菜用大豆产量与农艺性状关系的灰色关联分析

王忠，杨亚玲，陈丽

（新疆生产建设兵团第一师农业技术推广站，新疆阿拉尔843300；2.阿拉尔新农乳业有限责任公司）

菜用大豆（Glycine max（L.）Merr.），又称毛豆，系鼓粒末期籽粒饱满而尚未老熟时进行采收的大豆专用类型。菜用大豆因其营养丰富，口味鲜美，适合速冻贮运，出口创汇。近十几年来，我国菜用大豆的生产和市场得到迅速发展，目前已成为世界上最大的菜用大豆生产国和出口国。

产量是受多基因控制的数量性状，育种上很难进行直接选择，通过与产量相关的农艺性状进行选择已成为作物高产育种的一个重要途径。灰色关联度分析是分析作物产量和主要农艺性状关系的常用方法，已得到广泛应用[1]。本研究通过对新疆阿拉尔种植的菜用大豆材料的生长日数、株高、主茎节数、分枝数、单株荚数、单株荚重、百粒鲜重、单产等8个农艺性状进行灰色关联分析，以期为新疆菜用大豆的引种和新品种选育提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 供试材料

试验材料为来自辽宁、上海、福建和浙江的10份菜用大豆材料：辽引1号、辽引2号、辽引3号、上引1号、上引2号、上引3号、福引1号、浙引1号、浙引2号、浙引3号。分别购买自地方种子商店。

1.2 试验设计与方法

试验设在阿拉尔市，属于暖温带极端大陆性干旱荒漠气候，太阳辐射年均559.13～611.83 kJ/cm2，年均日照时数2 556.3～2 991.8 h，年均降水量40.1～82.5 mm，年均蒸发量1 876.6～2 558.9 mm。栽培模式为覆膜滴灌，株行距0.1 m×0.6 m。于2018年4月20日播种，其它田间管理与大田相同。采用随机区组排列，设3次重复。

表1 供试材料各性状原始数据

表2 数据标准化处理结果

1.3 调查分析方法

各供试菜用大豆材料在鼓粒末期及时收获，收获时每小区连续取中间5行10株，对各参试菜用大豆品种的单产（X0）、生长日数（X1）、株高（X2）、主茎节数（X3）、分枝数（X4）、单株荚数（X5）、单株荚重（X6）、百粒鲜重（X7）等农艺性状分别进行测定（见表1），取其平均值，并计算各农艺性状与产量的灰色关联系数和关联度。

2 结果与分析

2.1 数据标准化处理

由于各性状原始数据单位不统一，不能直接进行比较，在进行灰色关联度分析时，各数据要进行数据标准化处理。本文通过SPSS17.0统计软件对数据进行标准化处理，结果见表2。

2.2 求绝对差值

2.3 求关联系数

分别以X0做参考数列，依据各自的绝对差值表，按公式[4]求各参考数列与单产数列间的关联系数，结果见表4，其关联系数计算式分别为：

2.4 求关联度

关联度是关联度系数的算术平均值，依据各参考数列X0与其它各比较数列可求得关联系数，计算关联度见表5。

由表5可以看出，菜用大豆产量与主要农艺性状的关联度大小顺序依次为：单株荚重、单株荚数、分枝数、株高、百粒鲜重、生长日数和主茎节数。根据灰色关联度分析原理，系统中各因子的重要性以关联度表示，关联度越大，则表示该因子越重要，即与参考数列的关系越密切；反之，关联度越小的因子与参考数列的关系越疏远。因此，菜用大豆主要农艺性状对产量的影响以单株荚重最大，其后依次为单株荚数、分枝数、株高、百粒鲜重、生长日数、主茎节数。因此，在菜用大豆品种选育过程中，应优先考虑选择荚重、荚数多和有效分枝多的菜用大豆品系选育。

表3 以单产为参考数列的绝对差值

表4 以单产为参考数列的关联系数

表5 各供试菜用大豆品种性状与单产的关联度

3 讨论与结论

灰色关联分析的优点是将数据离乱、表象复杂的随机过程当作灰色过程，避开随机过程要用概率统计的弱点；把数据看作是众多因素共同作用的结果，做到了用较少的数据就能较为直观、准确地反映问题。目前，灰色关联分析已广泛应用于大豆、玉米、水稻、小麦等作物的品种比较、品种选育、病虫害预测、相似性栽培等众多领域。通过对10份引进菜用大豆材料在阿拉尔种植的产量和主要农艺性状的灰色关联分析，得出产量与农艺性状的关联顺序为单株荚重＞单株荚数＞分枝数＞株高＞百粒鲜重＞生长日数＞主茎节数。因此，在阿拉尔地区进行菜用大豆品种的引进和选育时，应优先考虑单株荚重，单株荚数和分枝数等指标。