辽宁地区糯玉米鲜穗产量与农艺性状灰色关联度分析

（丹东农业科学院，辽宁凤城 118109）

玉米兼有用途多、分布广、营养丰富、商品率较高等优点，不仅是我国第一大粮食作物，也是最主要的饲料来源和重要的工业原料［1，2］。从收获物和用途上划分，玉米可分为籽粒用、青贮、鲜食三大类［3］。鲜食玉米主要包括甜玉米、糯玉米、甜糯玉米以及少量的笋玉米等［4］。糯玉米具有丰富的营养价值，是集果、蔬、饲于一体的经济型专用玉米。提高产量是糯玉米产业发展的永恒主题，而糯玉米鲜穗产量受多因素相互作用的影响，明确各因素与产量的相关性和密切程度，可以有效提高糯玉米品种选育效率［5，6］。应用灰色关联度分析筛选影响产量的主导因素，可为高产优质鲜食糯玉米品种选育提供理论参考。邹军等［7］对20个鲜食玉米品种产量与主要性状进行灰色关联度分析，结果表明百粒质量、穗长和穗粗对产量影响较大，出籽率对产量影响较小。贾晓军等［8］对44个杂交玉米品种产量与主要农艺性状进行灰色关联度分析，结果表明穗位、出籽率、秃尖对产量影响较小。税红霞等［9］对四川省的鲜食甜糯玉米与主要农艺性状进行灰色关联度分析，认为穗行数与鲜穗产量关联度最大。本试验运用灰色系统理论中关联度分析法对糯玉米产量因素进行综合分析，根据关联度排序明确各性状对产量影响的大小，以为选育适宜辽宁省气候的高产、稳产、优质糯玉米品种提供参考。

1 材料和方法

1.1 试验材料

试验所选用的玉米品种为2019年辽宁省鲜食糯玉米区试的10个参试品种：锦糯6号、QK糯A01、白糯2018、白糯108、N501、阳光粘3号、京科糯569（CK）、沈糯17号、紫糯8号、新糯998，分别记为K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7、K8、K9、K10。

1.2 玉米种植

2019年在丹东农业科学院试验基地播种试验材料。采用随机区组排列，不设重复，6行区，四周保护行不少于4行，取中间4行收获计产，密度为52 500株／hm2。田间管理同大田生产。

1.3 性状指标调查与测定

调查性状包括：生育期（d）、株高（cm）、穗位高（cm）、穗长（cm）、穗粗（cm）、秃尖（cm）、穗行数、行粒数、百粒质量（g）、出籽率（%）、鲜穗产量（kg／hm2）。根据灰色系统理论，将10个糯玉米品种的鲜穗产量和10个主要农艺性状看作一个灰色系统，将鲜穗产量作为参考数列X0，10个农艺性状作为比较数列，分别记为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10。每个品种选取具有代表性且长势均匀的10株植株进行考种，计算各农艺性状的平均值，将数据标准化处理，并估算参考数列与比较数列的绝对差值，进而计算各品种10个农艺性状与鲜穗产量的灰色关联系数和关联度。

式中：△min和△max分别表示绝对差值中的最小值和最大值；ρ为分辨系数，其意义是削弱最大绝对差值太大引起的失真，提高关联系数之间的差异显著性，0＜ρ＜1，本文取ρ＝0.5。

关联度：r0i＝1／N×∑L0i（k）

式中：r0i—子序列i与母序列0的关联度；N—比较数列的长度（即数据个数）。

2 结果与分析

2.1 原始数据标准化

各品种糯玉米鲜穗产量和10个农艺性状的原始数据如表1。为方便比较，应用DPS软件进行数据标准化处理，结果如表2。

表1 参试糯玉米品种各农艺性状与鲜穗产量表现Table 1 Agronomic traits and fresh ear yields of waxy maize tested varieties

表2 参试糯玉米品种各性状的数据标准化结果Table 2 Data standardization about agronomic traits of tested varieties

2.2 鲜穗产量与各性状的绝对差值

利用表2的数据，计算出各个糯玉米品种的鲜穗产量与10个农艺性状对应的绝对差值如表3。其中最小差值为品种K3的鲜穗产量与穗粗性状的绝对差值，为0.042，最大差值为品种K9的鲜穗产量与穗位高性状的绝对差值，为3.409。

表3 各糯玉米品种鲜穗产量与各农艺性状的绝对差值Table 3 The absolute difference between agronomic traits and fresh ear yields of varieties

2.3 鲜穗产量与农艺性状的关联系数和关联度

以X0为参考母序列，根据灰色系统理论和方法计算各性状与糯玉米鲜穗产量的关联系数和关联度，结果见表4。

表4 各糯玉米品种鲜穗产量与农艺性状的关联系数和关联度Table 4 The relation coefficient and correlation between agronomic traits and fresh ear yield of varities

依照关联度大的数列与参考数列的关系最密切，关联度小的数列与参考数列的关系较远的关联分析原则，在10个性状因素中，秃尖长（X6）与糯玉米产量的关联度最大，r值为0.706；其次是穗粗，r值为0.700；第3位为出籽率，r值为0.696；第4位为行粒数，r值为0.692；第5位为穗长，r值为0.689；第6位为穗位高，r值为0.683；第7位为株高，r值为0.677；第8位为百粒质量，r值为0.666；第9位为穗行数，r值为0.659；第10位为生育期，r值为0.629。因此，在辽宁地区，对糯玉米鲜穗产量影响最大的农艺性状是秃尖长、穗粗和出籽率，影响最小的是穗行数和生育期。

3 讨论

与相关分析和回归分析等数理统计分析方法相比，灰色关联度分析方法具有样本数量少、分析方法简便和结果准确等优点，应用领域宽广，得到各领域研究人员的重视和利用［10，11］。程芳丽与马全姿等研究表明，穗轴粗和行粒数与糯玉米产量关联度最大［6，12］，二者的研究结果与本试验基本一致。蔡成雄等对西南区糯玉米的主要性状与产量的关联度分析结果表明，穗行数和穗轴粗性状对产量的关联度较大［13］。蒋晓芳等研究表明，穗长是影响糯玉米鲜穗产量的主要因素，出籽率对产量影响较小［14］。本试验中各性状对糯玉米产量的影响程度与前人研究不尽相同，可能与生态气候和参试品种有关。此外，本试验仅研究了10个主要农艺性状对糯玉米产量的影响，对其他性状未予考虑，得到的关联度分析的结果也会存在差异。因此在育种中应根据生态区域和生产需求制定适宜的育种目标，在灰色关联分析指导下，选育高产型糯玉米品种。

4 结论

本试验结果表明，秃尖、穗粗、出籽率对鲜食糯玉米的产量影响较大，因此，在辽宁地区糯玉米品种改良和选育中，应重点观察选择封顶性好、穗粗适宜和出籽率相对较高的材料，进而选育出适宜辽宁地区的高产型鲜食糯玉米品种。