长江中下游小麦品种数量性状与产量性状的相关分析与通径分析

戴宝生， 邢 炜， 张华崇， 赵树琪， 李 蔚， 徐碧林， 吕锐玲

(1.黄冈市农业科学院， 湖北 黄冈 438000；2.黄冈师范学院生物与农业资源学院，经济林木种质改良与资源综合利用湖北省重点实验室，大别山特色资源开发湖北省协同创新中心， 湖北 黄冈 438000)

小麦是重要的粮食作物，是全世界1/3以上人口的主食来源，小麦生产面积、产量及贸易额居世界粮食作物之首[1]。中国是世界小麦第一大生产国、消费国和贸易国，常年产量约占全球总产17%。小麦是中国第三大粮食作物，小麦生产对我国社会经济发展、人民生活水平提高、国家粮食安全和社会稳定具有极其重要的作用[2]。

2000年以来我国小麦进入产量质量同步提升阶段，小麦主产区进一步集中到黄淮麦区和长江中下游麦区，高产矮秆抗逆优质品种大面积普及，优质麦得到较快发展，产量得到进一步提高[3]。但是长江流域小麦单产水平仍远低黄淮麦区。如何进一步提高小麦单产，成为长江中下游小麦生产的一个重要课题[4]。小麦产量系统是一个动态的复杂系统，小麦产量构成因素性状间存在相互制约、相互补偿的关系。多元统计分析方法如相关分析、主成分分析等在小麦性状关系解析中得到了广泛的应用[5-8]。

丁明亮等[9]以2008—2018年参加云南省小麦区域试验的171份品种(系)为试验材料，采用聚类分析、相关分析、主成分分析、逐步回归分析等多元分析等对云南育成小麦的13个品质性状进行分析与综合评价，并剖析主要品质性状的演变规律。陈久月等[11]分析了2010—2011年国家小麦新品种区域试验数据，认为小麦有效穗数是影响产量的主要因素。马巧云等[10]分析北京市小麦区域试验高水肥组参试品种的产量及主要农艺性状表现和变化趋势，认为产量三要素中穗粒数与千粒重呈正相关，有效穗数与穗粒数、千粒重均呈负相关，产量与其构成三要素间均呈正相关，提出北京地区在选育小麦高产品种时应重点考虑千粒重对产量的影响，适当增加穗粒数，同时注意协调有效穗数和穗粒数的矛盾。王汉霞等[13]以2014—2017年北京市小麦预备试验、区域试验和生产试验的数据资料为依据,对京花12号的产量与产量构成因素进行相关分析和通径分析，认为在合理增加穗数的基础上，主攻穗粒数、同时兼顾稳定穗粒重来提高产量。王会伟等[12]依据2015—2018年度国家冬小麦黄淮南片水地组区域试验和生产试验等试验数据，分析了郑麦1860高产稳产特性，认为有效穗数与产量呈极显著正相关，生产上可适当增加群体提高有效穗数来进一步发掘郑麦1860的高产潜力。

本研究以2019—2020年长江中下游麦区27个参试小麦小麦品种为材料，分析了小麦品种间性状的变异范围、表型相关性及主要数量性状对产量影响的重要性，以期为育种家开展小麦新品种选育主攻方向提供信息和参考依据。

1 材料与方法

1.1 材 料

2019—2020年长江中下游小麦区域试验的27个小麦新品种，分别为华麦1403、扬辐麦5059、扬14-88、扬辐麦5162、瑞华590、白湖麦1号、国红11、长江麦816、隆麦213、扬15-129、滁麦1701、东麦1501、华麦1068、扬麦20、扬14-214、长江麦580、扬13G3、信麦161、苏麦526、宁红15103、白湖麦9号、扬15G70、汉麦008、华麦1369、滁麦1801、镇14034、襄麦21。

1.2 数据来源

利用《2019年—2020年小麦国家区试品种报告》中长江中下游小麦区试总结中27个参试品种的有效穗、穗粒数、千粒重、全生育期、株高、容重、单产等7个农艺性状的平均值进行相关性分析、多元回归分析和通径分析。

1.3 数据分析方法

使用Microsoft Excel、SAS 9.2软件和R语言等统计分析软件进行变异分析、多元回归分析和通径分析。

2 结果与分析

2.1 参试品种性状表现及变异分析

由表1可知，供试品种的有效穗均值为460.06万·hm-2，变幅为438.00万～496.50万·hm-2；穗粒数均值为38.95粒·穗-1，变幅为35.10～42.60粒·穗-1；千粒重均值为42.42 g，变幅为38.20～45.70 g；全生育期均值为199.19 d，变幅为198.00～201.00 d；株高均值为87.99 cm，变幅为84.10～93.00个；容重均值为791.96 g，变幅为766.00～822.00 g，单产均值为6 380.00 kg·hm-2，变幅为6 072.00～6 691.50 kg·hm-2。

表1 考察性状的平均值及变异系数

考察性状中的变异系数如表1所示，穗粒数(0.05)与千粒重(0.05)变异系数较大，说明这两个性状的遗传改良的选择余地较大。5个性状的正态分布检验显示，除全生育期(p=0.00)外，其他性状的W统计量均接近1，p值大于0.05，均符合正态分布。

2.2 参试品种性状的相关及偏相关分析

为了解小麦数量性状间的相互影响，采用R语言cor函数及corrplot包cor 2 pcor进行相关和偏相关分析。相关分析表明,千粒重X3与穗粒数X2(-0.73**)呈极显著负相关，千粒重X3与有效穗X1(-0.41*)呈显著负相关、有效穗X1与容重X6(0.40*)呈显著正相关，其他因素之间相关性不显著。

偏相关分析结果表明，产量与有效穗X1(0.73**)、穗粒数X2(0.79**)千粒重X3(0.75**)极显著正相关；千粒重X3与有效穗X1(-0.81**)、穗粒数X2(-0.92**)，有效穗X1与穗粒数X2(-0.79**)呈极显著负相关，其他因素之间相关性不显著。偏相关消除多个变量间相互影响，更能代表两个变量之间的关系。这说明小麦单产的提高要要协调好产量构成因素有效穗、千粒重、穗粒数的关系，特别是注意克服要素的负效应，兼顾产量构成因素的同步提高。

2.3 产量与数量性状的多元回归分析

为了解植株性状对单产的影响，以考察的6个性状为多元自变量，单产为因变量，进行逐步回归分析，回归方程为：Y=-10 403.67+10.96X1+107.70X2+111.03X3+13.09X4+2.62X5，该方程多元相关系数R=0.824 6。对回归方程进行显著性检验，结果(F=8.92，p=0.000 1**)表明，因变量小麦单产Y与多元自变量之间存在着极显著的线性回归关系；且偏回归系数(b 1=10.96**，b 2=107.70**，b 3=111.03**，b 4=13.09*，b 5=2.65*)均达到显著水平，说明小麦数量性状中有效穗、穗粒数、千粒重、全生育期、株高与单产之间具有显著的线性回归关系。方程中的回归系数大小表明，有效穗每增加1个单位(1万·hm-2)，单产增加10.96 kg·hm-2，穗粒数每增加1个单位(1粒·穗-1)，单产增加107.70 kg·hm-2；千粒重每增加一个单位(1 g)，单产增加113.03 kg·hm-2；株高每增加一个单位(1 cm)，单产增加13.09 kg·hm-2；容重每增加一个单位(1 g·L-1)，单产增加2.62 kg·hm-2。

表2 性状间的相关系数与偏相关系数

2.4 产量与数量性状的通径分析

对进入多元回归方程的5个性状对小麦单产的影响进行通径分析，结果见表3。5个性状直接通径系数均大于0，说明提高5个性状因素中的任何一个因素，均对产量提高正效应作用。直接通径系数依次为：千粒重(Py3=1.32)>穗粒数(Py2=1.28)>有效穗(Py1=0.88)>全生育期(Py4=0.06)>株高(Py5=0.04)。表明长江中下游小麦产量的提升必须注重于千粒重的提高，同时兼顾穗粒数和有效穗。穗粒数X2通过千粒重X3(r=-0.96)，千粒重X3通过有效穗X1(r=-0.36)和穗粒数X2(r=-0.93)的间接通径系数为负值，说明这三者之间对产量影响存在负效应，因此提高小麦单产必须协调各因素的同步增长。

表3 考察性状对产量的通径系数

3 结论与讨论

小麦品种性状变异度分析表明，除生育期外,其他性状均符合正态分布。穗粒数与千粒重变异系数较大，说明这两个性状的遗传改良的选择余地较大。

偏相关分析结果表明，产量构成要素之间存在负相关，单产的提高要要协调好产量构成因素有效穗、千粒重、穗粒数的关系，这与他人的研究结果基本一致[13-17]。

本研究建立小麦产量与数量性状的多元回归方程，回归分析表明，数量性状中有效穗、穗粒数、千粒重、全生育期、株高与单产之间具有显著的线性回归关系。回归系数代表该因子对产量的影响程度，表明千粒重是影响产量的最主要因素。

通径分析表明，4个产量构成因素的直接通径系数依次为：千粒重(Py3=1.32)>穗粒数(Py2=1.28)>有效穗(Py1=0.88)>全生育期(Py4=0.06)>株高(Py5=0.04)，这与相关和回归分析结果一致，说明小麦单产的提高必须保持千粒重、穗粒数和有效穗同步提高，同时兼顾株高和全生育期。