辽宁省水稻品种产量的稳定性、丰产性及主成分分析
2020-06-23赵蔚,王昊
赵 蔚,王 昊
(1 盘锦市现代农业发展中心,辽宁 盘锦 124010;2 辽宁省盐碱地利用研究所,辽宁 盘锦 124010)
辽宁省是我国北方粳稻的重要产区, 其稻作历史较为悠久。水稻种植面积在1949 年只有6.44万hm2,2014 年已提高到56.21 万hm2; 平均单产在1949 年只有2.07 t/hm2,2014 年已提高到8.03 t/hm2。 辽宁省稻作水平的提高既有栽培技术改进的原因,品种更新换代也发挥了重要作用。 高产、优质、多抗、广适是评价水稻品种的主要标准,水稻品种稳定性、 丰产性则是衡量一个品种利用程度的主要依据[1、2]。 AMMI (additive main effects and ultiplicativeinteraction) 模型是主效应可加互作效应可乘的模型, 是分析作物品种区域试验数据非常有效的模型之一,已在水稻、玉米、小麦等多个作物上得到应用[3-6]。 通过品种稳定性参数和丰产性的直观分析, 更可对试验品种进行直观分析。本文旨在通过对23 个水稻品种在不同环境条件下的丰产性和稳定性分析, 为水稻品种的推广应用提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 供试材料
以2019 年辽宁省水稻中晚熟区域试验数据为基础进行AMMI 模型分析。 试验点分别为天津天隆凌海站、辽宁省盐碱地所、辽宁省水稻所、海城西四农科站、盖州西海农场、灯塔市东古城合作社共6 个试验点。 各试验点试验统一采用随机区组设计,3 次重复,田间管理与当地生产相同。 23个试验品种分别为:阳光稻63、盐粳糯30、富禾稻272、辽粳1525、盘粳糯12、锦稻香103、盘粳14、隆粳213、天隆13、沈稻551、北粳1801、盘粳34、辽粳1678、北粳1702、盐粳431、盘粳16、盐粳752、佳昌稻6 号、浑粳32、万利粳1 号、万利粳3 号、营育稻2 号、盐粳758,其代号分别为G1~G23。
1.2 分析方法
1.2.1 AMMI 分析 AMMI 模型可对品种进行可靠的稳定性分析, 并且可以鉴别一些具有特殊品种基因和环境互作的基因型, 针对某一特殊环境的特殊适应性的品种提供有价值的信息。
1.2.2 稳定性参数分析 在利用AMMI 模型的基础上引入品种稳定性参数[7]。 其计算公式为:
式中:Dg 为品种的稳定性指标,Dg 值越小产量越稳定。 k=1,2……n,n 为显著的IPCA 个数,PCAgk为品种G 的第k 个主成分得分;ωk为权重系数, 它表示每个IPCA 所解释的平方和占全部IPCA 所解释的平方和的比例。
1.2.3 主成分分析 采用DPS7.05 软件对23 个品种每穴穗数、每穗总粒数、结实率、千粒重、稳定性参数进行主成分分析。
2 结果与方法
2.1 联合方差及AMMI 模型分析
由表1 可见,基因型、环境型及基因型与环境型的交互作用方差均达到极显著水平。 环境即试点间变异平方和 (SS) 占整个处理平方和的67.5%,基因型即品种平方和仅占8.2%,而品种和试点的交互作用的平方和占到24.3%。 说明试点间的变异起主导作用, 而交互作用的变异明显大于品种间的变异。 对交互主成分的IPCA 的显著性进行近似F 测验,第1、第2、第3 交互作用乘积项的IPCA1、IPCA2、IPCA3 的F 值达到极显著和显著水平。 IPCA1、IPCA2、IPCA3 占总交互作用平方和的百分比分别为51.1%、25.8%、12.9%,而误差仅占10.2%。可见,主成分分析比较透彻地分析了互作信息。
表1 联合方差分析和AMMl 模型分析结果
2.2 品种丰产性、稳定性分析
23 个水稻品种产量在9.49 t/hm2~10.30 t/hm2之间,平均值为9.93 t/hm2。 稳定性参数(Dg)在0.05~0.80 之间,平均值为0.29。 在数据标准化的前提下,采用欧氏距离、最长距离法分别对23个品种的产量、稳定性参数进行系统聚类。在产量上,23 个品种可划分为低产、 中产、 高产3 个区间,低产区间在9.40 t/hm2~9.70 t/hm2之间,中产区间在9.70 t/hm2~10.10 t/hm2之间,高产区间在10.10 t/hm2~10.40 t/hm2之间。 在稳定性参数上,23 个品种可划分为高稳、中稳、低稳3 个区间,高稳区间在0~0.17,中稳区间在0.17~0.40,低稳区间在0.40~0.80。 依据23 个水稻品种产量、稳定性参数绘制各品种产量-Dg 交互作用双标图, 并依产量、 稳定性参数的区间划分设定不同的空间区域(图1)。 由图1 可见。 第Ⅰ区域即低产-高稳区域无品种;第Ⅱ区域即低产-中稳区域包括盘粳糯12、锦稻香103、盘粳34、浑粳32;第Ⅲ区域即低产-低稳区域包括盘粳16、万利粳3 号;第Ⅳ区域即中产-高稳区域包括盐粳糯30、佳昌稻6 号;第Ⅴ区域即中产-中稳区域包括富禾稻272、 辽粳1525、盘粳14、辽粳1678、盐粳752、盐粳758;第Ⅵ区域即中产-低稳区域包括隆粳213、盐粳431;第Ⅶ区域即高产-高稳区域包括天隆13、 沈稻551; 第Ⅷ区域即高产-中稳区域包括阳光稻63、北粳1801、北粳1702、万利粳1 号;第Ⅸ区域即高产-低稳区域只有营育稻2 号。 第Ⅱ~第Ⅸ区域所含品种分别占品种总数的17.4%、8.7%、8.7%、26.1%、8.7%、8.7%、17.4%、4.3%。 可见,天隆13、沈稻551 的产量丰产性和稳定性最好, 而阳光稻63、北粳1801、北粳1702、万利粳1 号也具有较好的产量丰产性和稳定性。
2.3 品种产量性状及稳定性参数的主成分分析
通过对产量、水稻产量构成性状每穴穗数、总粒数、结实率、千粒重及稳定性参数(Dg)进行主成分分析, 以特征根累计贡献率大于85.0%为标准,确定3 个主成分,累计贡献率达到85.4%。 第1 主成分特征根为1.996,贡献率为39.9%,主要由每穗总粒数决定; 第2 主成分特征根为1.232,贡献率为24.6%,主要由结实率、每穴穗数决定;第3 主成分特征根为1.040, 贡献率为20.8%,主要由稳定性参数决定(表2)。
表2 香稻品种品质性状主成分分析
为考察3 个主成分的关系, 依23 个品种第1、第2、第3 主成分值进行绘制三维空间散点图(图2)。 可以看出,在第3 主成分方向上23 个品种可划分为3 个类群。 第1 类群包括盐粳糯30、天隆13、沈稻551、佳昌稻6 号共4 个品种,其稳定性参数(Dg)在0.047~0.119,平均值为0.086。第2 类群包括阳光稻63、富禾稻272、辽粳1525、盘粳糯12、锦稻香103、盘粳14、北粳1801、盘粳34、辽粳1678、北粳1702、盐粳752、浑粳32、万利粳1 号、盐粳758 共14 个品种,其稳定性参数(Dg)在0.174~0.367,平均值为0.242。 第3 类群包括隆粳213、盐粳431、盘粳16、万利粳3 号、营育稻2号共5 个品种,其稳定性参数(Dg)在0.522~0.799,平均值为0.595。可以认为,第1 类群品种稳定性较高,第2 类群品种稳定性中等,第3 类群品种稳定性较低。 第1、第2、第3 类群品种在每穗总粒数上的平值分别为134.4 个、134.2 个、143.3 个,在结实率上的平值分别为89.5%、90.5%、90.1%,在每穴穗数上的平值分别为19.3 个、18.7 个、18.8 个。 可见,稳定性较高的品种每穴穗数较多。
3 结论
一个水稻品种能否被大范围应用于生产,并在不同环境条件下发挥其生产潜力是品种推广需要考虑的重要内容。 水稻品种的稳产性是品种基因型和环境互作的结果, 通过品种稳定性分析能有效地反映出参试品种稳定性方面的差异, 为不同稻区水稻品种选择和推广应用提供客观的参考依据[8]。
本试验通过对23 份中晚熟水稻新品系稳产性分析,其稳定性参数(Dg)大小依次为:佳昌稻6号(0.047)<盐粳糯30(0.081)<沈稻551(0.096)<天 隆13 (0.119)<盐 粳752 (0.199)<盘 粳34(0.203)<辽粳1678(0.204)<盘粳14(0.209)<北粳1702 (0.212)<北粳1801 (0.220)<万利粳1 号(0.226)<辽粳1525(0.241)<富禾稻272(0.254)<阳光稻63 (0.254)<浑粳32 (0.299)<盐粳758(0.329)<锦稻香103(0.367)<盐粳431(0.522)<万利粳3 号(0.537)<隆粳213(0.557)<营育稻2 号(0.559)<盘粳16(0.799)。 水稻新品种的稳定性是品种推广的主要鉴定指标, 但同时要坚持高产前提下的稳定性。结合品种丰产性进行综合分析,本试验中23 份水稻品种中天隆13、 沈稻551 丰产性、稳定性最好,其产量分别为10.30 t/hm2、10.10 t/hm2,稳定性参数(Dg)分别为0.119、0.096。 其次阳光稻63、北粳1801、北粳1702、万利粳1 号也具有较好的产量丰产性和稳定性, 其产量分别为10.24 t/hm2、10.19 t/hm2、10.28 t/hm2、10.25 t/hm2,稳定性参数(Dg)分别为0.254、0.220、0.212、0.226。 其结果为品种审定和推广提供了依据[9]。
水稻产量是由每穴穗数、 每穗总粒数、 结实率、千粒重等产量性状构成。而不同性状受环境影响不同[10],本试验中稳定性较高的品种其每穴穗数往往较多。 因此提高品种的稳产性和丰产性应在保证较多每穴穗数的前提下增加每穗粒数,协调结实率和千粒重,才能选育出高产、稳产、适应范围广泛的品种满足生产的需要。