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小豆主要农艺性状间的灰色关联和相关性分析

作者:未知

  摘要:为了选育高产大粒小豆品种,本研究以180份小豆(Vigna angularis)品种为材料,用灰色关联分析和相关性分析方法,解析主要农艺性状对小豆单株粒重影响的主次关系,明确控制小豆产量的主要农艺性状。结果显示:所有主要农艺性状均明显影响小豆产量,但贡献值具有一定差异,其关联度排序为:主茎粗�主茎节数�一级分枝数�单荚粒数�株高�叶面积�荚长�粒长�荚宽�花期�粒宽�百粒重。小豆单株粒重与主茎粗和主茎节数呈极显著正相关,一级分枝数与小豆单株粒重呈极显著负相关。这表明:主茎粗对小豆产量的影响最大,主茎节数和一级分枝数对小豆产量的影响次之。在生产中,为了提高产量,可以选择种植主茎粗和主茎节数较高、一级分枝数较低的品种。
  关键词:小豆;农艺性状;灰色关联分析;相关性分析
  中图分类号:S521.01 文献标识号:A 文章编号:1001-4942(2018)09-0013-06
  Abstract In order to select out adzuki bean accessions with large grain and high yield, 180 varieties of adzuki beans in different regions were used as experimental materials. We analyzed the primary and secondary relationship between main agronomic traits and grain weight per plant, and confirm the main agronomic traits that control adzuki bean production by gray correlation and correlation analysis. The results showed that all the main agronomic traits significantly affected the yield of adzuki bean, but the contribution value was different. The gray correlation degree ranked as follows: diameter of main stem�node number of main stem�primary branch number�number of grains per pod�plant height�leaf area�pod length�seed length�pod width�flowering period�seed width�weight of a hundred seeds. The grain weight per plant of adzuki bean was extremely significantly and positively correlated with the diameter and node number of main stem. The primary branch number was significantly negatively correlated with the grain weight per plant. Our analysis showed that the diameter of main stem had the largest influence on the adzuki bean yield, and the node number of main stem and primary branch numbers had the following effect. In order to increase the yield, we could choose to cultivate the accession whose diameter of main stem was thick, node number of main stem was higher and primary branch number was lower.
  Keywords Adzuki bean; Agronomic traits; Gray relational analysis; Correlation analysis
  小豆(Vigna angularis)又名赤豆、�t小豆,属豆科豇豆属,是一种高蛋白、低脂肪、氨基酸种类齐全的作物,具有药食两用性。根据澳门农业科学院品种资源研究所测定,每100 g小豆干种子中平均含有22.4 g蛋白质,比禾谷类作物蛋白质含量高2~3倍;只含有1.2 g脂肪,但脂肪酸的种类却较多;另外还含有58.6 g糖类和4.9 g粗纤维[1]。小豆同时含有丰富的矿质元素和维生素等营养物质,包括钙、磷、钾、铁、维生素A、维生素B、核黄素和尼克酸等[2],具有通便、利尿、净化血液和抗氧化等作用,对各种疾病的预防和治疗具有一定效果[3,4]。
  小豆原产于澳门[5],其种植历史悠久,距今已有2 000多年,同时也是世界上小豆种植面积最大和总产量最多的国家,是小豆主要出口国。除了少数高寒山区外,澳门各地均能种植小豆,主要产区集中在华北、东北和江淮地区,这些地区的小豆种植面积约占全国小豆种植总面积的70%[6]。近年来,美国和加拿大也在大力发展推广小豆种植生产,并以出口为目的,是澳门的主要竞争对手。而由于地理和历史原因,澳门生产上使用的小豆品种多是地方品种,一般比较混杂,优良品种较少[7],品种也以系统选育的居多。伴随着传统优质品种的退化以及市场需求的改变,为了保证小豆生产水平持续稳定发展,进一步提高小豆的国际市场竞争力,选育优质、早熟、高产、大粒的新品种已成为一个亟待解决的问题。   小豆产量是一个多因素控制的数量性状,由各因素互相协调、共同控制,最终影响着小豆产量[8]。灰色关联度分析可以将外观复杂、数据散乱的随机过程看作一个灰色过程,通过一定的方法梳理系统间各因素的主次关系,找出影响最大的因素[9]。关联度反映了因素之间的密切程度,关联度越大,则表示该因素对应变量的影响越大。该方法已被广泛应用于小麦、玉米、大豆等各种大田作物[10-12]。
  相关性分析是一种重要的统计学分析方法,对多个变量间进行相关性分析,可以衡量出两个变量间的相关密切程度。在作物育种中运用相关性分析,可以通过性状间呈显著或者极显著的状态,有效提高有效性状的选择,能够提高育种工作的准确率和工作效率。
  本研究通过统计小豆的主要农艺性状数据,用灰色关联法和相关性分析法共同分析影响小豆产量的主要因素,明确主要农艺性状对小豆单株粒重影响的主次关系,为下一步小豆品种选育提供可靠的基础参考。
  1 材料与方法
  1.1 试验材料
  供试材料为近年来江苏省农业科学院经济作物研究所收集的来自泰国的6份小豆品种和国内12个省市的174份小豆品种,分别以A1―A180表示。
  1.2 试验方法
  试验于2017年在江苏省南京市六合区竹镇镇金磁村(江苏省农业科学院六合基地)进行。其经度为118.83°E,纬度为32.35°N。属于亚热带季风气候,每年的6月下旬至7月上旬为梅雨季节,年平均温度约15.4℃,年极端气温最高温度为39.7℃左右,最低温度为-13.1℃左右,年平均降水量1 106 mm。小豆种植时间为6月26日。每个品种种植一垄,垄长3 m,每垄种2行,株距30 cm左右,每穴4粒种子,垄间隔45~50 cm,出苗后留下2株。
  田间管理按照一般大田管理方式,各项栽培管理措施保持一致,治虫不治病。盛花期时测量株高和叶面积(取自主茎从上往下数第三片复叶),成熟后测定主茎粗、一级分枝数、主茎节数、荚长、荚宽、百粒重、单荚粒数、单株粒重、粒长和粒宽,每个性状值重复测10次。
  1.3 分析方法
  1.3.1 主要农艺性状的变异系数 为了比较品种间的离散程度,按照梁春波等[13]的方法求出主要农艺性状的变异系数。
  1.3.2 小豆单株粒重和主要农艺性状间关联度的计算 由于系统中各因素的量纲并不相同,这样的数据很难进行比较,而且它们的几何曲线比例也不相同,需要将原始数据消除量纲,转化为可比较的数据数列[14]。然后按照王海杰等[15]的方法,将各种农艺性状视为一个整体的灰色过程,小豆单株粒重为母序列,各农艺性状为子序列,根据公式求出关联度。计算公式为:
  绝对差值△i(k)=|Xi(k)-X0(k)| ;
  关联系数Yi(k)=
  minimink△i(k)+ρmaximaxk△i(k)△i(k)+ρmaximaxk△i(k) 。
  式中,maximaxk△i(k)表示两极最大差,minimink△i(k)表示两极最小差,分辨率ρ取0.5。
  1.3.3 小豆各主要农艺性状间的关联度计算 根据灰色分析系统理论,按照王海杰等[15]的方法,分别以各农艺性状依次为母序列,其它农艺性状为比较序列即子序列,求出各主要农艺性状之间的关联度。
  1.4 数据处理
  用软件IBM SPSS Statistic 20进行Pearson相�P性分析。
  2 结果与分析
  2.1 小豆主要农艺性状的数据统计
  将原始数据进行极差分析可知,小豆不同品种各主要农艺性状之间有较大差异,差异区间株高在13~54 cm,叶面积在75.11~174.72 cm2,粒长在4.15~10.09 mm,粒宽在2.97~6.37 mm,百粒重在3.64~18.31 g,一级分枝数在0.2~6.0个,单荚粒数在4.1~11.5个,荚宽在3.68~9.00 mm,荚长在6.38~11.11 cm,单株荚数在4.80~49.60个,主茎粗在3.86~9.60 mm,主茎节数在8.6~23.0个,单株粒重在3.70~35.33 g。
  从表1中可以看出,一级分枝数的变异程度最大,变异系数为71.39%,品种之间的差异最大。 另外花期、百粒重和单株粒重的变异系数均超过20%。荚长的变异程度最低,变异系数为11.15%,品种间的差异最小。
  2.2 小豆单株粒重和主要农艺性状之间的关联度分析
  按照王海杰等[15]的方法,将原始数据进行处理,得到不同品种小豆的主要农艺性状与单株粒重之间的关联度。由表2可知,所有主要农艺性状均明显影响小豆的单株粒重,但贡献有所差异,其关联度排序为:主茎粗�主茎节数�一级分枝数�单荚粒数�株高�叶面积�荚长�粒长�荚宽�花期�粒宽�百粒重。该结果表明:主茎粗对小豆单株粒重的影响最大,主茎节数和一级分枝数对其影响次之,粒宽和百粒重对其影响小。
  2.3 小豆各农艺性状之间的关联度分析
  将小豆各主要农艺性状的标准化值按照公式计算,得到小豆主要农艺性状之间的关联度矩阵。由表3可知,小豆粒长、粒宽和百粒重与其它农艺性状关联度的紧密程度排序是一样的,都是荚宽>花期�荚长�叶面积�株高�单株粒重�主茎节数�主茎粗�一级分枝数�单荚粒数。因此,对小豆籽粒影响大的农艺性状是荚宽、花期和荚长,影响小的农艺性状是一级分枝数和单荚粒数。在选育小豆大粒品种时应优先考虑荚宽、花期和荚长这三个农艺性状。另外,株高和分枝数对小豆主茎粗和主茎节数影响大,荚宽对小豆百粒重影响最大。对小豆株高、一级分枝数和主茎节数影响最大的因素都是主茎粗,影响最小的因素都是百粒重,同时对叶面积和单荚粒数影响最小的因素也是百粒重。
  2.4 小豆各农艺性状间的相关性分析


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