基于双标图及通径系数对高油酸花生新品种郑农花23号的综合评价

于 沐， 李 盼， 胡延岭， 杨海棠， 刘软枝， 石彦召， 朱桢桢， 韩艳红(郑州市农林科学研究所， 河南 郑州 450005)

花生(ArachishypogaeaL.)是我国的主要经济作物与油料作物之一，近十年来单产、总产值、种植面积及花生油产量再上新台阶，综合优势持续增长，现已成为我国总产量最大的油料作物，全国花生总产首次突破1 800万t。为进一步推动高产优质花生新品种的选育即提高良种覆盖率推进品种更新，近几年来围绕高油酸花生新品种的培育已获得突出进展，现已登记80多个高产、早熟、抗病的高油酸花生新品种[1-2]。当前，同时具备高油酸含量和外观符合外贸出口条件的小粒花生品种不多，因此选育高油亚比花生新品种具有很大潜力。多家育种单位利用引进、诱变等方式得到了部分低亚油酸、高油酸材料，其中郑农花23号就是郑州市农林科学研究所选育的高产高油酸优质专用型的小粒花生新品种。

本研究利用GGE双标图综合分析郑农花23号的丰产稳产性，并分析其产量构成因素，为高产高油酸优质专用型花生选育提供指导。GGE(Genotype+Genotype-by-environment interaction)双标图是一种有效分析基因型-环境互作的方法，运用环境中心化后的数据，结果只含有G(品系效应)及GE(品系与环境互作效应)这两个与品种评价有关的数据，是分析多点试验的理想工具，已广泛运用于多种作物新品种的评价[3-4]。农作物新品种选育过程中除关注产量外，还应考虑农艺性状的影响，通过通径分析及相关分析可探明影响农作物产量的主要因素[5-6]。

1 材料和方法

1.1 郑农花23号的选育

高产高油酸小粒花生新品种郑农花23号是选用开农30作母本、开选016作父本，采用有性杂交和系谱法选育而成。2019年通过国家非主要农作物品种登记[登记编号GPD花生(2019)410285]。

1.2 试验材料及设计

以2017—2018年全国北方片花生多点试验小粒组试验的13个新品种在19个试点(表2)的产量与农艺、经济、品质性状数据为基础，2017年参试品种(G 1～G 13)与2018年参试品种(G 1′～G 13′)相同(表1)。

表1 参试花生品种信息Table 1 Information on tested peanut varieties

表2 试验点基本信息Table 2 Basic information of test sites

试验采用随机区组排列，3次重复。小区宽2 m，长6.67 m，行距33.33 cm，穴距16.7 cm，播种密度16.5万穴/hm2，每穴2粒。收获后晒干、称重，按国家北方片花生新品种多点试验方案调查统计数据。

1.3 数据分析

利用Excel软件对两个年度19个试点的产量数据进行统计分析，用SPSS 17.0软件和R软件作相关分析和通径分析。用Genstat中的biplot软件对不同试点和参试品种产量间的关系作GGE双标图分析[7-26]。用GGE双标图作环境-性状功能图，产量性状的GGE-biplot分析图中，横坐标为所有基因型与环境对应的PC值(PC1)，纵坐标为产量性状的PC值(PC2)，且PC值越高，代表该性状的表型值越高。

2 结果与分析

2.1 郑农花23号的产量评价

图1可见，郑农花23号参加的两年多点试验中，2017年平均荚果产量为4 686.96 kg/hm2，比对照花育20号增产6.29%，19点次中15点增产。2018年平均荚果产量为4 754.56 kg/hm2，比对照增产11.85%，19点次中17点增产。两年平均荚果产量为4 720.76 kg/hm2，两年共38个点次中有32个点次增产，最高增幅为39.82%(E 19′)。

注：横坐标E 1～E 19代表2017年试点，E 1′～E 19′代表2018年试点；纵坐标代表产量。图1 郑农花23号在两年多点试验中的产量表现Fig.1 Yield performance of Zhengnonghua 23 in two-year multi-point test

2.2 基因型和环境互作对郑农花23号产量的影响

从表3可以看出，连续两年的产量GGE双标图均揭示了产量性状存在复杂的基因型-环境互作效应，产量性状的表型变异之和均超过73%，2017年产量性状的PC1和PC2值分别为66.61%和7.33%；2018年产量性状的PC1和PC2值分别为68.7%和9.93%。说明由于基因型-环境互作效应，不同试点环境中的花生产量差异显著。

表3 产量性状的主成分分析Table 3 Principal component analysis of yield traits

2.2.1试验点的划分

如图2所示，GGE双标图可对参试试验点进行划分，2017年19个试验点被分为4个类型区，青岛划分为一个类型区，烟台划分为一个类型区，菏泽、济宁、开封、沈阳、徐州、郑州、驻马店划分为一个类型区，剩下的10个试验点为一个类型区。2018年19个参试点被分为3个类型区，固镇和郑州各自为一个类型区，剩下的17个试验点为一个类型区。

注：横坐标PC1代表第一主成分，纵坐标PC2代表第二主成分。图2 试验点的类型区划分Fig.2 Type division of test sites

2.2.2试验点的鉴别力与代表性

图3中直线代表原点和环境方差之间的向量，两个参试品种的遗传相关系数可近似用两个试验点矢量夹角的余弦表示，若夹角小于90°，表明两个环境对品种影响趋势相似，若夹角大于90°，表明影响趋势相反。由图3可见，2017年汾阳、临沂、泰安、石家庄4个试点较适宜花生产量增长，2018年泰安、潍坊、石家庄3个试点品种产量较高，其中泰安在两年间品种产量均表现较高且相对稳定，说明更适合花生种植。

图3 试验点的鉴别力和代表性Fig.3 Discrimination and representativeness of experimental sites

2.2.3丰产稳产的最优基因型分析

在特定环境中理想品种应该既高产又稳产，图4中箭头前的小圆圈代表平均环境，单箭头直线代表平均环境轴，方向代表品种在所有试验点下近似平均产量，垂直于平均环境轴并通过原点的直线代表品种与环境之间互作不稳定性的倾向性，距离小圆圈最近的品种为产量性状在参试环境下的最优基因型。2017年平均环境轴较接近的是郑农花23号、宇花16号、金花19、花育20、豫航花7号、商花5号，其中最优为金花19，2018年产量较稳定的有郑农花23号、花育6802、冀5059，其中最优为冀5059，2017年和2018年G 13和G 13′(郑农花23号)平均产量均位居第5，且与环境互作的稳定性较好，在各试点的稳产性较好。

图4 郑农花23号的丰产稳产性双标图分析Fig.4 Biplot analysis on high and stable yield of Zhengnonghua 23

2.2.4丰产稳产性综合排名

以箭头为中心作等距离画圆，靠近圆心的品种综合排名更靠前，丰产稳产性越高。由图5可见，参加试验的13个品种中，G 13和G 13′(郑农花23号)丰产稳产性综合排名第5，2017年丰产稳产性最好的品种是金花19号，2018年丰产稳产性最好的品种是冀5059。

图5 郑农花23号的综合排名Fig.5 The comprehensive rankings of Zhengnonghua 23

2.2.5花生品种区域适应性分析

GGE双标图还可以预测环境和基因型的相互适应性，由图6可看出，2017年的花生产量相关分析结果共划分出5个扇形区，所有参试试点分布在4个扇形区中，表明试验点可分为四类。青岛最适宜种植的品种为花育6802；烟台试点最适种植品种为冀农G 94；阜新、锦州、漯河、潍坊、临沂、泰安、商丘、石家庄试点最适品种为冀5059和金花19，郑农花23适宜种植区也在此区域。2018年花生产量相关分析结果划分，试验点分布于3个扇形区，冀农G 94在汾阳试验V5为单株果数；V6为百果重；V7为百仁重国；V8为出米率；V9为荚果产量；V10为生育期。下同。

图6 基于GGE双标图的花生参试品种适应性分析Fig.6 Adaptability analysis of peanut participating varieties based on GGE biplot

点表现最好，冀5059和金花19在大多数试点种植表现最好。

2.3 花生品种的产量构成

2.3.1主要农艺、经济及品质性状的变异性分析

从表4可以看出，油酸含量和亚油酸含量的变异系数较大，分别为23.56%和35.30%，说明不同生长环境下这两个品质性状的表现差异较明显。生育期的变异系数最小，为0.70%，其次是油脂含量和出米率，分别为2.64%和2.88%，说明它们受环境的影响小。其他性状的变异系数在8.64%～15.64%之间。

表4 花生品种主要农艺、经济、品质性状变异分析Table 4 Variation analysis of main agronomic, economic and quality traits of peanut varieties

2.3.2主要农艺、经济性状与产量的相关性分析

相关性分析结果(表5)表明，出米率与荚果产量呈显著正相关，相关系数为0.520 6，总分枝数与产量呈显著负相关。另外，在各农艺性状间也存在相关性，由图7可见，主茎高和侧枝长呈极显著正相关，两者和单株果数、生育期呈显著相关，和百果重、百仁重、出米率显著负相关；总分枝数和结果枝数极显著正相关；百果重、百仁重和单株果数极显著负相关，生育期和单株果数正相关；百仁重和百果重之间极显著正相关，两者和生育期显著负相关。

表5 花生品种的主要农艺、经济性状与荚果产量的相关系数Table 5 Correlation coefficients between main agronomic and economic traits of peanut varieties and pod yield

2.3.3花生品种主要农艺性状的通径分析

各农艺性状与荚果产量之间的相关系数可分为直接影响因素和间接影响因素。由表6可见，农艺性状对产量的直接通径系数大小排序为：主茎高>出米率>百果重>单株果数>结果枝数>生育期>百仁重>总分枝数>侧枝长。主茎高的直接通径系数最大，为3.312 3，对产量的直接效应影响最大，主茎高通过结果枝数、单株果数、百果重、出米率、生育期起正向的间接作用，通过侧枝长、总分枝数、百仁重起负向的间接作用，正向的间接效应值大于负向的间接效应绝对值，说明主茎高对荚果产量的影响最大。出米率、百果重、结果枝数对产量影响的直接通径系数也较大，分别为0.595 7、0.595 1、0.459 0。

表6 花生品种荚果产量和各性状之间的通径系数Table 6 Path coefficients between pod yield and various traits of peanut varieties

3 品质性状

2017—2018年经农业农村部油料及制品质量监督检验测试中心检测，结果(表7)表明，郑农花23号平均粗脂肪含量52.87%，粗蛋白含量21.65%，油酸含量78.15%，亚油酸含量5.2%，油亚比15.24。

注：小圆圈为性状的散点图，数字为性状间的相关系数。图7 花生品种的相关性分析Fig.7 Correlation analysis chart of peanut varieties

表7 郑农花23号在全国北方片花生多点试验中的品质表现Table 7 The quality performance of Zhengnonghua 23 in the multi-site test of northern sliced peanuts

4 讨论与结论

4.1 花生品种主要农艺、经济及品质性状的变异性、相关性分析

本试验对参试小粒花生的主要农艺、经济、品质性状进行了变异性、相关性及通径分析，结果表明，参试花生品种的油酸含量和亚油酸含量的变异系数最大，表明受环境的影响大；生育期、油脂含量和出米率的变异系数小，受环境影响较小；9个农艺性状与产量的相关系数由大到小为出米率、单株果数、百仁重、主茎高、百果重、侧枝长、生育期、结果枝数、总分枝数，主茎高和侧枝长极显著正相关，两者与单株果数、生育期为显著相关，和百果重、百仁重、出米率为显著负相关，表明新品种选育过程中提高籽粒及荚果产量的同时要控制株高；农艺性状对产量影响的直接通径系数排序为：主茎高>出米率>百果重>单株果数>结果枝数>生育期>百仁重>总分枝数>侧枝长，表明主茎高、出米率、百果重、单株果数是影响产量的主要因素，农艺性状与产量之间通径系数与相关系数的结果基本一致。

4.2 基因型与环境互作效应对花生品种丰产稳产性的影响

本研究运用GGE双标图对参试小粒花生品种的荚果产量进行了分析，对参试品种及试点环境进行了评价和划分。两年多点试验中，GGE-biplot模型能有效分解基因型与环境的互作效应，不仅能直观展示品种丰产稳产性，还能分析品种适应性，是推广丰产稳产品种前有效的筛选分析工具。品种的稳定性并不代表适应性，实际推广过程中各个品种的特殊适应性应被充分考虑，在特定生态环境下选出适应性好的花生新品种。分布于北方片区的19个试点可分为3～4个类型区，同类型区的试点内品种具有相近的产量排序。品种适应性分析表明，郑农花23号在阜新、锦州、漯河、潍坊、临沂、泰安、商丘、石家庄适应性较好，适宜在河南、山东、河北、辽宁等省推广种植。两年多点试验结果表明，金花19号、冀5059是丰产稳产性最好的品种，郑农花23号是丰产稳产性较好的品种，同时，郑农花23号平均油酸含量达78.15%，属于优质专用型高油酸花生新品种，郑农花23号等高油酸花生品种的选育和推广为高油酸保健花生油及其他功能产品供给提供了保障，推动了我国高油酸花生产业的发展。