旱地春小麦种植密度与产量及农艺性状的相关性分析

武江燕，刘宏胜，牛俊义，吴 兵，李 映，高玉红，杨建红

（1.会宁县农业技术推广中心，甘肃 会宁 730799；2.甘肃农业大学农学院，甘肃 兰州 730070；3.会宁县社会保障管理局，甘肃 会宁 730799）

小麦是我国的三大粮食作物之一，小麦产量的高低和品质的优劣对保证我国粮食安全和人民生活水平的提高具有举足轻重的意义。小麦籽粒产量的高低不仅取决于品种的基因型，还受到栽培技术和生态环境及二者互作效应的影响[1-2]。种植密度作为小麦栽培的重要措施之一，对小麦的生长发育和籽粒产量及其构成因素具有较大的影响。在小麦栽培管理中，合理配置种植密度对获得高产群体质量起着关键性的作用，可促进穗数、穗粒数和千粒重的协调发展[3]。在籽粒形成过程中，光合产物的合成、转运及其向籽粒的分配累积能力是制约小麦产量的重要因素[4]。赵会杰等[5]研究认为，适宜的密度有利于改善小麦生育后期群体的光合性能，有效地协调小麦的源库关系，提高籽粒产量和光能利用率。因此，种植密度的合理调控对于构建小麦高产抗倒群体至关重要。

随着全球生态环境的日益恶化，灾害性天气的频繁出现导致小麦产量波动较为剧烈，干旱少雨的自然条件是影响小麦生长发育、籽粒品质及其产量的主要生态因子[6-7]。为了提高小麦的产量，增加种植密度、提高成穗率成了小麦高产栽培的主攻方向[8]。随着播种量的增加，虽然可以在一定程度上实现小麦有效穗数的增加，但同时也大大增加了小麦茎秆倒伏的风险[9]，增密和高产的协调发展是小麦栽培管理中亟需解决的难题。近年来，灰色系统理论以其信息量大、简便实用、结果准确可靠等特点[10]，逐渐成为了科研学者关注的热点，并在水稻、玉米和大豆等作物上得到广泛的应用[11-14]。关于小麦种植密度与主要农艺性状的关联性研究鲜见报道。我们以甘春27号为材料，探究了不同播种密度对小麦籽粒产量及其构成因子的影响，同时利用灰色关联分析方法对不同种植密度与小麦主要农艺性状及籽粒产量的关联性进行了分析，以期为旱地小麦合理密植和高产抗倒栽培提高理论和技术依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验于2015年3—8月在甘肃省会宁县会师镇南嘴村的旱川地进行。试验区地处陇中黄土高原丘陵沟壑区，海拔高度1 772.3 m，年均气温8.3℃，无霜期155 d，≥10℃的有效活动积温2 664℃左右，年降水量356.70 mm。试验地前茬为小麦，地力均匀，肥力中等。前茬作物收后及时浅耕晒垡，秋季用手扶拖拉机带步犁深翻打磨收口，结合打磨收口施有机肥（颗粒鸡粪）900 kg/hm2、普通过磷酸钙600 kg/hm2、尿素300 kg/hm2。试验地土壤属黄绵土，0～20 cm土层基础养分含量为有机质9.9 g/kg、全氮0.7 g/kg、全磷0.7 g/kg、全钾21.5 g/kg、速效氮32.10 mg/kg、速效磷9.72 mg/kg、速效钾165.80 mg/kg。pH为8.47。

1.2 试验设计

试验采用单因素随机区组设计，设置5个播种密度处理： 225万粒/hm2（T1）、300万粒/hm2（T2）、375 万粒/hm2（T3）、450 万粒/hm2（T4）、525万粒/hm2（T5），3次重复。小区面积11.65 m2（5.00 m×2.33 m），走道宽0.5 m，四周设置保护行。供试小麦品种为甘春27号。于3月22日采用人工单角耧开行手溜条播，每小区播10行，行距23.3 cm，按有效发芽率播种。生育期人工除草松土3次，不追肥。生育期间其它管理略优于当地大田。

1.3 测定项目及方法

小麦收获后每小区随机取样20株进行室内考种，统计株高（X1）、穗数（X2）、穗长（X3）、小穗数（X4）、穗粒数（X5）和千粒重（X6）。收获时按小区单收并测定小麦籽粒产量（X7）。

1.4 灰色关联分析

根据灰色系统理论，将小麦的种植密度与产量和其他6个农艺性状指标作为一个整体，即灰色关联系统。将种植密度设为参考数列，记作X0。以株高、穗数、穗长、小穗数、穗粒数和千粒重以及产量分别作为比较数列 X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，关联系数和关联度取决于各个比较数列Xi（k）与参考数列X0之间的相似程度。关联系数和关联度的计算公式为[15]：

1.5 数据处理

采用Microsoft Excel 2010和SPSS 19.0软件处理和分析数据，用LSD法进行多重比较。

2 结果与分析

2.1 种植密度对小麦主要农艺性状和产量的影响

由表1可知，不同种植密度对小麦的主要农艺性状和籽粒产量有明显影响。随着种植密度的逐渐递增，小麦的株高依次递减，其中T2处理的株高较T1处理显著降低了3.83%，其他处理之间未达到显著差异水平（P＞0.05）。不同种植密度下，小麦穗数的变化趋势与株高恰好相反，即随种植密度的增加而增加，且处理之间差异显著（P＜0.05）。穗长和小穗数以T1处理的最大，T5处理的最小，T5较T1处理分别显著降低了20.69%和17.22%。不同处理的穗粒数从大到小依次为T1、T2、T3、T4、T5，与 T5 处理相比，T1、T2、T3和T4处理的穗粒数分别增加了39.91%、32.26%、24.16%和13.32%，差异显著。千粒重表现为T1处理最大，T2处理次之，T5处理最小，而且T1和T2处理较T5处理分别显著增加15.01%和13.94%。籽粒产量以T3处理最高，为3 184.57 kg/hm2；其次是T2处理，为3 144.57 kg/hm2；T5处理的籽粒产量最低，为3 058.67 kg/hm2，且T3和 T2处理的籽粒产量分别比T5处理增加了4.12%、2.81%。除T1和T4处理之间差异不显著外，其他处理间均有显著差异。

2.2 种植密度与小麦产量及农艺性状的相关性分析

应用SPSS 19.0软件对7个农艺性状及产量与种植密度的相关分析进行了分析。由表2可知，受种植密度影响最大的性状因子有穗数和穗粒数。其中，种植密度与穗数呈极显著正相关，与穗粒数呈极显著负相关（P＜0.01），相关系数分别为0.987和-0.993。小麦的株高、穗长、小穗数和千粒重与种植密度之间均有极显著负相关关系，相关系数分别为-0.975、-0.983、-0.974、-0.983，而籽粒产量与种植密度之间相关性不显著（P＞0.05）。

2.3 种植密度与小麦产量及农艺性状的灰色关联度分析

2.3.1 数据标准化处理 由于各性状因素的计量单位存在差别，而且不同性状测定值之间的差异较大，为了确保各个性状均具有等效性，通过初值化对各个性状的原始数据进行均值化无量纲处理[16]。将不同种植密度处理下相同性状的所有数据均除以相对应性状的平均值得到1个新数列。计算公式为：Xi（K）=Xi（k）/i，Xi为各项性状值标准化处理后的结果，Xi（k）为原始数据，i为5个种植密度处理下相同性状值的平均值。结果见表3。

表1 不同种植密度下小麦的主要农艺性状和产量

表2 种植密度与产量及农艺性状间的相关系数①

表3 同一量纲的数据标准化处理结果

2.3.2 种植密度与各农艺性状间的绝对差值 根据表3的标准化数据，按照公式Δi（K）=|X0（k）-Xi（k）|，求出种植密度（X0）与Xi（其他农艺性状）各个对应点的绝对差值，即Δi（K）。结果见表4。由表4可知，二级最大差值maximaxk|X0（k）-Xi（k）|=0.579 8，二级最小差值minimink|X0（k）-Xi（k）|=0.000 4。

2.3.3 种植密度与各农艺性状间的关联系数 根据关联系数计算公式（1），可以计算出小麦种植密度与各个性状因子及产量的关联系数和关联度。由表5可知，种植密度与各农艺性状及小麦产量的关联系数在0.333 8～1.000 0。将关联系数ξi代入公式（2）中，可以得出株高、穗数、穗长、小穗数、穗粒数、千粒重6个农艺性状及籽粒产量与种植密度的关联度。根据灰色系统理论可知，不同性状因子的重要性取决于关联度的大小，关联度越大，表明种植密度对该因子的影响作用越大。种植密度与各农艺性状及籽粒产量关联度的从大到小的顺序依次为：穗数、产量、株高、小穗数、千粒重、穗长、穗粒数。可见，种植密度对穗数的影响最大，其次是产量，这与相关分析中密度与穗数呈正相关关系、且相关系数最大的结果相吻合。穗粒数和穗长受种植密度的影响程度相对较小，这与相关分析结果中密度与穗粒数和穗长之间存在极显著负相关关系的结果相吻合。

3 小结与讨论

种植密度是影响小麦产量的重要指标，而且密度和产量之间呈现抛物线关系[17]。石祖梁[18]研究认为，随着种植密度的增加，小麦籽粒产量表现为先增后降的趋势，以密度为225万粒/hm2时最高。适宜的播种量是合理密植、达到增苗增穗增产的关键所在，播种量过小或者过大均会影响小麦群体结构和形态的建成，进而最终造成小麦产量的降低[19-20]。在本研究中，不同种植密度处理之间的小麦主要农艺性状指标和籽粒产量存在明显的差异。随着种植密度的逐渐增加，小麦的株高、穗长、小穗数和穗粒数以及千粒重均呈现依次递减的趋势，降低幅度分别为3.83%～10.81%、5.75%～20.69%、8.01%～17.22%、5.47%～28.53%和0.93%～13.05%，这与赵永萍等[21]、蒋会利等[22]的研究结果相一致。在小麦产量构成因素中，单位面积穗数多是小麦高产的关键[23]。随着种植密度的增加，小麦单位面积穗数呈现增加的趋势[21]。本研究发现，小麦穗数随着密度的变化趋势与其他产量构成因子恰好相反，即随着种植密度的增加而显著增加，其中525万粒/hm2处理的穗数高于225万粒/hm2处理58.85%，这与前人[8，24]的研究相一致。小麦的籽粒产量随着密度的增加先增加后降低，且除225万粒/hm2和450万粒/hm2处理外，其他密度处理的小麦产量均有显著差异。375万粒/hm2处理的产量最高，300万粒/hm2处理的次之，分别比产量最低的T5处理显著增加了4.12%、2.81%。可见，在一定范围内，随着种植密度的递增，小麦的单位面积穗数也随之增加，但密度过大会造成小麦穗粒数和千粒重的明显下降，最终造成籽粒产量的降低。

表4 种植密度与各性状因子的绝对差值

表5 种植密度与各性状因子及产量的关联系数

灰色关联分析法可以综合描述和量化评估系统中的目标参数，将生物体的多种性状视为一个整体来统一比较，不仅可以给出质的定性解释，同时也可以给出量的确切描述[25-26]。小麦产量是多种性状因子综合作用的结果，通过灰色关联分析能够全面、可观地评价各个农艺性状对产量的贡献作用。本研究结果表明，小麦的穗数和穗粒数与种植密度呈极显著相关关系，相关系数分别为0.987和-0.993，而小麦产量与密度之间有正相关关系，但差异不显著，这与赵竹等[27]研究结果不一致，可能是环境差异在一定程度上会改变种植密度对小麦产量的作用，也可能与甘春27号小麦品种具有较强的自我调节能力有关[28]。通过关联分析可知，小麦种植密度与各农艺性状及籽粒产量关联度的从大到小的顺序依次为穗数、产量、株高、小穗数、千粒重、穗长、穗粒数。可见，种植密度对小麦穗数的影响最大，其次是产量，这与相关分析结果中密度与穗数之间有极显著相关关系的结果相一致。然而，尽管密度与产量之间的相关性不显著，但是由于其具有较大的关联度，表明合理密度对小麦产量的增加意义重大。播种量是小麦栽培中最易调控的因素[29]，适宜的种植密度可以较好地协调群体与个体之间的矛盾，充分利用光能，促进光合产物的合成，极大地发挥小麦增产的潜力。因此，在本试验条件下，甘春27号小麦品种的最佳播种密度为375万粒/hm2。