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山西省大豆多点试验品系农艺性状分析

2019-06-19李方舟张海生杨婷婷古晓红李广信刘晋联

山西农业科学 2019年6期
关键词:节数粒数品系

李方舟,张海生,王 军,杨婷婷,古晓红,李广信,刘晋联

(1.山西省农业科学院作物科学研究所,山西太原030031;2.晋中市气象局,山西晋中030006)

大豆不仅是油料作物,而且还是重要的高蛋白粮食作物。近年来,随着油料、食品加工等行业的快速发展,人们对大豆的需求量日益增大,因此,追求大豆高产成为大豆育种的主要目的之一[1]。大豆产量除了受栽培措施的影响外,还受多基因控制,表现为由单株荚数、单荚粒数、单株粒质量、有效分枝数、主茎节数和百粒质量等农艺性状共同作用[2]。而作物农艺性状之间存在紧密的相关关系,因此,在分析众多农艺性状过程中,存在观测数据有信息重叠的问题,造成信息冗余,降低了分析效率[3]。主成分分析法能够从众多的变量中提取出几个彼此不相关的综合因子来反映原来变量的信息,达到数据降维、消除共性信息的目的[4]。随着计算机的普及,主成分分析已经广泛应用于农作物产量性状分析和品质性状分析[5]。韩秉进等[3]对大豆18 个农艺性状进行了主成分分析,把农艺性状归纳为产量性状因子、株高性状因子、荚数性状因子和主茎节数性状因子等4 个综合指标。郭数进等[6]在对大豆农艺性状研究时提取了4 个主成分。李文霞等[7]在对不同生态区大豆性状进行主成分分析时,提取了3 个主成分,累计贡献率为80.12%~90.77%。在主成分分析基础上,可以利用聚类分析对品质资源分类,能够比较真实地反映品种的综合性状,可以为育种选材提供客观依据[8]。陈丽丽等[9]利用聚类分析法将25 个供试材料分为出籽实饲料型株系、饲草型株系、草实兼用型株系3 大类。罗珊等[10]将参试的55 份品种利用聚类分析法分成5 大类。林文磊等[11]对39 份大豆种质基于综合主成分值将参试种质分成3 个大类2 个亚类,基于性状数据的聚类分析将参试种质分成3 个大类4 个亚类。李清华[12]采用聚类分析法把34 份菜用大豆划分为7 大类。符小发等[13]对南繁条件下150 份从国内外引进的大豆资源进行主成分分析和聚类分析,结果表明,高产选育过程中应注重选择单株粒数、有效分枝数和百粒质量较高的品系。王宏勇等[14]在晋旱125×(昔野×501)杂交组合的亲本及后代群体提取了5 个主成分,结果表明,荚型因子影响最大,其次是株型因子。葛长军等[15]对8 个鲜食大豆品种的10 个性状进行调查,结果表明,单株荚质量、百粒质量、单株荚数3 个性状主要影响鲜食大豆的鲜荚产量。

本研究以山西省参加多点试验的10 个品系为材料,分析了10 个品系农艺性状与产量的关系,并且通过主成分分析法对农艺性状进行了分类,根据主成分分析法各品系得分,通过聚类分析法对10 个品系进行分类,旨在探究山西省大豆产量与农艺性状的关系,并对品系进行分类,以期为山西省高产大豆的选育提供一定的理论依据。

1 材料和方法

1.1 试验材料

表1 试验材料

供试材料为2016—2017 年参加山西省中部、西部、西南部3 个地区多点区域试验的10 份大豆材料(表1)。

1.2 试验设计

本试验在山西省农业科学院东阳试验基地种植。试验采用随机区组设计,每个品种3 次重复,每个品种种1 个小区,每小区长6 m、宽2 m。试验地人工起垄,穴播,每穴定苗1 株,行距0.5 m、株距0.2 m。

1.3 测定项目及方法

在大豆收获期,每个试验小区随机选取中间2 行的10 株整株大豆,对植株进行考种,记录株高、底荚高度、主茎节数、有效分枝数、单株荚数、单荚粒数、百粒质量等农艺性状,并称籽粒质量。人工收割小区剩余植株,脱粒、称质量,分别与考种植株的籽粒质量相加,求得小区产量。

1.4 数据分析

植株农艺性状描述性统计、相关分析、聚类分析采用SPSS 19 软件进行,主成分分析采用MATLAB 7.0 软件进行。

2 结果与分析

2.1 植株农艺性状分析

从表2 可以看出,10 个大豆品系的主要农艺性状都有不同程度的差异,主茎节数、株高和单荚粒数的变异系数较小,分别为9.54%,10.98%和14.80%,表明所选品系的这3 个农艺性状差别不是太大,改进余地较小,而其他农艺性状的变异系数在23.69%~32.03%,表明这几个农艺性状有一定的改进余地,其中,单株荚数的变异系数最大,为32.03%,其标准差为67.39 个,表明所选10 个品系中单株荚数差别较大。而小区产量的变异系数适中,为16.79%,标准差为0.72 kg,是所有农艺性状共同作用的结果。

表2 大豆植株农艺性状变异分析

2.2 植株农艺性状相关性分析

从表3 可以看出,小区产量与有效分枝数、单株荚数均呈极显著正相关,相关系数分别为0.489和0.482,与单荚粒数和百粒质量呈显著正相关,相关系数分别为0.426 和0.416,说明提高大豆有效分枝数、单株荚数、单荚粒数和百粒质量能够提高大豆产量。有效分枝数和单株荚数呈极显著正相关,单荚粒数和百粒质量呈极显著正相关,而有效分枝数和单株荚数分别与单荚粒数、百粒质量呈负相关,说明构成大豆产量的因素是相互制约的,协调好产量因素对提高大豆产量有重要作用。

表3 农艺性状相关性分析

2.3 大豆品系的农艺性状主成分分析

大豆农艺性状主成分分析表明,在所有的主成分构成中,主要信息集中在前4 个主成分,累计贡献率达到93.13%,其中,第1 主成分贡献率最高,为46.11%,第2 主成分贡献率为19.86%,第3,4 主成分贡献率分别为14.04%,13.11%(表4)。

表4 各主成分的特征值及累计贡献率

由表5 可知,在第1 主成分中,特征值较高且为正的农艺性状为底荚高度、主茎节数,特征值较高且为负的农艺性状是株高,说明第1 主成分是这3 个农艺性状的综合反映,第1 主成分主要是株型性状因子。在第2 主成分中,特征值较高且为正的农艺性状为有效分枝数和单株荚数,第2 主成分主要是产量性状因子。在第3 主成分中,特征值最大的农艺性状为单荚粒数,特征值为0.887 6,说明第3 主成分是单荚粒数的反映。在第4 主成分中,百粒质量特征值最大,说明第4 主成分是百粒质量的反映。

表5 主成分的特征向量

2.4 聚类分析

在各主成分特征值(表4)和特征向量(表5)基础上,可分别求出每一个大豆品系的主成分得分(表6)。

表6 各品系主成分得分

根据各品系的主成分得分,选用平方Euclidean距离、Ward(离差平方和)法,对品系进行分类(图1)。

图1 显示,可将10 个大豆品系分为3 大类,第1 大类包括汾9008-5、汾9014-2、晋豆19、晋遗39/晋遗45、陕豆157/晋豆19、晋遗30/晋大53、晋遗30/邯豆193 等7 个品系,第2 大类为汾9001-4,第3 大类包括隰洲小黑豆、汾豆70 这2 个品系。3 个类别的大豆品系农艺性状求平均值(表7)。

表7 3 个类别大豆农艺性状平均值

从表7 可以看出,第1 类别产量最高,单荚粒数最多,有效分枝数最少,其他农艺性状都居中,说明第1 类别品系的产量受各农艺性状影响较为均等,这种材料应该着重以增加有效分枝数来提高产量。第2 类别产量居中,其百粒质量最高,株高、底荚高度、主茎节数最小,有效分枝数、单株荚数、单荚粒数居中,这类材料应增加株高、主茎节数,降低底荚高度来提高产量,但降低底荚高度不利于机械收割,所以,这类材料应通过增加株高、主茎节数来提高产量;第3 类别的单荚粒数、百粒质量、产量均最低,而株高、底荚高度、主茎节数、有效分枝数、单株荚数均最高,说明单荚粒数、百粒质量主要影响产量,这类材料应通过增大单荚粒数、百粒质量来获得高产。

3 讨论

本研究结果显示,主茎节数、株高和单荚粒数的变异系数在9.54%~14.80%,单株荚数的变异系数最大,为32.03%。韩秉进等[3]研究表明,百粒质量、主茎节数、单荚粒数变异系数在3.82%~7.36%,株高、有效荚数等其他性状变异系数在11.54%~24.69%。贺礼英等[16]研究表明,株高、单株有效荚数、单荚粒数的变异系数集中分布在7.2%~23.82%,结荚高度变异系数(31.41%)最大,其中,单荚粒数变异与韩秉进等[3]、贺礼英等[16]的研究结果一致,表明大豆的单荚粒数在同一地区变化较小。

在大豆产量与农艺性状相关分析方面,本研究表明,产量与有效分枝数、单株荚数呈极显著正相关,百粒质量、单荚粒数与产量呈显著正相关。而曹鹏鹏等[17]研究认为,百粒质量、节数与产量都呈负相关,单株荚数、单株粒数、有效分枝数与产量呈正相关,百粒质量与单株粒数呈负相关。谭淑玲等[18]研究认为,大豆产量性状与株高、主茎节数、单株荚数呈显著正相关。本研究与他们结果有所不同,但有效分枝数、单株荚数分别与单荚粒数、百粒质量呈负相关,因此,在育种过程中不能只顾及某一农艺性状,要考虑各农艺性状间的相关性和协调性,注重某一农艺性状时,兼顾其他农艺性状。

在主成分分析法中,各主成分之间不存在相关性,是一个相对独立的指标体系[19]。本研究通过主成分分析,提取了株型性状因子、产量性状因子、单荚粒数、百粒质量4 个主成分,代表了93.13%的信息量。在实际育种工作中,不可能同时兼顾各个农艺性状,根据主成分提取出的各主成分特征向量,可以重点关注株高、底荚高度、主茎节数等主要农艺性状。

聚类分析根据遗传距离大小把品系分为不同类别[20]。本研究通过聚类分析把10 个大豆品系分为3 类,同时指出3 个类别提高产量的途径。

4 结论

山西省多点区域试验大豆品系产量与有效分枝数和单株荚数相关性最好,通过主成分分析提取了株型性状因子、产量性状因子、单荚粒数、百粒质量4 个主成分,累计贡献率高达93.13%,基本可以反映大豆植株生长和产量状况。通过对各品系主成分分析得分进行聚类分析,将10 个大豆品系划分为3 大类。

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