河南省小粒花生品种主要农艺性状与产量的相关及通径分析

朱亚娟，甄志高，赵金环，王晓林，崔建民

（驻马店市农业科学院，油料作物研究所，河南 驻马店 463000）



河南省小粒花生品种主要农艺性状与产量的相关及通径分析

朱亚娟，甄志高，赵金环，王晓林，崔建民

（驻马店市农业科学院，油料作物研究所，河南 驻马店 463000）

摘 要：采用相关和通径分析的方法，对2014年河南省小粒花生品种区试的15个参试品种（系）的9个主要农艺性状及单株生产力进行统计分析。变异分析结果表明，参试品系的主茎高、侧枝长、总分枝数、结果枝数、单株饱果数、百果重、百仁重、出米率和单株生产力都有较大的变异幅度，生育期变异系数最小。相关分析结果表明，9个农艺性状中只有单株饱果数与单株生产力呈极显著的正相关，其他性状与单株生产力的相关性均不显著。通径分析表明，结果枝数对产量的直接通径系数最大，其次是单株饱果数，两者是影响小粒花生产量的主要因素。通过逐步回归分析建立的估测单株生产力的最优回归方程为Y=6.274+0.9X6，回归系数达极显著水平，对单株生产力的预测具有一定的应用价值。

关键词：小粒花生；农艺性状；单株生产力；相关分析；通径分析

河南省是我国花生生产大省，其花生常年种植面积在100万hm2左右，是该省继小麦、玉米之后的第三大作物。珍珠豆型花生是一个独特的品种类型，以优质、商品性好、早熟为突出特点，河南省许昌以南的地区及长江流域以种植该类型品种为主[1]。尤其是正阳县，种植品种主要为小果花生，约占花生总种植面积的95%，是全国珍珠豆型花生最集中、面积最大的产区之一[2]。因为珍珠豆型花生个体生长势弱、单株结实范围小、单株生产力较低，所以如何提高单株生产力是珍珠豆型花生育种的关键[3]。

有关小粒（珍珠豆型）花生产量的研究已有较多报道，梁炫强等[4-5]早在1991年就通过配合力分析研究了高产珍珠豆型花生品种亲本的选配原则，1992年又通过双列分析得知珍珠豆型花生的产量主要受加性遗传效应的影响；劳方业等[6]研究了开花量与产量的关系；李林等[7]从播种方式上探讨了珍珠豆型花生的高产机理；杨友林[8]采用回归分析法研究了珍珠豆型花生主要农艺性状与产量的关系；杨水红[9]研究了平衡施肥对花生产量的影响；范小玉等[3]、吴兰荣等[10]采用相关和通径分析等方法研究了珍珠豆型花生主要农艺性状对产量的影响。在前人的研究基础上，笔者利用通径分析，将15个小粒花生品种（系）的9个主要农艺性状与产量的相关系数分解为直接作用和间接作用，进一步明确各农艺性状对产量的相对重要性，掌握产量的构成规律，以期为河南省小粒花生育种和高产栽培提供理论依据。

1　材料与方法

1.1试验材料

供试材料为2014年参加河南省小粒花生品种区试的19个花生品系，因河南省种子管理站规定百仁重不大于80 g的花生品系才能参加该区试，故剔除了百仁重大于80 g的4个品系，分析了剩余的15份材料。

1.2试验方法

试验地点分别位于郑州、开封、驻马店、南阳、濮阳、新郑、安阳、信阳、温县。试验统一采用随机区组排列，每个处理重复3次。小区长6.67 m，宽2 m，每小区6行，行距33.33 cm，穴距16.7 cm，播种密度为18万穴/hm2，每穴2粒种子。

收获时，每小区随机取10株进行考种，考种项目有生育期（X1）、主茎高（X2）、侧枝长（第1对）（X3）、总分枝数（X4）、结果枝数（X5）、单株饱果数（X6）、百果重（X7）、百仁重（X8）、出米率（X9）、单株生产力（Y）。性状观测参考《花生种质资源描述规范和数据标准》[11]，因各小区的产量容易受小区出苗率的影响，故以单株荚果生产力代替小区产量。用Excel 2007和SPSS 17.0数据分析软件对9个主要农艺性状与产量进行相关和通径分析。

2　结果与分析

2.1主要农艺性状及产量的变异分析

从表1中可以看出，各性状的变异系数不尽相同，由大到小依次为：主茎高＞侧枝长＞单株饱果数＞总分枝数＞单株生产力＞结果枝数＞百果重＞百仁重＞出米率＞生育期。其中，主茎高、侧枝长、单株饱果数、总分枝数和单株生产力的变异系数较大，分别为13.95%，12.98%，12.55%，11.32%和10.19%，说明参试品系在这些性状上存在较大差异，可以通过良种选配和栽培条件改善等方法，使这些性状获得较大程度提高；其次是结果枝数、百果重、百仁重和出米率，变异系数分别为9.74%、9.59%、8.07%和5.33%，说明在这些性状上各参试品系间也存在一定的差异，也能通过调整栽培措施等方法获得一定改善；生育期的变异系数最小为0.89%，说明该性状的变异幅度最小，参试品系的生育期比较集中，都在113 d左右。

表1　15个小粒花生品种（系）主要农艺性状的变异分析

2.2主要农艺性状的相关分析

由表2可知，9个农艺性状中生育期、主茎高、侧枝长、结果枝数、单株饱果数和出米率与单株生产力正相关，其中单株饱果数与单株生产力极显著正相关，说明单株饱果数对提高单株生产力具有极为重要的作用。总分枝数、百果重和百仁重与单株生产力均表现出不显著负相关。另外，主茎高与生育期和结果枝数分别显著正相关和负相关，与侧枝长和出米率分别极显著正相关和负相关；侧枝长与生育期和出米率分别极显著正相关和负相关；总分枝数与结果枝数极显著正相关；结果枝数和生育期与出米率分别显著正相关和负相关；单株饱果数与百果重和百仁重极显著负相关；百果重与百仁重极显著正相关。

表2　15个小粒花生品种（系）主要农艺性状的相关系数

2.3主要农艺性状与产量的通径分析

花生产量的形成受诸多因素的影响，这些因素间又存在相互作用，而相关系数只表明了两个性状间的简单线性关系，并没有考虑到性状间的互作。通径分析可将相关系数分解为直接作用和间接作用，从而有效地表示相关变量间原因对结果的直接影响效应，估计出原因因素对效应因素的间接效应，进而直接比较各原因因素的相对重要性[12]。因此，为客观评价各性状对小粒花生产量构成的重要性，需要进行通径分析，分析结果见表3。

表3　15个小粒花生品种（系）主要农艺性状对产量的通径分析

由表3可知，各性状对产量的直接作用大小依次为结果枝数（X5）＞单株饱果数（X6）＞主茎高（X2）＞生育期（X1）＞百果重（X7）＞百仁重（X8）＞出米率（X9）＞侧枝长（X3）＞总分枝数（X4）。结果枝数对产量的直接正效应最大为2.216，虽然通过总分枝数、主茎高、百果重和出米率对产量产生了或大或小的间接负效应，但是通过生育期、侧枝长、单株饱果数和百仁重也产生了间接正效应，正负效应抵消后，对产量的效应仍为正值；其次是单株饱果数，对产量的直接正效应为0.807，与产量呈极显著正相关，表明可以通过增加结果枝数和单株饱果数来提高小粒花生产量，在高产育种中应注重这一性状的筛选。生育期和主茎高对产量的直接通径系数和相关系数也都为正值，但生育期的变异系数最小，较难改变，只能通过适当增加主茎高获得高产。百果重和百仁重对产量的直接通径系数虽为正值，但是相关系数却为负值，是因为百果重通过结果枝数和单株饱果数对产量产生了较大的间接负效应，百仁重通过主茎高和单株饱果数产生了较大的间接负效应所致；出米率和侧枝长对产量的直接通径系数为负值，与产量的相关系数为正值，是因为出米率通过侧枝长和结果枝数产生了较大的正效应，虽然侧枝长通过结果枝数产生了较大的间接负效应，但是被其他几个性状产生的总正效应所抵消；总分枝数的直接通径系数和相关系数都为负值，表明该性状对提高产量不利。

2.4主要农艺性状对产量的多元回归分析

由表2和表3可知，各农艺性状对产量的影响存在交互作用，如果将全部性状与产量进行回归，建立起来的回归方程可靠性差、精度低。因此，需采用逐步回归分析的方法建立最优回归模型，就是只包含所有对产量有显著影响性状变量的回归方程。

根据逐步回归原理，运用 SPSS统计软件获得主要农艺性状与产量的最优回归方程：Y=6.274+0.9X6，分析表明，回归方程和回归系数均达极显著水平，表明单株饱果数（X6）与单株生产力之间呈极显著的线性回归关系，对单株生产力的预测具有一定的应用价值，即单株饱果数每增加一个标准单位，单株生产力就增加0.9个标准单位。回归方程的决定系数R2=0.612，表明入选的单株饱果数对产量的贡献率为61.2%。

3　结论与讨论

从变异分析结果来看，除生育期的变异系数最小外，主茎高、侧枝长、总分枝数、结果枝数、百果重、百仁重、出米率和单株生产力都有较大的变异幅度，说明各参试品系的生育期比较集中，选择范围较窄，可以通过其他几个性状的选择来提高产量。

相关分析结果表明，9个农艺性状中只有单株饱果数与单株生产力呈极显著的正相关，其他性状与单株生产力的相关性均不显著，说明单株饱果数对提高单株生产力具有极为重要的作用。

通径分析结果表明，结果枝数对产量的直接通径系数最大，与产量的相关系数也为正值；单株饱果数的直接正效应位列第二，与产量呈极显著正相关；表明可以通过增加结果枝数和单株饱果数来提高小粒花生品种产量。另外，也可通过适当增加主茎高获得高产；总分枝数的直接通径系数和相关系数均为负值，表明该性状对提高产量不利。

回归分析结果表明，通过逐步回归分析建立的估测单株生产力的最优回归方程为Y=6.274+0.9X6，回归系数达极显著水平，对单株生产力的预测具有一定的应用价值，这与相关和通径分析结果基本一致。

综上所述，可认为，要提高小粒花生品种的产量水平，通过栽培措施增加结果枝数和单株饱果数以及选育结果枝数和单株饱果数多的品种是关键，也可适当增加主茎高来提高产量。

前人也对小粒花生主要农艺性状与产量间的关系进行过研究，但结果不尽一致。吴兰荣等[10]认为珍珠豆型花生要获得高产，应在适当增加结果枝数和总分枝数的同时，注意提高百果重和百仁重；范小玉等[3]认为在河南省珍珠豆型花生育种中应保持适宜的主

茎高和侧枝长，在协调总分枝数、 结果枝数、 出米率、饱果率等性状的前提下，对单株结果数、百果重、百仁重进行选择，这样有利于提高单株生产力。而杨友林[8]认为，通过单株结果枝数及单株饱果数的增加，可以获取较高的荚果产量，这与该研究结果一致。总之，要想提高小粒花生品种的产量，还应对性状间的关系进行更多、更深入地研究，找到影响其产量的关键因素，通过对尽量少的性状进行选择，获得尽量大的选择效果。

参考文献：

[1] 吴继华，李 可，陈 雷，等. 高产早熟优质珍珠豆型花生新品种商花5号的选育[J].河南农业科学，2013，42（7）：43-45.

[2] 余 辉，袁建中，李东广，等. 珍珠豆型花生品种利用现状及改良对策[J]. 中国种业，2006，（8）：38-39.

[3] 范小玉，陈 雷，李 可，等. 河南省珍珠豆型花生主要农艺性状与单株生产力的相关及通径分析[J]. 安徽农业科学，2014，42（5）：1306-1307，1310.

[4] 梁炫强，郑广柔，向荣英，等. 珍珠豆型花生产量和含油率性状配合力分析[J]. 花生科技，1991，（3）：11-14.

[5] 梁炫强，郑广柔，向荣英，等. 珍珠豆型花生产量和含油率遗传特性的双列分析[J]. 中国油料，1992，（1）：19-23.

[6] 劳方业，罗葆兴，黎杰强. 珍珠豆型花生开花量与产量关系的研究[J]. 花生科技，1993，（4）：7-9.

[7] 李 林，李宏志. 珍珠豆型花生品种适宜播种方式研究[J]. 花生科技，1999，（增刊）：320-323.

[8] 杨友林. 珍珠豆型花生主要农艺性状与产量的关系分析初报[J]. 广东农业科学，2006，（8）：24-25，39.

[9] 杨水红. 玉屏本地珍珠豆型花生的平衡施肥初探[J]. 现代园艺，2013，（11）：15.

[10] 吴兰荣，顾淑媛，李正超，等. 不同类型花生性状相关性及对产量影响的研究[J]. 花生科技，1999，（增刊）：167-170.

[11] 姜慧芳，段乃雄. 花生种质资源描述规范和数据标准[M]. 北京：中国农业出版社，2006.

[12] 张 毅，华福平，童 燕，等. 河南省麦套花生的主要数量性状与产量的相关和通径分析[J]. 陕西农业科学，2010，（2）：6-8.

（责任编辑：成 平）

Correlation and Path Analysis between Main Agronomic Characteristics and Yield of Smallseed Peanut in Henan

ZHU Ya-juan，ZHEN Zhi-gao，ZHAO Jin-huan，WANG Xiao-lin，CUI Jian-min
（Oil Crops Research Institute， Zhumadian Academy of Agricultural Sciences， Zhumadian 463000， PRC）

Abstract：The correlation and path analysis on 9 main agronomic characteristics and productivity per plant of 15 small-seed varieties （lines） in regional test of Henan Province had been carried out in 2014. The Variation analysis showed that the variation coefficient of growing period was the smallest, while the variation range of stem height, branch length, total branching number, number of branches with pods, pods number per plant, 100-pod weight, 100-seed weight, shelling percentage and productivity per plant were big. The correlation analysis showed that the positive correlation coefficient between pods number per plant and productivity per plant was very significant， and the other traits had no significant correlation with it. The path analysis showed that number of branches with pods had the greatest direct path coefficient， which followed by pods number per plant， and the two characters were the leading factor affecting yield. The optimal regression equation established by stepwise regression analysis for estimating productivity per plant was Y=6.274+0.9X6, the regression coefficient was very significant， which could be used to predict the productivity per plant for small-seed peanut

Key words：small-seed peanut; agronomic characteristics; productivity per plant; correlation analysis; path analysis

通讯作者：王晓林

作者简介：朱亚娟（1982-），女，河南长葛市人，助理研究员，主要从事花生栽培及新品种选育研究。

基金项目：河南省重大科技专项（141100110600）；国家花生产业技术体系（CARS-14）

收稿日期：2016-02-19

DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2016.04.011

中图分类号：S565.2

文献标识码：A

文章编号：1006-060X（2016）04-0034-03