］.中国油料作物学报，2006，28（2）：176-179.

［18］颜 宏，赵 伟，陈文静，等.不同盐溶液浸种对向日葵种子萌发的影响［J］.种子，2007，26（2）：69-72.

［19］颜 宏，赵 伟，孙玲玲.水盐浸种对NaCl胁迫下向日葵幼苗渗透调节物质的影响［J］.作物杂志，2013，13（3）：131-135.

［20］王 萍，赵 欢，易乐飞，等.三个向日葵品种在培养基中的耐盐性鉴定［J］.作物杂志，2008，8（6）：19-21.