陕西省夏大豆产量与主要农艺性状的通径及灰色关联度分析

苟升学，肖金平

(陕西省杂交油菜研究中心/国家油料作物改良中心 陕西分中心，陕西 杨凌 712100)



陕西省夏大豆产量与主要农艺性状的通径及灰色关联度分析

苟升学，肖金平

(陕西省杂交油菜研究中心/国家油料作物改良中心 陕西分中心，陕西 杨凌 712100)

为了研究陕西省关中地区大豆主要农艺性状对产量的影响，以陕西夏播大豆的16个品种(系)为试验材料，通过大田试验，应用通径和灰色关联度分析的方法对与产量相关的农艺性状进行了主次关系的分析。通径分析结果表明:大豆主要农艺性状对产量的贡献率大小依次为单株粒重>单株粒数>百粒重>单株荚数>株高>单荚粒数>结荚高度。灰色关联度分析表明:大豆主要农艺性状与产量灰色关联度依次为单株粒重>单株粒数>单株荚数>株高>百粒重>有效分枝数>生育期>结荚高度>单荚粒数。通过两种不同分析方法，单株粒重、单株粒数和株高被认定为影响大豆高产最为重要的农艺性状。

大豆；产量；主要农艺性状；通径分析；灰色关联度分析

由于我国南北纬度跨度大，大豆不同的试验群体、栽培生态区的研究结果差异很大，选育的品种也各有特点[6]。黄淮海地区是我国夏大豆的主产区，产量占全国大豆总产量的30%左右[7]。明确大豆农艺性状对产量影响的主次关系，对于进一步指导大豆育种工作，选育优良高产品种具有重要的意义。虽然，前人对黄淮海部分地区(如河南[1]和山东[3]等)的夏大豆产量与农艺性状之间的关系进行了研究，但是对于它在陕西关中种植区的产量与相关农艺性状之间的关系报道较少。通径分析法和灰色关联度分析法都可用来分析多数农艺性状对产量的影响，但同时利用这两种分析方法开展大豆主要农艺性状对产量影响的对比研究还较少。因此，本文利用通径分析和灰色关联度分析方法，对陕西关中地区夏播大豆产量与主要农艺性状之间的主次关系进行了探讨，比较了陕西关中地区不同大豆品种(系)的产量构成因素，确定了大豆高产育种方向，旨在为陕西关中地区夏播大豆高产新品种选育和栽培改良提供理论依据。

1　材料与方法

1.1试验材料与试验地点

试验材料来源于陕西省2008～2009连续两年的大豆区域试验品种(系)(表1)。试验地点为陕西省大荔县杂交油菜研究中心试验田，该试验地位于东经109°43′～110°19′，北纬34°36′～35°02′，年降雨量514。试验田地势平坦，排灌方便，土壤为粘土，肥力均匀且水平较高，5年内未种过豆科作物。

表1　供试大豆品种(系)编号及名称

1.2试验设计与田间管理

试验设计采取随机区组排列，行长6 m，行距0.4 m，每区种植6行，株距0.1 m，小区面积14.4 m2，每个品种(系)3次重复，种植密度25.05万株/hm2。施基肥磷酸二铵187.5 kg/hm2、尿素75 kg/hm2，随后旋耕两遍，人工整平；等距点播，每穴两粒，并进行中耕、除草和病虫害防治。10月大豆成熟时，每个品种收获1个小区，并进行人工脱粒、晒干，按小区统计产量。

1.3试验记录项目

大豆成熟时，在试验品种每个重复小区的中间行随机选取10株进行考种。考种性状主要包括：株高、结荚高度、有效分枝数、单株荚数、单荚粒数、单株粒数、单株粒重、百粒重和小区产量。全程统计生育期。

1.4数据处理与分析

利用Microsoft Excel软件对数据进行整理，用DPS分析软件对试验数据进行通径分析和灰色关联度分析。

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2　结果与分析

2.1不同大豆品种(系)农艺性状表型分析

大豆农艺性状表现和小区产量如表2所示，小区产量平均为4.4 kg，变异系数为11.3%，产量最高的是秦豆8号，为5.4 kg，最低的是F90和郑豆04023，均为3.7 kg；单株粒重平均为16.6 g，变异系数为16.3%，单株粒重最高的是秦豆8号(20.4 g)，最低的是高豆2号(12.8 g)；各品种的百粒重平均为18.9 g，变异系数为13.8%，最高的是豫豆29(22.3 g)，最低的是F90(12.9 g)；单株荚数平均为43.1个，最多的为豫豆29(52.2个)，最少的为郑豆04023和高豆2号，皆为32.9个；单荚粒数平均为2.1个，最多的是郑豆04023和高豆2001，都为2.7个/荚；单株粒数平均为89.2个，秦豆8号的单株粒数最多，为107.6个，高豆2号的单株粒数最少，为72.4个；各品种株高平均为62.5 cm，其中21A-03的株高最高，为86.9 cm，99E218的株高最低，为27.6 cm；结荚高度平均为14.4 cm，最高的是拂蓝克，为23.8 cm，最低的是99E218和高豆2000，皆为7.1 cm；有效分枝平均为2.4个，最多的是豫豆29，为5.9个，最少的是99E218和拂蓝克，皆为1.4个。生育期平均为107.7 d，F90的生育期最长，为118 d，黄矮丰的生育期最短，为103 d。

在观测的性状中，变异系数最大的是有效分枝数(41.9%)，其次为结荚高度(38.3%)，最小的为生育期(4.1%)。因此，从变异系数来看，各个品种的生育期差异不大，而有效分枝的变异系数最大，表明供试品种的有效分枝变异丰富，而其它性状变异介于这两个性状之间。有效分枝、结荚高度和株高的变异系数较大，可通过品种改良和栽培措施等方法，使这些性状得到有效提高。生育期的变异系数最小，表明通过品种改良和栽培措施来获得理想生育期的难度较大。

2.2大豆主要农艺性状对产量影响的通径分析

利用通径分析的方法，大豆主要农艺性状对产量影响的分析结果见表3。各相关农艺性状对产量的直接通径系数大小依次为单株粒重(1.718)>单株粒数(1.572)>结荚高度(0.411)>有效分枝数(0.277)>株高(0.214)>生育期(-0.401)>百粒重(-0.769)>单荚粒数(-1.583)>单株荚数(-2.604)，说明单株粒重和单株粒数对产量的影响较大；生育期和百粒重对大豆产量的通径系数为负值，表明这两个性状对产量的负向效应比较明显。

通过对大豆产量的通径分析，各主要性状对产量的影响不同，并且彼此相互制约，如单株粒重对产量的作用最大，但是这些又被百粒重、单株荚数、单荚粒数、株高、结荚高度和生育期的间接负向效应削弱。各农艺性状对产量的贡献从大到小依次为单株粒重(0.564)、单株粒数(0.387)、百粒重(0.293)、单株荚数(0.258)、株高(0.182)、单荚粒数(0.091)和结荚高度(0.056)。这也进一步说明构成大豆产量的主要因素为单株粒重、单株粒数、百粒重和单株荚数。因此，在对大豆单株产量进行选择时，还应该兼顾产量构成的其它相关性状，选择综合性状较好的品系。

表2　大豆品种(系)主要农艺性状表现及变异分析

表3　大豆主要农艺性状对产量的通径分析结果

2.3大豆主要农艺性状对产量影响的灰色关联分析

将供试材料的产量及相关农艺性状视为1个灰色系统，设产量为参考数列X0；单株粒重、百粒重、单株荚数、单荚粒数、单株粒数、株高、结荚高度、有效分枝数、生育期分别设为比较数列，依次为X1～X9。由于各个性状因素量纲不一致，因此需要对表2中的原始数据进行标准化转换，标准化后的数据如表4所示。

通过主要农艺性状对产量影响的灰色关联度分析(表5)，9个主要农艺性状与产量关联度大小分别是r1=0.771、r2=0.763、r3=0.749、r4=0.730、r5=0.724、r6=0.704、r7=0.698、r8=0.684、r9=0.672。综合以上灰色关联分析结果，大豆主要农艺性状与产量的关联度大小依次为单株粒重>单株粒数>单株荚数>株高>百粒重>有效分枝数>生育期>结荚高度>单荚粒数。根据关联度分析原则，关联度大的数列与参考数列的关系最为密切，关联度小的数列与参考数列的关系较远。由此可知，单株粒重对大豆产量的影响最大；其次为单株荚数、株高、百粒重；对大豆产量影响中等的是有效分枝数和生育期；影响较小的是结荚高度和单荚粒数。因此，在高产大豆品种的选育过程中，首先要选育单株粒重高的大豆品系，其次通过合理密植和栽培技术提高单株的有效荚数，增加百粒重和株高同样对产量具有重要的促进作用。

3　结论与讨论

大豆产量是众多相关农艺性状的综合表达，这些相关性状无论是在栽培措施的管理上，还是在育种目标性状的选择上，都难以准确把握。同时，大豆产量性状是受多基因控制的数量性状[8]，且遗传力低，难以直接选择出高产材料或品系。许多研究人员已对大豆高产品种选育进行相关研究[9-10]，发现在一定株型和种植密度范围的前提下，大豆产量主要取决于单株粒重[11-12]。虽然不少研究人员采用相关性分析和回归分析对大豆产量与农艺性状进行分析[13-16]，但是这些分析方法要求样本容量较大，应用起来较为困难，并且研究结果也不尽一致。而通径分析和灰色关联分析方法具有要求样本数量少、分析方法简单及结果准确等优点，近年来该方法已在大豆等作物的遗传育种中被广泛应用[13,17-19]。

表4　大豆品种主要性状原始数据标准化

表5　大豆主要农艺性状与产量间的灰色关联度系数及关联度

通径分析主要是通过自变数相互之间的关系去分析，而灰色关联分析主要是将自变数按照独立的因素区别对待[7]，因此，通径分析和灰色关联度分析法在确定自变数相对重要性上的内涵是不同的，只有两种不同分析方法的有效结合才能更为全面地分析问题。本文同时利用通径分析和灰色关联分析对大豆主要农艺性状对产量影响的主次关系进行研究分析，通过通径分析发现，各相关农艺性状中对大豆产量直接正向影响较大的是单株粒重和单株粒数，其次为结荚高度、有效分枝数和株高；对产量的负向影响较大的是生育期和百粒重。这与韩秉进等[11]认为百粒重对大豆产量提高的贡献较小的结论基本一致。同时，本研究发现构成大豆产量的主要因素为单株粒重、单株粒数、百粒重和单株荚数，这也与前人研究大豆产量构成因素的结论[2]一致。

灰色关联度分析表明，单株粒重、单株粒数、单株荚数、株高、百粒重和有效分枝数与大豆产量间关联度较高，说明大豆产量主要由单株粒重、单株粒数、单株荚数、株高和百粒重构成。两种分析方法相比较，通径分析得到的直接贡献率大小及次序与灰色关联分析得到的关联度次序有所不同，但是两种分析方法均得出单株粒重、单株粒数和株高是大豆产量提高最为重要的3个性状。这与前人的研究结果基本一致，如张海泉等[20]利用多种分析方法对10个大豆品种的23个性状进行分析，发现株高与产量的关系最为密切；谢皓等[3]发现大豆单株产量与株高和单株粒数的遗传相关性较大。然而，可能是由于大豆种植在不同生态区域，种植群体以及研究方法不同，一些研究结果不尽一致，如静广利等[21]研究认为株高主要通过生育期、有效分枝等其它农艺性状实现对产量的间接影响；赵剑锋认为大豆产量构成因素中单株荚数与产量的关联性最高；韩秉进[11]和童燕[22]研究认为大豆株高性状对产量的影响较小；郝瑞莲等[23]研究认为单株粒重和株高对夏播大豆产量的影响较大。

大豆产量的形成是众多相关农艺性状综合作用的结果，本文通过通径和灰色关联度统计分析方法研究大豆主要农艺性状对产量的影响，明确了各农艺性状对大豆产量影响的主次关系，确定单株粒重、单株粒数和株高为大豆产量的主要影响因子，通过改良这几个主要农艺性状可有效提高大豆产量。因此，该研究结果在一定程度上可为高产大豆品种选育和改良提供重要的理论基础和参考依据。

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(责任编辑：许晶晶)

Analysis of Path Coefficient and Grey Relational Degree between Yield and Main Agronomic Traits of Summer Soybean in Shaanxi Province

GOU Sheng-xue, XIAO Jin-ping

(Hybrid Rapeseed Research Center of Shaanxi Province / Shaanxi Branch/National Center for Oil Crops Genetic Improvement, Yangling 712100, China)

In order to explore the effects of main agronomic traits on yield of soybean in Guanzhong area of Shaanxi province, we used path coefficient analysis (PCA) and grey relational degree analysis (GRA) to analyze the relationships between main agronomic traits and seed yield of 16 summer soybean varieties (lines) through field trials. The results of PCA showed that the direct contribution rate of main agronomic traits to yield was ranked as follows: seed weight per plant> seed number per plant> 100-seed weight> pod number per plant> plant height> seed number per pod> height of lowest pod. The results of GRA indicated that the grey relational degree between yield and main agronomic traits had the following order: seed weight per plant> seed number per plant > pod number per plant> plant height>100-seed weight> number of effective branches> growth and developmental duration> height of lowest pod> seed number per pod. According to the results of PCA and GRA, seed weight per plant, seed number per plant, and plant height were considered as the most important agronomic traits for the high yield of summer soybean.

Soybean; Seed yield; Main agronomic traits; Path coefficient analysis; Grey relational degree analysis

2016-04-05

陕西省农业科技创新与攻关项目(2015NY083)。

苟升学，副研究员，主要从事大豆品种选育及栽培技术研究。

S52

A

1001-8581(2016)09-0018-05