应用隶属函数法筛选贵州玉米苗期抗寒种质

雷雨婷　吕立堂　赵德刚

摘要：本文以25种贵州本地玉米种质为材料，在低温胁迫条件下，测定了植株鲜重、植株干重、根冠比、可溶性糖含量和叶绿素等生理指标，运用灰色关联度分析法对玉米苗期抗寒性鉴定指标进行筛选。发现根干重、植株干重、根鲜重和可溶性糖含量等指标与玉米抗寒性关系较为密切，根上部鲜重和叶绿素含量与抗寒的关联度最小。同时利用隶属函数法对玉米抗寒性进行综合评价，结果表明：金玉818、QB1013和黄C等种质抗寒性较强。

关键词：玉米；低温胁迫；抗寒性；隶属函数法

中图分类号：S3325

文献标识码：A

文章编号：1008-0457（2017）02-0035-05国际DOI编码：10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2017.02.007

Abstract：In order to study the cold resistance of different maize， 25 maize varieties were used as materials. Fresh weight， dry weight， root-shoot ratio， content of soluble sugar and content of chlorophyll were measured after cold treatment， and cold resistance were studied by the method of grey correlation degree analysis. The results showed that the most relative characters to cold resistance were root dry biomass，total plant dry weight， root fresh weight and soluble sugar content， and the least relative characters were fresh weight and chlorophyll.Cold resistance of the maize varieties were evaluated by subordinate function method. The results showed that Jin-yu 818， QB1013， and Huang C performed much resistance to the coldness.

Key words：maize； low-temperature stress； cold resistance； subordinate function method

玉米是我國重要的粮食作物，产量位于世界第二位，仅次于美国[1]。我国有着非常丰富的玉米品种资源，其中地方玉米种质占国家种质库的90%[2]。在早春播种玉米经常会遭遇冷害，早春低温冷害是玉米农业生产上主要的气象灾害之一[3-5]。1995和1997年9月中旬发生的局域性早霜，导致玉米单产减少10%-15%[6]。因此，研究不同品种的玉米抗寒性具有重要意义[7]。

郝小琴等[8]认为从生理生化角度评价不同品种玉米的耐寒性，可以为玉米耐寒育种、品种推广及在早春低温条件下选择合适的品种提供依据。植物抗寒性的鉴定有一定的难度，受到遗传基础和环境因素的制约，不仅植物生理过程比较复杂，并且环境多变[9]。单一指标无法准确地反映植物的实际抗寒能力，应用隶属函数法可以得到各项指标的综合评价值，从而可以比较科学地对植物的抗寒性进行评价[10]。隶属函数法可以综合考虑各种指标，评价玉米品种的抗寒性，提高了结果的客观性[11]。采用模糊数学的方法对植物抗寒性进行综合评价作为一种有效的方法，已经应用到桑树、小麦、水稻等的综合分析[12-18]。本试验以黔16、黔18、金单999等玉米杂交种和QB39、QB48、S611等玉米自交系作为材料，进行低温处理，测定植株鲜重、植株干重、可溶性糖含量等生理指标，再用模糊隶属函数法进行数据处理，筛选出抗寒性玉米种质，为贵州玉米抗寒材料的筛选及抗寒育种提供理论和方法上的参考依据。

1.2方法

1.2.1生理生化指标的测定

参照魏秀俭等的方法将玉米种子先用0.1%的升汞消毒5min，再用75%的酒精消毒3min，用蒸馏水冲洗干净。在室温（25±2℃）下将种子种在洗净的石英砂里，待玉米长到三叶期时，置于5℃光照培养箱进行低温处理，5d后开始测定各种指标。参照刘贤德等的方法测定植株鲜重、植株干重、根冠比；参照裴玉贺等的方法测定可溶性糖含量；参照徐田军等的方法测定叶绿素含量。试验重复3次（表2）。

1.2.2关联度计算

根据邓聚龙的灰色体统理论[19]，将抗寒系数与上述8个性状看作一个灰色系统，其中各性状看作该系统的灰因素，根冠比[20]为参考数列，其余为比较数列，对所得的数据进行分析。原始数据经过标准化处理后，计算各指标与抗寒的关联系数，然后根据求出各指标与抗寒的关联度大小排列出关联序。标准化处理的公式为：抗寒系数=寒冷胁迫下测定值/对照测定值。

1.2.3隶属函数分析

将所测数据进行标准化处理，再利用隶属函数法计算出25种玉米种质不同指标的具体隶属函数值，进行累加并求出隶属函数平均值，综合评价不同玉米种质的抗寒性[21]。如某一指标与抗寒性呈正相关，隶属函数计算公式为：Xij=（X-Xjmin）/（Xjmax-Xjmin）如某一指标与抗寒性呈负相关，隶属函数计算公式为：Xij=1-（X-Xjmin）/（Xjmax-Xjmin）。公式中：Xij表示第i种类j指标的抗寒隶属函数值；X表示不同玉米种质不同指标的测定值；Xjmax表示同一指标不同玉米种质测定值中的最大值，Xjmin表示同一指标不同玉米种质测定值中的最小值。最后求出同一玉米种质的不同指标的隶属函数值累加后的平均值，平均值越大，则该品种的综合抗寒性越强。

2.3隶属函数分析结果

根据抗寒的关联度大小，选取与抗寒性关联度大的根干重、植株干重、根鲜重、可溶性糖含量、地上部干重， 5个指标进行隶属函数分析。计算得到每项指标的隶属函数值，综合各项指标的平均隶属函数值（表6），得到25种玉米种质抗寒性强弱顺序：金玉818> QB1013>黄C> S273 >黔单16号>QB506 > QB39> 18599> QB662> QB191 >金玉506> T32>CML171> QB948> QB516>金玉838> S611> QB446 QB1018>黔526>金单999>黔单18号>金玉819> QB48>J106。

3结果与讨论

本试验选取的9个指标都是鉴定玉米苗期抗寒性常用的指标[20-24]。低温是限制植物生长和发育的重要环境因素之一，为了筛选抗寒品种，需要合适的指标和鉴定方法。研究结果表明，根干重、植株干重等与抗寒关联度高，可以作为玉米苗期重要的抗寒性鉴定指标。

由于玉米苗期抗寒性较为复杂，因此在玉米抗寒鉴定的实际应用中，不能单一评价，应该综合评价。灰色关联度分析法可以进行发展动态量化比较，因此，用灰色关联度分析法对抗寒指标进行排序和筛选。隶属函数法可以对不同玉米种质的不同指标进行综合评分，分值越高表示越抗寒。

抗寒研究的目的在于筛选出在低温环境下具有一定抗寒性的玉米种质，为玉米抗寒育种与推广打下基础。本研究选取了植株鲜重、根鲜重、上部鲜重、根冠比、叶绿素和可溶性糖含量等作为生理生化指标。本研究选取5个与抗寒性关联较大的指标，利用隶属函数法综合评价玉米种质的抗寒性。经过分析抗寒性强弱的顺序如下：金玉818> QB1013>黄C> S273 >黔单16号>QB506 > QB39> 18599> QB662> QB191 >金玉506> T32>CML171> QB948> QB516>金玉838> S611> QB446 QB1018>黔526>金单999>黔单18号>金玉819> QB48>J106。准确鉴定出抗寒种质在现实生活中具有十分重要的意义，试验材料是否可以应用到大田生产，是否可以推广，还需要进一步的验证。

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