不同化控方式对棉花农艺性状及产量的影响

李 林　邰红忠　卢金宝　万素梅　胡守林 *

(1塔里木大学 植物科学学院，新疆 阿拉尔 843300)(2新疆生产建设兵团第一师农科所，新疆 阿拉尔 843300)



不同化控方式对棉花农艺性状及产量的影响

李 林1邰红忠2卢金宝2万素梅1胡守林1*

(1塔里木大学 植物科学学院，新疆 阿拉尔 843300)(2新疆生产建设兵团第一师农科所，新疆 阿拉尔 843300)

摘要探索不同化控方式对棉花农艺性状与产量的相关性影响。本试验对棉花产量及株高、铃数、叶片数、果枝数、单株铃重5个农艺性状进行相关分析和因子分析。分析表明5个农艺性状对棉花产量构成具有一定的影响，其各处理的株高、铃数、叶片数、果枝数、单铃重与产量的相关性并不完全一致，以D3的5个性状与产量关系最为密切，均呈现极显著关系。各处理能使不同因子的结构和性状发生一定变化，产量因子的铃数、果枝数、铃重对产量有直接的贡献，生物性状因子对产量有间接效应的影响，而D3可使因子内性状间的协调促进作用更为合理，有益于棉花产量的提高。

关键词化控方式； 农艺性状； 产量； 多元分析

新疆属于干旱半干旱地区，特别是地处新疆天山南麓的阿拉尔，位于塔克拉玛干大沙漠北缘，所在区域水资源极度缺乏，但光、温、热等自然资源较为丰富[1,2]。阿拉尔绝大部分土地资源属于盐碱地[3]，可耕种面积少，因此，为提高土地资源利用率，需种植适应该地力环境的作物。棉花属于锦葵科经济作物，具有无限生长习性，有较强的抗性和适应逆境生长的能力，能提高对盐碱地的利用率。通过人为的化学调控，能够抑制棉花的无限生长习性，控制棉株株高，塑造株型，增加棉铃成铃率[4,5]，提高棉花产量，增加经济收入。韩永亮[6]等研究结果表明，棉株中上部结铃数与产量呈显著正相关，下部结铃数与产量呈显著负相关；周桃华[7]等对陆地棉产量与农艺性状的典型相关和主成份分析结果显示，形态和生理性状对产量性状有重要作用，产量因子与生理因子方差贡献累积82%以上，且影响棉花产量的内在主要因子有总铃数、单铃重、LAI、CGR、结果系数、主茎节距和第一果枝高度。王汉霞[8]等研究发现，供钾水平对铃重和铃数与产量相关关系的影响随年份而变化，各产量构成因素对产量的间接通径系数受年份和供钾水平的影响,表明衣分、铃重和铃数之间存在比较复杂的相互制约或促进关系。路战远[9]等试验表明，随着棉花栽培密度的增加，棉花单株高度、棉铃质量、吐絮数、铃重均逐渐降低，而最终吐絮率、衣分、子棉产量和皮棉产量则均呈先增大后降低的变化趋势。从棉花栽培角度进行相应的化学调控处理，对处理后的棉花部分农艺性状进行变异分析。通过相关分析，探讨不同化调方式下，棉花的部分农艺性状与小区产量间的相互关系。通过因子分析，阐明不同化调方式下棉花性状因子构成及不同因子间的相互关系，进一步揭示各性状间的相互影响。研究在不同化学调控方式下，棉花部分农艺性状与产量的关系，阐明不同处理方式造成的产量差异，选出最合理的化学调控方式。

1材料与方法

1.1材料

试验材料为新陆中37号。

1.2方法

1.2.1试验设计

试验于2014年在新疆生产建设兵团第一师农科所3号试验地进行。试验设置四个处理(见表1)，3次重复，随机区组排列。每处理2膜8行，面积为5. 00 m×2. 68 m。试验地土质为沙壤土，病虫害发生较轻，田间管理与大田相同。

表1　缩节胺不同时期不同剂量处理(g/hm2)

1.2.2测定项目与方法

棉花出苗后，各处理选取连续10株具有代表性的棉株，定点进行调查，每7天调查一次。包括株高(X1)、铃数(X2)、叶片数(X3)、果枝数(X4)、单株铃重(X5)等；收获时记录产量(X6)。

1.3数据处理

采用Excel软件、DPS7.05软件对处理数据进行变异性、相关性、因子分析[10～12]。

2结果与分析

2.1农艺性状变异分析

在不同处理下，对所选棉花农艺性状进行变异性分析，比较其差异性大小，总体变异幅度在3. 14%～14. 56%之间。叶片数及果枝数的变异差异不大，叶片变幅在6. 01%～7. 99%，果枝数变幅在7. 95%～11. 04%；而株高、铃数及单株铃重的变异相对较大，株高变幅在3. 14%～8. 50%，铃数在10. 86%～14. 56%，铃重变幅在10. 86%～14. 53%。说明化控处理，所选性状有明显差异影响，其差异存在广泛性。

从表2可以看出，不同处理下，株高的最大值是79. 37 cm，最小值是56. 77 cm，平均值范围在65. 81～70. 60 cm。棉花铃数最大值为9. 17，最小值为5. 50，平均值在6. 80～7. 87之间。叶片数的最大值15. 17，最小值10. 50，平均值在11. 68～14. 20。果枝数最大值为9. 83，最小值7. 50，平均值范围为8. 38～8. 90。单株铃重的最大值为49. 78 g，最小值为28. 77 g，其平均值在35. 56～41. 46 g。根据农艺性状的变异分析，各处理中D3棉花产量最高7410. 75 kg/hm2，CK最低6554. 85 kg/hm2。

表2　农艺性状的变异分析

2.2农艺性状与产量的相关性

由表3可知，各处理农艺性状与产量均存在显著或极显著正相关。CK中铃数、叶片数、单铃重，这3个性状与产量达到极显著水平。D1的铃数、单铃重与产量达到极显著水平。D2中铃数、单铃重与产量存在极显著正相关，而果枝数与产量有显著正相关关系。D3中所选农艺性状均与产量达到极显著正相关关系。此外，对未达到显著正相关的农艺性状而言，其性状对产量亦存在一定的正相关性。

不同处理中，CK、D1、D2有部分农艺性状与产量达到正向显著或极显著相关关系，而D3的农艺性状与产量均呈现极显著正相关关系。说明D3与产量关系极大，能直接影响产量。

表3　农艺性状与产量的相关系数

注：r0. 05=0. 6319，r0. 01=0. 7646。“*”表示达到5%显著水平；“**”表示达到1%显著水平。

2.3因子分析

从表5可知，不同处理下，对农艺性状与产量进行因子分析，因子载荷矩阵表明，各处理2公因子特征值的累计贡献率均在92. 00%以上，说明所选农艺性状包含在公因子中。此外，从因子载荷矩阵的共同度看，各处理的共同度均在85. 00%以上，说明不同处理下，2公因子对所选5个农艺性状具有良好的代表性。此外，各处理两公因子数据显示，因子1的贡献率高于因子2。

表5　农艺性状与产量因子载荷矩阵

根据表6方差极大正交旋转因子载荷矩阵方差可知，各处理公因子中性状变量的载荷值趋于两极化，各公因子与农艺性状间的相关程度较为明确，经方差正交旋转后，各公因子所表示的意义更加明显。

总体上，在各处理的因子1中，除株高、叶片及果枝数性状外，剩余的单株铃重、铃数、产量性状都与经济效益有关，综合考虑赋予该因子为产量因子。因子2中，除CK的叶片数及D3的株高较因子1小外，其余株高、叶片、果枝数性状因子载荷值均较因子1大，赋予该公因子为生物性状因子。

不同处理下，产量因子中CK的铃数(X2)、叶片(X3)、单株铃重(X5)、产量(X6)，D1与D2的铃数(X2)、单株铃重(X5)、产量(X6)，以及D3的株高(X1)、铃数(X2)、单株铃重(X5)、产量(X6)载荷值均较生物性状因子大且为正值，说明产量因子对产量有直接的正向贡献。同时生物性状因子中CK的株高(X1)、果枝数(X4)，D1与D2的株高(X1)，以及D1、D2、D3的叶片(X3)、果枝数(X4)载荷值大且为正值，表明对产量也有一定的正向间接影响；而D1的铃数(X2)为负载荷，与产量因子载荷符号相反，表明对产量有间接负向影响。

不同处理间，产量因子与生物性状因子两者之间的结构产生相应变化，使得两公因子中不同性状载荷值存在差异。在方差极大正交旋转载荷矩阵中，各处理产量因子的产量载荷值大小排列顺序为D1(0. 987 2)>CK(0. 955)>D2(0. 950 3)>D3(0. 854 7)；而生物性状因子排序恰与产量载荷值排序相反，为D3(0. 510 2)>D2(0. 306 2)>CK(0. 283 3)>D1(0. 155 6)。棉花产量大小排列顺序为D3(7 410. 75)>D2(7 257. 45)>D1(7 098. 3)>CK (6 554. 85)，可推测其与生物性状关系较大，而与产量性状关系较小。贡献率显示，D3的累计贡献率最低，而产量最高，这与各处理其他未纳入分析的衣分等产量性状有一定的关系，其变化还需进一步探索研究。

表6　方差极大正交旋转因子载荷矩阵方差

从表7斜交参考因子相关矩阵中显示，两因子之间的相关程度大小排列为D3>D2>D1>CK，这与不同处理间棉花产量排列顺序相同。说明其产量因子与生物性状因子具有内在相关联系。各处理中，D3的产量因子与生物性状因子的斜交参考因子相关系数最大，为0. 7548，并且符号为正，说明产量因子与生物性状因子的关系为较大的间接正相关性，即生物性状的株高、叶片数、果枝数与产量性状的单株铃重、铃数对产量有较大的间接正相关作用。

表7　斜交参考因子相关矩阵

通过化学调控措施，对棉花无限生长特性进行控制，达到塑株造型的目的，促使棉花产量提高。不同时期喷施不同化调剂量缩节胺，会对棉花的内在机理产生不同程度的影响，从而促进棉花产量的提高。

棉花农艺性状包括株高、叶片、果枝数、铃数、单株铃重等，这些性状变异性大小受化学调控的影响，使得棉花产量有所提高。如何协调好农艺性状之间的关系，达到棉花增产的目的，一直是棉农及棉花科研工作者追寻的方向。棉花农艺性状间存在不同程度的相关性，这种相关性直接影响棉花的产量高低。试验表明，D3产量较CK、D1、D2与农艺性状的正相关性最为密切。

因子分析是一种多元分析方法，将各农艺性状纳入几个主要因子中，对农艺性状进行分类，突出因子与农艺性状间的关系。因此，某一或多个农艺性状受化学调控的影响，往往会导致其它性状的改变。根据因子分析，本试验将5个农艺性状提取为2个公因子，贡献率在92. 00%以上，所选性状具有代表性。在产量因子中CK与D3的株高(X1)、叶片(X3)，CK、D1、D2、D3的铃数(X2)、单株铃重(X5)、产量(X6)载荷值均较生物性状因子大且为正值，即产量因子对产量有直接贡献作用，生物性状因子对产量有间接影响；而D1生物性状因子的铃数(X2)为负向作用，即铃数越少不利于棉花增产，其它处理未表现出负向作用。合理的化控方式，能协调好生物性状因子与产量因子的关系，从而达到提高产量的目的。本研究表明，D3的生物性状因子与产量因子较其它处理的相关系数更为显著，载荷的间接相关性也大，说明性状间的协调作用较好，有利于棉花产量增加。

斜交参考因子相关矩阵的相关系数表明，产量因子与生物性状因子存在一定的正相关性，进一步说明这种因子间的正相关性，是化调方式作用的结果。

4结论

不同处理间棉花农艺性状的差异导致产量差异较大，其中D3产量最高。通过适当化控手段，可使棉花获得高产。

相关分析显示，D3产量与农艺性状间的相关性最为显著，说明D3农艺性状间的相关性最为密切，有利于产量提高。

不同化控方式，会使棉花产量因子和生物性状因子的内部构成及因子内主要性状间的关系发生变化，这一变化会导致不同处理产量的差异。D3不同因子构成及因子内主要性状间的协调促进作用更为合理，对产量提高有促进作用，为该试验的最佳处理。

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Effects of Different Methods of Chemical Regulation on Agronomic Traits and Yield of Cotton

Li Lin1Tai Hongzhong2Lu Jinbao2Wan Sumei1Hu Shouling1*

(1 College of Plant Science, Tarim University, Alar, Xinjiang 843300)(2 the First Division of Agricultural Science, Xinjiang Construction and Production Crops,Alar, Xinjiang 843300)

AbstractIn order to explore the effects of Chemical Regulations treatments on agronomic traits and yield for cotton the cotton yield, the correlation analysis and factor analysis for plant height, bolls number, leaves number, fruit branch number and boll weight were analyzed. The results showed that five agronomic traits had certain influence on the cotton yield, and the correlationship between the yield and the five agronomic traits of the height, bolls number, leaves number, fruit branch number, boll weight were not entirely consistent. In the D3 treatment, the five traits were highly significantly correlated with the yield. In each treatment, the structure and character of various factors where changed, the bolls number, branches number, boll weight had direct contribution to the cotton yield, whereas the biological traits factors have indirect effects, and D3 treatment was more efficient in promoting the cotton production.

Key wordschemical control methods; agronomic traits; yield; multivariate analysis

中图分类号：S562

文献标识码：A

DOI：10.3969/j.issn.1009-0568.2016.02.015

文章编号：①1009-0568(2016)02-0086-07

作者简介：李林(1990-)，男，2014级硕士研究生，研究方向为作物高产栽培理论与技术。E-mail：376315978@qq.com*为通讯作者E-mail：hushoulinghu@163.com

基金项目：新疆生产建设兵团第一师科研计划“2014ZZ08”；塔里木大学校长基金“TDLH201501”。

收稿日期：①2015-09-01