河南省夏大豆新品种产量与主要农艺性状的灰色关联度分析

窦士树，马海涛，朱红彩，王玲燕，张素平，李军利，郑秋道

(新乡市农业科学院，河南 新乡 453000)

大豆起源于中国，是世界四大作物之一。作为优质的植物蛋白资源和健康的食用植物油资源，成为近1个世纪以来发展最快，种植范围扩展最广的作物之一。随着我国居民消费结构升级，对大豆的需求量快速增加，国内产需缺口不断扩大。在恢复扩大种植面积的同时，努力提高单产，培育高产优质广适的大豆新品种，对保障国家粮油安全具有重大意义。

大豆产量是受多基因控制的数量性状，是多个性状相互作用、相互影响共同作用的结果。经济产量是由单位面积上的株数、单株粒数和百粒重3个产量因素构成的。这些产量构成因素又与生育期、有效分枝数、株高等农艺性状存在着密切的关系。明确大豆产量各构成性状对产量的贡献大小，对大豆新品种选育和高产栽培有一定的指导作用。产量构成性状的表现既取决于基因型，又受外界影响较大，通常用生物统计方法难以评价多个性状与产量的关系；根据灰色系统理论，应用灰色关联度分析法可以较好地解决这一问题[1-2]。之前，国内外学者对不同品种大豆农艺性状和产量进行过许多研究[3-9]，发现大豆产量同主要农艺性状间存在密切关系。但因选用品种、试验区域生态条件和生产水平不同，结果不尽相同。河南省是全国夏大豆主产省之一，常年种植面积在57万hm2左右，位居全国夏大豆第2位，但单产低于全国平均水平。为筛选适合河南省种植的高产优质大豆新品种，笔者对河南省夏大豆8个主要农艺性状与产量结果进行了灰色关联度分析，以期为河南省筛选高产的夏播大豆品种和品种选育提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 材料

以2019年河南省大豆比较试验普通组的20个参试品种为试验材料。分别为中豆6301(V1)、周豆46号(V2)、永鹏豆6号(V3)、国豆2号(V4)、洛豆16081(V5)、粟豆8号(V6)、驻豆35(V7)、尚豆1号(V8)、豫丰豆369(V9)、中黄321(V10)、潍豆22(V11)、许豆11(V12)、豫研豆086(V13)、驻豆36(V14)、科豆29(V15)、华育11(V16)、天成4号(V17)、道秋23(V18)、河豆66(V19)、国禾豆1号(V20)。设置8个试验点，分别为新乡市农业科学院、河南农业职业学院、新乡市锦科棉花研究所、洛阳市嘉创农业开发有限公司、开封市通许县农业科学研究所、河南省许科种业有限公司、南阳师范学院、平顶山市宝丰县农业科学研究所。

1.2 处理设计

试验统一采用间比法排列，2次重复，统一供种，行长4 m，行距0.4 m，小区面积8 m2，株距12 cm，3粒摆播，单株留苗，密度为每667 m2种植1.4万株，播种时留预备苗。收获时去边行，实收中间3行，计产面积4.8 m2。收获前第1重复参试品种小区中间3行随机取样10株以备考种，考种性状包括株高、底荚高、主茎节数、有效分枝数、单株有效荚数、单株粒重、单株粒数、百粒重。对照品种郑196在有代表性的小区内取样。

各试验点均于2019年6月中旬播种，同一试验在同一天内完成播种工作。田间管理严格按照试验要求进行管理，性状调查严格按照试验要求进行；收获时，成熟1个收获1个，每个材料单独脱粒、单独晾晒。

1.3 分析方法

按照灰色关联性系统理论的要求，将20个大豆品种的农艺性状作为1个灰色系统，每个性状看作灰色系统中的1个因素。设产量性状为参考数列X0；其他农艺性状为比较数列Xi，其中株高为X1，底荚高度为X2，主茎节数为X3，有效分枝数为X4，单株有效荚数为X5，单株粒数为X6，单株粒重为X7，百粒重为X8，构成原始数据。由于各性状原始数据单位不一致，不利于直接比较，在进行灰色关联度分析时，各数据进行标准化处理。

2 结果与分析

2.1 夏大豆各主要农艺性状

各主要农艺性状考种结果见表1。用Excel 2019和DPSv 9.50对上述各性状进行灰色关联度分析。数据处理采用DPS灰色关联度分析法，执行灰色关联度分析时，输入母序列1，数据转换选择标准化，分辨系数取0.5，最小绝对差值选择No，标准化处理结果见表2。

表1 各品种产量与主要农艺性状

绝对差值是参考数列与各比较数列之差的绝对值。根据公式△i(k)=∣X0(k)-Xi(k)∣(其中k表示品种代号)。求出表2中Xi与X0对应点的绝对差值，结果见表3。其中最小差值绝对值为0.012 4，最大差值绝对值为3.361 7。

2.2 产量与各性状的关联系数和关联度

关联系数§i(k)可由下列公式计算：

§i(k)=(Δmin+aΔmax)/(△i(k)+aΔmax)。

式中，§i(k)为产量与各性状的关联系数，Δmin为参考数列与各比较数列之差的最小绝对值，Δmax为参考数列与各比较数列之差的最大绝对值，

表2 原始数据标准化处理结果

表3 产量与农艺性状的绝对差值

△i(k)为参考数列与各比较数列之差对应的绝对差值，a为分辨系数，文中取a=0.5。将表3中相应数值代入公式，§i(k)=(0.012 4+0.5×3.361 7)/(△i(k)+0.5×3.361 7)，计算出产量与其他相关性状的关联系数。关联度是关联系数的算术平均值，即关联度=(1/n)Σ§i(k)，n为比较序列的数据个数。分别求出各产量与性状的关联度和排序。

从表4可以看出，大豆产量与主要农艺性状的关联度大小顺序为：有效分枝数(0.737 5)>单株粒重(0.725 7)>单株粒数(0.702 2)>株高(0.690 9)>主茎节数(0.688 8)>底荚高(0.678 9)>有效荚数(0.666 7)>百粒重(0.636 7)。根据关联度分析原理，灰色系统中各因子的重要性以关联度表示，关联度值越大，表示该性状关联性越重要，与目标性状的关系越密切。因此，主要农艺性状对产量影响因子中，对夏大豆产量影响最大的是有效分枝数，影响较大的是单株粒重、单株粒数、株高和主茎节数，底荚高、有效荚数、百粒重对产量制约力依次变小。在选育适宜河南种植的高产夏大豆品种时，应重点选择有效分枝多、单株粒重高、单株粒数多、株高适宜的品系。

表4 产量与各性状的关联系数和关联度

3 小结与讨论

灰色关联分析法是对一个发展变化而关系又不十分明朗的系统，进行发展动态量化比较的一种分析方法。在这一变化的灰色系统中，某一因素对其他因素的影响会随着地点、时间、环境、品种、样本数量的变化而变化。因此，应用灰色关联分析法对不同条件下的不同大豆材料应做具体分析，以便采取相应技术措施。灰色关联度分析克服了仅以产量作为大豆新品系进行评价的片面性，将参试材料的农艺性状进行综合比较。该方法具有直观、准确、便捷等特点。

从结果可以看出，有效分枝数、单株粒重、单株粒数、株高是影响河南省夏大豆产量的主要因素，大体趋势与汪宝卿等[9]的研究结果相一致。有效分枝数成为主要影响因素可能与本试验密度不高，有效分枝数的增加促进了单株粒数的增多有关。大豆产量是由多个性状因素共同作用的结果，同时也受生态条件、气候因素、生产水平等外界因素影响，对不同生态区域不同品种要做具体分析，以便采取相应的技术措施，选出最主要的性状和品种。