APP下载

谷子种质资源萌发期抗旱性综合评价及抗旱指标筛选

2022-05-16董淑琦原向阳杨雪萍郭平毅杨雪芳

中国农业大学学报 2022年6期
关键词:发芽势抗旱性发芽率

樊 瑀 董淑琦 原向阳 杨雪萍 姚 翔 郭平毅 杨雪芳*

(1.山西农业大学 农学院,山西 太谷 030801; 2.繁峙县平型关镇农业技术站,山西 繁峙 034300)

干旱是作物生长发育和产量品质的主要限制因子。我国干旱、半干旱地区占国土面积的50%左右,占全国耕地面积的38%。我国每年因干旱造成的粮食减产占气象灾害损失的50%左右。同时农业生产大量超采地下水已造成严重的生态问题。种子萌发期是作物对干旱的敏感时期,也是体现作物抗旱能力的重要时期,萌发期的抗旱评价是筛选抗旱作物品种的重要途径之一。作物萌发期的生长情况直接关系到后期出苗率以及最终的产量形成,萌发期抗旱性鉴定可以在实验室内进行,因其条件易控、可操作性强和试验周期较短等优点,现已在多种农作物上开展了相关研究。汪灿等研究指出薏苡萌发期和成株期的耐旱性高度一致,而萌发期耐旱性测定更方便快捷。吴奇等通过高粱萌发期耐旱性试验筛选出耐旱杂交组合‘13218A’ב20982R’。抗旱性指标可以反映农作物抗旱性强弱,因此选择与农作物抗旱显著相关的鉴定指标是抗旱鉴定过程中的关键环节。为避免单一指标的片面性和不稳定性,以及相关性分析、主成分分析、隶属函数分析、聚类分析、灰色关联度分析和逐步回归分析方法自身存在的样本量局限、难以消除共线性等缺陷,将上述多种分析方法相结合,进行综合评价,能够有效提高评价标准的准确性,现已在薏苡、胡麻、大豆、油菜、棉花和绿豆等作物抗旱性鉴定上应用。

谷子[

Setaria

italica

(L.) Beauv]属禾本科狗尾草属,是中国的传统粮食作物,抗旱、耐贫瘠,对环境具有较高的适应性。与玉米和小麦等作物相比,谷子的种子萌发需水量较低,仅为种子重量的26%,但其在萌发期对水分较为敏感,严重制约谷子的出苗率及幼苗成活率。因此,提高谷子萌发期的抗旱能力,是保证谷子出苗及后期产量的关键环节。已有很多对谷子萌发期抗旱性的研究报道,但抗旱指标的筛选尚未达成共识。秦岭等的研究仅使用萌发耐旱指数对所选品种进行抗旱性排序。代小冬等研究认为,在PEG渗透剂模拟干旱胁迫下,谷子活力抗旱指数、相对发芽势、相对发芽率、相对胚芽长和相对胚根长5个指标与萌发抗旱指数均呈极显著正相关,可以作为谷子萌芽期抗旱性鉴定的指标。高汝勇等分析12个谷子品种的发芽率、发芽指数、根长、苗高、鲜质量和活力指数,采用模糊隶属函数对其抗旱性进行评价。孟庆立等采用主成分分析和模糊聚类的方法对谷子进行抗旱等级分类。但上述研究存在指标选取较少和分析方法单一等方面的缺陷。目前,采用多种分析方法相结合对谷子抗旱性进行综合评价的研究鲜有报道。本试验利用综合评价的方法,对35个谷子品种的发芽势、发芽率、萌发指数、根干重、根鲜重、芽干重、芽鲜重、根长和芽长进行鉴定和评价,旨在筛选谷子萌发期适宜的抗旱性指标,以期为谷子抗旱品种选育提供参考。

1 材料与方法

1.1 供试材料

供试谷子种质35份,包括山西省17份,河北省6份,黑龙江省4份,内蒙古自治区2份,河南省2份,北京市2份,甘肃省1份,辽宁省1份(表1)。

1.2 试验设计

本试验于2019—2020年在山西农业大学农学院化学调控实验室进行。用0.03 mol/L PEG-6000溶液培养,模拟干旱胁迫(T),蒸馏水处理作为对照(CK)。

表1 35份谷子种质的来源
Table 1 Origins of 35 foxtail millet resources

编号Number品种Variety来源(省、市、自治区)Origin (Province, City,Autonomous region)编号Number品种Variety来源(省、市、自治区)Origin (Province, City,Autonomous region)1晋谷 28 JG 28山西 Shanxi19冀谷 36 JG 36河北 Hebei2晋谷 29 JG 29山西 Shanxi20冀谷38 JG 38河北 Hebei3晋谷 42 JG 42山西 Shanxi21冀谷 41 JG 41河北 Hebei 4晋谷 54 JG 54山西 Shanxi22冀谷 42 JG 42河北 Hebei 5晋谷 57 JG 57山西 Shanxi23青绿 1 QL 1河北 Hebei6晋汾 107 JF 107山西 Shanxi24龙谷 25 LG 25黑龙江 Heilongjiang7晋汾 109 JF 109山西 Shanxi25龙谷 31 LG 31黑龙江 Heilongjiang8长农 4 CN 4山西 Shanxi26龙谷 38 LG 38黑龙江 Heilongjiang 9长农 35 CN 35山西 Shanxi27龙谷 39 LG 39黑龙江 Heilongjiang10改良晋谷21 GLJG 21山西 Shanxi28小香米XXM内蒙古 Inner Mongolia11汾选 3 FX 3山西 Shanxi29黄金谷HJG内蒙古 Inner Mongolia12大毛谷DMG山西 Shanxi30豫谷 18 YG 18河南 Henan13新吨XD山西 Shanxi31豫谷 34 YG 34河南 Henan14大白谷DBG山西 Shanxi32龙爪谷LZG北京 Beijing15农家红谷NJHG山西 Shanxi33中谷 9 ZG 9北京 Beijing16阳城红苗谷YCHMG山西 Shanxi34陇谷 13 LG 13甘肃 Gansu17吨谷分蘖DGFN山西 Shanxi35锦谷 5 JG 5辽宁 Liaoning18冀谷 35 JG 35河北 Hebei

采取完全随机设计,选取籽粒饱满的种子50粒,均匀播种在垫有2张中速滤纸的直径为90 mm的培养皿里,每个培养皿中加入5 mL 0.03 mol/L PEG-6000溶液模拟干旱胁迫(T),以添加等量蒸馏水作为对照(CK),每个处理重复3次。将所有培养皿置于25 ℃,相对湿度为40%的光照培养箱中培养,光照/黑暗时间为16 h/8 h,每2 d补充0.03 mol/L PEG-6000溶液或蒸馏水。

1.3 测定指标及方法

以根与种子长度相同,芽长是根长的一半为发芽标准。每天在相同时间统计种子的发芽数量直至第7天。分别以第2天和第7天的发芽数量计算发芽势和发芽率。第7天从每个培养皿中随机选取10株长势一致且具有代表性的幼苗,测量幼苗的根长和芽长,称量其鲜重,105 ℃杀青15 min,82 ℃烘干至恒重后称量干重。各指标计算公式如下:

发芽势=

n

/

N

(1)

式中:

n

,第2天种子的发芽数;

N

,试验种子数。发芽率=

n

/

N

(2)

式中:

n

,第7天种子的发芽数;

N

,试验种子数。萌发指数PI=(1

.

00)

n

/N

+(0

.

75)

n

/N

+(0

.

50)

n

/N

+(0

.

25)

n

/N

(3)

式中:

n

/

N

n

/

N

n

/

N

n

/

N

分别为第1、2、3和4天的种子萌发率。

1.4 数据统计分析

用Microsoft Excel 2007整理数据,SPSS 25.0进行统计分析。参考罗俊杰等的方法,按照式(4)求得发芽势、发芽率、萌发指数、根鲜重、芽鲜重、根干重、芽干重、根长和芽长处理与对照的相对值,为相对发芽势、相对发芽率、相对萌发指数、相对根鲜重、相对芽鲜重、相对根干重、相对芽干重、相对根长和相对芽长,记作以上各项指标的单项抗旱系数(DC, drought resistance coefficient)。

按照式(5)计算综合抗旱系数(comprehensive drought resistance coefficient, CDC),

DC=

T

÷CK

(4)

(5)

式中:CK和T分别表示对照和干旱处理的指标测定值。按照式(6)计算权重因子系数(

ω

)。

(6)

式中:

C

为第

i

个综合指标贡献率,表示第

i

个指标在所有指标中的重要程度。按照式(7)计算各种质的综合指标的隶属函数值[

μ

(

x

)]。

μ

(

x

)=(

x

-

x

min)÷(

x

max-

x

min),

i

=1,2,3,…,

n

(7)

式中:

x

x

min

x

max分别表示第

i

个综合指标及第

i

个综合指标的最小值和最大值。根据因子权重(

ω

)以及隶属函数值[

μ

(

x

)],按照式(8)计算抗旱性度量值(drought resistance comprehensive evaluation value,

D

)。

i

=1,2,3,…,

n

(8)

将各指标DC作为比较序列,

D

作为参考序列进行灰色关联度分析,获得各项指标DC与

D

之间的关联度(

γ

)。按照式(9)计算各指标权重系数[

ω

(

γ

)]。

(9)

式中:

γ

为各指标关联度。

按照式(10)计算加权抗旱系数(weight drought resistance coefficient, WDC)。

(10)

式中:

γ

为各指标关联度。以各项指标DC作为比较序列,WDC作为参考序列进行灰色关联度分析,获得各项指标的DC与WDC之间的关联度(

γ

)。最后针对不同供试谷子品种的

D

,采取欧式距离进行聚类分析,并以

D

为参考序列,对各指标DC进行逐步回归分析,获得回归方程,通过回归方程筛选出相应的抗旱指标。

2 结果与分析

2.1 谷子萌发期各指标对干旱胁迫的响应

由表2可知,谷子在干旱胁迫下,所测的发芽势、发芽率、根长、芽长、根鲜重和芽鲜重等指标的相对值均≤1,表明各性状均受到干旱胁迫的抑制作用。但各个指标对干旱胁迫的敏感程度存在差异,相对发芽势和相对萌发指数较小,对干旱最敏感;相对根干重和相对芽干重较大,对干旱最不敏感。各指标之间以萌发指数的变异最大,变幅为0~65.68%,变异系数为143%;相对根干重的变异最低,变幅为8.47%~79.77%,变异系数为33%。

表2 萌发期各指标对干旱胁迫的响应
Table 2 Indicators of foxtail millet under drought stress during germination

参数Parameter范围/%Range均值/%Mean均方Mean square变异系数/%CV相对发芽势RGE0.00~33.3660.003 9106相对发芽率RGR0.78~30.88140.005 955相对萌发指数RGI0.00~65.6870.010 9143相对根干重RRDW8.47~79.77680.041 333相对根鲜重RRFW18.52~93.75580.062 341相对芽干重RBDW3.28~92.04630.040 940相对芽鲜重RBFW15.30~97.21390.055 052相对芽长RBL15.87~95.86560.054 342相对根长RRL19.61~100.00500.050 141

2.2 干旱胁迫下谷子各项指标单项抗旱系数的频率分布

由表3可知,供试谷子品种各项指标单项抗旱系数(DC)分布频数和频率相差较大。发芽势、发芽率和萌发指数的DC均主要分布在0~0.2,分布频数分别为34、29和34,分布频率分别为97%、83%和97%。根干重、根鲜重、芽干重、芽鲜重、芽长和根长的DC分布均在0.2~1.0,频率最高的分布区间分别为0.6~0.8、0.4~0.6、0.8~1.0、0.4~0.6、0.6~0.8和0.4~0.6,分布频数分别为12、10、12、12、14和13,分布频率为34%、29%、34%、34%、40%和37%。

表3 不同谷子品种各指标单项抗旱系数(DC)频率
Table 3 Frequency of individual drought resistance coefficient (DC) of index of different foxtail millet varieties

指标Index0<DC≤0.20.2<DC≤0.40.4<DC≤0.60.6<DC≤0.80.8<DC≤1频数Samplenumber频率/%Frequ-ency频数Samplenumber频率/%Frequ-ency频数Samplenumber频率/%Frequ-ency频数Samplenumber频率/%Frequ-ency频数Samplenumber频率/%Frequ-ency发芽势 GE349713000000发芽率 GR2983617000000萌发指数 GI349700001300根干重 RDW1341172012341131根鲜重 RFW395141029823926芽干重 BDW138236178231234芽鲜重 BFW926823123461700芽长 BL4114118231440514根长 RL261029133782326

2.3 干旱胁迫下谷子各指标的相关性

由表4可知,相对芽鲜重与相对芽长呈极显著正相关,

R

=0.815(

P

<0.01)。相对芽干重和相对芽长均与相对芽鲜重呈极显著正相关,

R

分别为0.758(

P

<0.01)和0.837(

P

<0.01)。相对发芽势、相对芽长和相对芽鲜重3个指标与相对芽干重均呈极显著正相关,

R

分别为0.568(

P

<0.01)、0.490(

P

<0.01)和0.652(

P

<0.01)。相对根长和相对芽长、相对芽鲜重和相对芽干重4个指标均与相对发芽势呈极显著正相关,

R

分别为0.784(

P

<0.01)、0.726(

P

<0.01)、0.735(

P

<0.01)和0.495(

P

<0.01)。相对芽长、相对芽鲜重、相对芽干重、相对发芽势和相对根长5个指标均与相对发芽率呈极显著正相关,

R

分别为0.582(

P

<0.01)、0.505(

P

<0.01)、0.672(

P

<0.01)、0.611(

P

<0.01)和0.715(

P

<0.01)。相对芽长、相对芽鲜重和相对发芽势3个指标均与相对根鲜重呈显著正相关,

R

分别为0.401(

P

<0.05)、0.425(

P

<0.05)和0.383(

P

<0.05);相对芽干重、相对根长和相对发芽率3个指标均与相对根鲜重呈极显著正相关,

R

分别为0.495(

P

<0.01)、0.581(

P

<0.01)、0.559(

P

<0.01)。相对发芽势和相对根鲜重2个指标均与相对根干重呈显著正相关,

R

分别为0.415(

P

<0.05)和0.389(

P

<0.05);相对芽干重、相对根长和相对发芽率3个指标均与相对根干重呈极显著正相关,

R

分别为0.492(

P

<0.01)、0.563(

P

<0.01)和0.645(

P

<0.01)。相对根鲜重与相对根干重2个指标均与相对萌发指数呈显著正相关,

R

为0.365(

P

<0.05)和0.402(

P

<0.05)。

2.4 干旱胁迫下谷子各指标的因子分析

由表5可知,KMO=0.823,说明变量之间存在较强的相关性,因此,因子分析的结果有较强的说服力;而Bartlett检验中显著性为0.000,同样说明各变量之间存在相关性,因子分析有效。

表4 供试谷子种质各指标抗旱系数的相关性
Table 4 Correlation coefficients among drought resistance coefficients of all indexes in tested foxtail millet germplasm

指标Index发芽势GE发芽率GR萌发指数GI根干重RDW根鲜重RFW芽干重BDW芽鲜重BFW芽长BL发芽率 GR0.611**萌发指数 GI0.0790.313根干重 RDW0.415*0.645**0.402*根鲜重 RFW0.383*0.559**0.365*0.389*芽干重 BDW0.652**0.672**0.0260.492**0.495**芽鲜重 BFW0.490**0.505**-0.0220.2920.425*0.837**芽长 BL0.568**0.582**-0.0330.2380.401*0.758**0.815**根长 RL0.495**0.715**0.2550.563**0.581**0.735**0.726**0.784**

注:*和**分别表示在<0.05和<0.01水平显著相关。

Note: * and ** are significant correlation at <0.05 and <0.01, respectively.

表5 KMO和巴特利特检验
Table 5 KMO and Bartlett test

KMO和巴特利特检验KMO and Bartlett test值ValueKMO 取样适切性量数KMO measure of sampling adequacy0.823巴特利特检验Bartlett test近似卡方Approximate chi-square209.914自由度 df36显著性 Significance0.000

由表6可知,第1个因子的贡献率为37.91%,相对芽鲜重、相对芽长、相对根鲜重和相对根长起主要作用,主要反映根芽的生长情况;第2个因子贡献率为17.28%,主要由相对芽干重和相对根干重决定,反映根芽的干物质积累;第3个因子贡献率为15.80%,相对发芽率和相对发芽势在该因子中起主要作用,主要反映1 d的萌发情况;第4个因子贡献率为15.75%,主要由相对萌发系数决定,反映前四天萌发情况。这4个因子的累计贡献率达到86.74%,可有效反映影响萌发期谷子抗旱性的主导因素。

2.5 供试种质的综合抗旱性评价

2

.

5

.

1

抗旱性度量值(

D

)排序由表7可知,所选品种

D

处于0.011~0.965,平均值为0.589,变异系数为48%。根据

D

对所选品种进行抗旱性排序,抗旱性强的品种有‘农家红谷’(0.938)、‘龙谷38’(0.868)、‘晋汾107’(0.857)、‘冀谷36’(0.965),抗旱性弱的品种有‘黄金谷’(0.011)和‘冀谷38’(0.044)。其他品种的抗旱性都处于两者之间。为验证

D

所得出的排序结果,采用CDC和WDC辅助

D

进行排序,各品种CDC和WDC均介于0.116~0.584,平均值均为0.384,变异系数为33.7%和34.2%,与基于

D

所得出的抗旱性结果基本一致。综合抗旱系数(CDC)与抗旱性度量值(

D

)和加权抗旱系数(WDC)均呈极显著正相关,

R

分别为0.994(

P

<0.01)和0.998(

P

<0.01);抗旱性度量值(

D

)和加权抗旱系数(WDC)呈极显著正相关,

R

为0.994(

P

<0.01)。

表6 供试谷子种质各指标主成分的特征向量及贡献率
Table 6 Eigenvectors and contribution rates of principal components of all indexes in tested foxtail millet germplasm

指标Index因子载荷 Factor loadingF1F2F3F4相对芽鲜重 RBFW0.9240.0670.0520.159相对芽长 RBL0.8940.0360.0570.260相对根鲜重 RRFW0.7910.3850.3040.129相对根长 RRL0.7890.2620.0620.410相对芽干重 RBDW0.1940.8890.1730.215相对根干重 RRDW0.4570.5290.3110.462相对发芽率RGE0.3730.0160.7950.317相对发芽势 RGR-0.1260.4700.746-0.145相对萌发指数RGI0.3310.2070.0690.871特征根 Characteristic root3.4121.5561.4221.418贡献率/% Contribution rate37.9117.2815.8015.75累积贡献率/%Cumulative contribution rate37.9155.1970.9986.74因子权重 Factor weight0.4370.1990.1820.182

表7 供试谷子种质抗旱性评价的抗旱系数(CDC)、加权抗旱系数(WDC)和抗旱性度量值()
Table 7 CDC-value, WDC-value, and -value of drought resistance evaluation in tested foxtail millet resources

品种Variety隶属函数 Subordinate function value1234DD排序D rankCDCCDC排序CDC rankWDCWDC排序WDC rank冀谷 361.0000.9280.9690.9160.96510.58210.584 1豫谷 340.9851.0000.8281.0000.96220.55540.554 6 晋谷 290.9890.9050.9700.9180.95630.57530.581 2 农家红谷0.9680.9170.9100.9170.93840.57920.574 3 改良晋谷 210.9560.8590.8760.9190.91550.54860.560 4 龙谷 380.9440.7950.8290.8080.86860.54850.555 5 晋汾 1070.8810.8370.8480.8310.85770.54370.537 7 冀谷 410.8070.7830.7630.8130.79580.491120.49511大毛谷0.8390.7080.8680.7050.79490.51690.526 9晋谷 420.7820.7960.7130.8450.784100.492100.48812 豫谷 180.7590.7730.8980.7050.778110.53380.527 8长农 350.7920.7380.6690.8360.767120.481130.48813 晋谷 540.8510.6700.7340.6980.766130.491110.49710 晋汾 1090.7550.7590.6990.8160.757140.467140.46814

表7(续)

品种Variety隶属函数 Subordinate function value1234DD排序D rankCDCCDC排序CDC rankWDCWDC排序WDC rank龙谷 250.7940.7460.5750.7400.735150.464150.45216 阳城红苗谷0.7460.6940.7970.5610.711160.459160.44917 龙谷 310.6910.6790.6760.7810.702170.447170.45315 长农 40.6520.7080.5640.6980.656180.406200.40420 新吨0.6490.5210.7960.5200.627190.437190.44318 冀谷 420.6390.4811.0000.2910.610200.443180.42819 龙爪谷0.5900.5180.5350.6240.572210.393210.39521 龙谷 390.6130.5520.5840.3970.557220.382220.37822 小香米0.6180.3900.3200.4670.491230.374230.37223 汾选30.5000.4740.5250.3520.472240.342240.32524 大白谷0.4040.3960.4710.4580.424250.311250.32325 青绿 10.4240.3570.2810.3860.378260.282260.29526 晋谷 570.2960.3120.4860.2790.331270.282270.27828 陇谷13号0.3590.2230.4180.1570.306280.281280.28027 锦谷 50.3660.2260.2560.2240.292290.259300.25730 冀谷 350.2620.2030.4960.2180.285300.264290.26529 晋谷 280.3420.2510.0560.2620.257310.233310.21431 吨谷分蘖0.1960.0800.3130.0000.159320.203320.20032 中谷 90.0780.0500.2310.0170.089330.167330.16633 冀谷 380.0700.0190.0010.0550.044340.139340.13534 黄金谷0.0000.0000.0000.0600.011350.116350.11735 平均值 Average0.7510.4810.481变异系数/% CV47.83233.71834.210

2

.

5

.

2

灰色关联度分析各指标的DC和

D

之间的关联度由大到小依次为相对芽干重>相对根长>相对芽鲜重>相对芽长>相对发芽率>相对萌发指数>相对根干重>相对发芽势>相对根鲜重。与因子分析中各项指标对干旱胁迫的敏感程度基本吻合。此外,各项指标DC和WDC之间的关联度由大到小依次为相对根长>相对芽干重>相对芽长>相对根干重>相对芽鲜重>相对萌发指数>相对发芽率>相对发芽势和相对根鲜重,与各项指标DC和

D

的关联系数基本一致(表8)。

2

.

5

.

3

聚类分析以

D

为依据对所选谷子种质进行聚类分析,在欧氏距离5.0处将35个谷子品种分为4级(图1)。第Ⅰ级为强抗旱品种,包括‘龙谷38’、‘晋汾107’、‘冀谷36’、‘豫谷34’、‘晋谷29’、‘农家红谷’和‘改良晋谷21’,共7个,占总数的20%;第Ⅱ级为中度抗旱型品种,包括‘晋谷54’、‘长农35’、‘晋汾109’、‘大毛谷’、‘冀谷41’、‘晋谷42’、‘豫谷18’、‘龙谷31’、‘阳城红苗谷’、‘龙谷25’、‘龙爪谷’、‘龙谷39’、‘新吨’、‘冀谷42’和‘长农4’,共15个,占总数的42.9%;第Ⅲ级为干旱敏感型品种,包括‘锦谷5’、‘冀谷35’、‘陇谷13’、‘晋谷57’、‘晋谷28’、‘小香米’、‘汾选3’、‘大白谷’和‘青绿1’,共9个,占总数的25.7%,第Ⅳ级为干旱极敏感型品种,包括‘黄金谷’、‘冀谷38’、‘中谷9’和‘吨谷分蘖’,共4个,占总数的11.4%。

表8 供试谷子种质各指标DC与和WDC的关联度及各指标权重
Table 8 Correlation degree between DC of all indexes and together with WDC and indexes weight in tested foxtail millet germplasm

指标IndexD与DC关联系数γ1γ1排序γ1 rank权重系数WeightWDC与DC关联系数γ2γ2排序γ2 rank相对芽干重 RBDW0.86310.1240.8582相对根长 RRL0.85620.1230.8771相对芽鲜重 RBFW0.83430.120.8065相对芽长 RBL0.81040.1170.8493相对发芽率 RGR0.79750.1150.7947相对萌发指数 RGI0.79560.1140.8066相对根干重 RRDW0.75970.1090.8084相对发芽势 RGE0.70780.1020.6998相对根鲜重 RRFW0.52190.0750.5389

图1 基于D的供试谷子材料抗旱性系统聚类图Fig.1 Fuzzy clustering dendrogram of drought resistance in tested foxtail millet materials on D-value

2.6 抗旱指标的筛选

各指标的DC以

D

为参考序列,进行逐步回归分析,得出相关的回归方程

y

=-0.187+0.554

x

+0.550

x

+0.264

x

,且回归方程的决定系数

R

=0.960,意味着相对芽干重(

x

)、相对根鲜重(

x

)和相对根长(

x

)可以解释

D

96%的变化原因。而且

P

=0.000<0.05,说明模型有效。根据该回归方程可知,相对根鲜重(

x

)、相对芽干重(

x

)和相对根长(

x

)是谷子萌发期抗旱性鉴定的重要指标。

3 讨 论

3.1 萌发期抗旱性评价方法

关于植物的抗旱性评价不仅要选择合适的指标还要选择适宜的评价方法。近年来,许多学者采用多方法多指标相结合进行作物抗旱性综合评价。朱学海等的研究中忽略了所选的各项指标对干旱胁迫敏感程度的差异和各项指标对抗旱性评价的贡献率。汪灿等的研究中采用了主成分分析结合隶属函数和回归分析对薏苡种质资源进行抗旱性评价和抗旱指标筛选,通过主成分分析排除了因各项指标对干旱胁迫敏感程度不同而造成的差异,使得抗旱性评价和抗旱指标筛选的结果更加准确。本试验对谷子萌发期抗旱性相关的9个指标,采用抗旱性度量值

D

、综合抗旱系数CDC和加权抗旱系数WDC等综合评价指标,结合单项抗旱指标、频次分析、相关性分析、灰色关联度分析、隶属函数分析等对谷子种质资源的抗旱性进行综合评价。同时,本研究采取因子分析和逐步回归分析2种方法,消除各项指标因单位不同带来的影响。抗旱性鉴定的最终目的是划分试验材料的抗旱等级,以此来判定抗旱能力,从而筛选出抗旱品种。本研究以抗旱性度量值(

D

)、综合抗旱系数(CDC)和加权抗旱系数(WDC)对35个谷子品种的抗旱性进行排序,结果表明3个排序结果基本一致。依据抗旱性度量值(

D

)进行聚类分析,将供试种质分为4个抗旱等级,其中‘冀谷36’的抗旱性最强,‘黄金谷’的抗旱性最弱。本研究通过综合抗旱系数和加权抗旱系数作为抗旱性度量值的辅助评价指标,使得评价结果客观、可靠。

3.2 谷子种质资源萌发期抗旱指标的筛选

作物的抗旱性是由多基因控制的数量遗传性状,受基因型、水分胁迫以及生育阶段等多因素制约。因此,明确生育时期并筛选合适的指标是鉴定作物抗旱能力的关键。萌发期是筛选作物抗旱性的重要生育时期之一。有研究表明,不同作物萌发期抗旱特性的指标也有所不同。薏苡萌发期的抗旱性指标有芽长、芽干重、根长、根鲜重和根干重;而萌发指数、发芽率和根长则是高粱萌发期抗旱性的主要指标。本试验选取了与谷子萌发期抗旱性相关的9个指标,通过多种计算方法,从不同层面进行分析。结果表明各项指标对干旱胁迫响应有所不同,且各项指标之间存在不同程度的相关性。因此,将所选的各项指标直接进行评价分析,所得到的结果很难客观、准确地反映所选谷子品种的抗旱性。逐步回归分析得到相对芽干重、相对根长和相对根鲜重与

D

密切相关。因子分析得出相对根鲜重和相对根长均在第一个因子上,相对芽干重在第二个因子上,表明以上3个指标在谷子抗旱中有着重要的影响,与逐步回归分析的结果相一致。通过将各项指标与抗旱性度量值和加权抗旱系数进行灰色关联度分析,得到各项指标与抗旱性度量值的关联程度由高到低为相对芽干重>相对根长>相对芽鲜重>相对芽长>相对发芽率>相对萌发指数>相对根干重>相对发芽势>相对根鲜重。所得结果和各项指标与加权抗旱系数的关联程度大小相吻合,进而增强了指标筛选的准确性和全面性。但灰色关联度分析中相对根鲜重与抗旱性度量值的关联性较小,可能是灰色关联度分析的模型不完备所致。

4 结 论

本研究通过相关性分析、因子分析、隶属函数分析、聚类分析结合逐步回归分析等多种分析方法相结合评价了35个谷子品种萌发期各生长指标对干旱胁迫的响应。在测定的9个指标中相对芽干重、相对根长和相对根鲜重是谷子萌发期抗旱性的有效评价指标,并建立最优回归方程,

y

=-0.187+0.554

x

+0.550

x

+0.264

x

。确定抗旱性度量值为最适宜的综合抗旱性鉴定标准,并以此为依据对所选的种质进行聚类,将35个谷子品种分为强抗旱、中度抗旱、干旱敏感和极度敏感4个类型。其中7个强抗旱型品种是‘龙谷38’、‘晋汾107’、‘冀谷36’、‘豫谷34’、‘晋谷29’、‘农家红谷’和‘改良晋谷21’。

猜你喜欢

发芽势抗旱性发芽率
不同浓度量子肥对水稻种子发育率影响实验总结
影响七叶一枝花种子发芽率的因素探讨
关于提高玉米种子发芽率标准的探讨
高锰酸钾药剂浸泡处理山桃稠李种子催芽比较试验
油菜素内酯对小麦幼苗抗旱性的诱导效应
胚芽鞘在小麦抗旱性鉴定中的作用研究
3种海棠叶片解剖结构与抗旱性的关系
腐胺和精胺浸种对干旱胁迫下小麦种子萌发和胚根生长的影响
GA3处理对欧亚种葡萄种子发芽的影响
购买玉米种子应注意的问题