大豆产量及主要农艺性状的相关性及灰色关联度分析

2017-03-21何志华夏燕李清超

江苏农业科学 2016年11期

何志华+夏燕+李清超

摘要：为研究大豆主要农艺性状对产量的影响及其主次关系，以安豆7号为研究对象，采用灰色关联度分析法结合相关分析法对影响大豆产量的主要农艺性状进行分析。结果表明：产量与百粒质量、单株有效荚数呈极显著正相关，与单株粒数、单株粒质量呈显著正相关；而在灰色关联分析中，百粒质量、单株有效荚数、单株粒质量、单株粒数排在前4位，所有性状对产量的关联度大小排序为百粒质量（0.754 8）>单株有效荚数（0.744 9）>单株粒质量（0.737 5）>单株粒数（0.709 3）>主茎节数（0.661 1）>有效分枝数（0.658 7）>株高（0.655 8）>底荚高度（0.593 5）。研究结果明确了大豆主要农艺性状对产量的影响，为大豆高产育种提供了参考依据。

关键词：大豆；产量；农艺性状；灰色关联度；高产育种性状；主次关系；关联系数

中图分类号：S565.103 文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2016）11-0099-04

本研究以安豆7号在14个处理水平下的9个农艺性状为研究对象，采用灰色关联度分析法结合相关分析法，对影响大豆产量的主要农艺性状进行分析，研究大豆主要农艺性状对产量的影响，以及所有性状间的相互关系，以期为大豆高产育种提供参考依据。大豆是我国重要的粮食作物之一，以其高营养价值、高生理活性和广泛的工业用途而受到广大农户及消费者的青睐。大豆产量历来是大豆育种及相关研究的核心，大豆产量与其他性状间相互关系历来是育种家们关注的重点之一；同时，育种方向已由原来的产量单目标育种转变为注重产量、品质与抗性的多目标育种[1]。前人对大豆的研究多集中在蛋白质[2]，异黄酮[3-4]、生育期[5-6]等方面，关于产量与主要农艺性状间相互关系的研究相对较少[7]。灰色关联度分析是一种定量地描述事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的相对性[8]。灰色关联分析和相关分析能够很好地分析多个性状间的相对重要性，应用其分析大豆产量与其他性状的报道中[9-12]，取得与实践相一致的结果。本研究利用安豆7号的9个农艺性状作为研究对象，利用相关分析法、灰色关联分析法揭示大豆产量及主要农艺性状间的主次关系，同时分析所有性状间的相互关系，以期为育种实践提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 供试材料

相关数据来源于安豆7号“3414”（即氮、磷、钾的3因素4水平）最佳施肥配比试验结果，参试品种安豆7号由贵州省安顺市农业科学院提供。田间及室内测量相关性状：株高（X1），底荚高度（X2），主茎节数（X3），有效分枝数（X4），单株有效荚数（X5），单株粒数（X6），单株粒质量（X7），百粒质量（X8），产量（X0）。

试验地位于贵州省毕节市德沟村曹家田科研基地内，土壤为冲积土，前作草莓。播前土壤取样分析表明：[HJ1.45mm]土壤有机质含量 1.85 g/kg、全氮含量0.157 g/kg、全磷含量0.082 g/kg、全钾含量2.01 g/kg、速效氮含量131.9 mg/kg、速效磷含量 19.5 mg/kg、pH值6.2。播种前取土样，测试供试土样基本农化性状。采用“3414”设计，共14个处理。其中0水平指不施肥，2水平指当地最佳施肥量，1水平=2水平×0.5，3水平=2水平×1.5（该水平为过量施肥水平），随机区组排列，重复3次。小区面积为3.2 m×3.2 m=10.24 m2；行距 0.4 m，每小区8行；株距0.1 m，每行32株，小区和重复间隔0.5 m；全区收获，分区堆放、脱粒、计产。

施肥方式：根据各小区面积折算各自所需肥纯量，再根据各肥料含量比例计算各小区肥料用量；磷肥+钾肥均匀混合全部作为底肥，尿素作为追肥，分2次施用，各占50%，分别于苗期（5月19日）、花期（7月2日）追施。田间管理按照常规进行。

1.2 分析方法

1.2.3 相关分析与关联矩阵构建本研究采用Pearson相关性分析和灰色关联分析法对大豆9个农艺性状进行分析，按照灰色系统理论要求[13-15]，将产量视为参考数列产量（X0），其余性状视为1个灰色系统，分别为株高（X1）、底荚高度（X2）、主茎节数（X3）、有效分枝数（X4）、单株有效荚数（X5）、单株粒数（X6）、单株粒质量（X7）、百粒质量（X8）。而在分析所有农艺性状间的相互关系时，分别将其一作为参考数列，其余则为比较数列，从而构建所有性状间的关联矩阵。

2 结果與分析

2.1 数据标准化处理

2.5 各农艺性状间的相关性分析

对大豆所有性状进行Pearson相关性相关分析发现，产量与百粒质量、单株有效荚数均呈极显著正相关，与单株粒质量、单株粒数呈显著正相关，与其他性状间相关性未达显著水平；百粒质量除与产量呈极显著正相关外，与其他性状相关性均未达显著水平；单株粒质量除与单株有效荚数、单株粒数呈极显著正相关，还与产量、株高、主茎节数呈显著正相关；单株粒数除与产量呈显著正相关，与单株粒质量、单株有效荚数呈极显著正相关；单株有效荚数除与产量、单株粒数、单株粒质量呈极显著正相关外，与其他性状相关性均未达显著水平；主茎节数与株高呈极显著正相关，与单株粒质量呈显著正相关；株高与主茎节数呈极显著正相关，与单株粒质量呈显著正相关；有效分枝数、底荚高度与其他诸性状间均无显著相关性（表6）。

2.6 各农艺性状间的相互关系分析

根据灰色理论，分别将不同的性状作为参考数列，其他性状作为比较数列，获得大豆主要农艺性状间的关联矩阵。由表7可知：（1）株高与主茎节数的关系最密切，与底荚高度的关联度最小；（2）底荚高度与百粒质量关系最密切，与有效分枝数关联度最小；（3）主茎节数与株高的关系最密切，与底荚高度关联度最小；（4）有效分枝数与百粒质量的关系最密切，与底荚高度关联度最小；（5）单株有效荚数与单株粒数的关系最密切，与底荚高度关联度最小；（6）单株粒数与单株粒质量的关系最密切，与底荚高度关联度最小；（7）单株粒质量与单株粒数的关系最密切，与底荚高度关联度最小；（8）百粒质量与产量关联度最大，与底荚高度关联度最小。

3 小结与讨论

本研究采用相关分析法、灰色关联分析法对安豆7号“3414”最佳施肥配比试验中的9个农艺性状进行研究，相关分析结果与灰色关联分析结果具有较好的一致性；同时，灰色关联分析还能克服仅以产量作为评价大豆新品系标准的片面性，将供试材料的农艺性状进行综合比较发现，该方法具有直观、准确、便捷等特点[9]。同时，本研究发现，产量与百粒质量、单株有效荚数呈极显著正相关，这与成雪峰等研究结果[7]一致，表明大豆育种中注重百粒质量与单株有效荚数特性的选育，可极显著地提高大豆的产量[16]。在关联度分析中，与产量关联度较大的前3个性状排序是百粒质量（0.754 8）>单株有效荚数（0.744 9）>单株粒质量（0.737 5），可见相关分析与灰色关联度分析结果具有高度的一致性，表明提高大豆产量需要注重百粒质量、单株有效荚数的选择和研究，从而为大豆高产育种、区域试验等相关研究提供理论指导及参考。

本研究利用灰色关联度分析结合相关分析，在研究各个性状间关系紧密度的同时，将影响产量的因素按照关联度进行区分，育种家总是想方设法地找出这种主次关系，进而更高效地获得高产[17]。灰色关联度分析克服了以往常用的多元回归分析、通径分析等方法需要大量样本和典型概率分布的局限性，可正确反映各性状对产量的主次关系[7]，使育种工作变得更为高效。同时，大豆产量是由多因素共同影响的，同时受气候因素、自然条件、栽培条件等制约，在实际的应用育种研究中，应对不同品种、不同生态条件给予不同的分析，以便选出适合当地的主栽品种及栽培条件。

参考文献：

[1]冷建田，陈应志，王英，等. 中国不同地区大豆育成品系的特点分析及品种选育方向的探讨[J]. 大豆科学，2007，26（3）：293-299.

[2]李卫东，卢为国，梁慧珍，等. 大豆蛋白质含量与生态因子关系的研究[J]. 作物学报，2004，30（10）：1065-1068.

[3]Kitamura K，Igita K，Kikuchi A，et al. Low isoflavone content in some early maturing cultivars，so-called “summer-type soybeans”[Glycine max （L.） Merrill][J]. Japanese Journal of Breeding，1991，41（4）：651-654.

[4]Tsukamoto C，Shimada S，Igita K，et al. Factors affecting isoflavone content in soybean seeds：Changes in isoflavones，saponins，and composition of fatty acids at different temperatures during seed development[J]. Journal of Agricultural & Food Chemistry，1996，43（5）：1184-1192.

[5]王金陵. 大豆生态类型[M]. 北京：农业出版社，1991：98-99.

[6]费家骍，仲崇儒. 中国夏大豆栽培与综合利用[M]. 济南：上冻科学技术出版社，1986：52-58.

[7]成雪峰，张凤云. 灰色关联分析法在夏大豆育种上的应用[J]. 大豆科学，2009，28（1）：31-35.

[8]孙芳芳. 浅议灰色关联度分析方法及其应用[J]. 科技信息，2010，2（17）：364-366.

[9]單彩云，魏玉光，张延军，等. 黑龙江省大豆主栽品种主要性状灰色关联度分析[J]. 大豆科学，2009，28（5）：945-948.

[10]徐巧珍，张学江，沈金雄. 不同类型大豆性状间的灰色关联度分析[J]. 中国油料作物学报，1994，16（4）：41-45.

[11]张海燕，焦碧婵，李贵全. 大豆产量及其相关数量性状关系的分析[J]. 山西农业科学，2006，34（2）：27-29.

[12]王铁军，保丽萍，赵银月，等. 云南省大豆品种主要性状的灰色关联度分析[J]. 西南农业学报，2004，17（增刊）：452-454.

[13]邓聚龙. 农业系统灰色理论与方法[M]. 济南：山东科学技术出版社，1988.

[14]雷铁拴. 灰色系统理论在农业上的应用[M]. 郑州：河南科学技术出版社，1996.

[15]郭瑞林. 作物灰色育种学[M]. 北京：农业科技出版社，1985.

[16]李卫东，张孟臣. 黄淮海夏大豆及品种参数[M]. 北京：中国农业科学技术出版社，2006：32-41.