劉偉 張榮昌 付久才 馬瑞 黃成亮 顧鑫
(黑龍江省農業(yè)科學院佳木斯分院,黑龍江佳木斯154007;第一作者:liuwei.006@163.com)
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黑龍江省水稻種質資源農藝性狀與產量關系的分析
劉偉張榮昌付久才馬瑞黃成亮顧鑫
(黑龍江省農業(yè)科學院佳木斯分院,黑龍江佳木斯154007;第一作者:liuwei.006@163.com)
摘要:為明確黑龍江省主要水稻種質資源農藝性狀與產量之間的關系,更高效的選育水稻新品種,以139份水稻種質資源為材料,采用描述性分析、相關分析、通徑分析等方法對影響產量的主要農藝性狀進行了試驗研究。結果表明,黑龍江省水稻種質資源比較豐富,12個農藝性狀的變異系數(shù)均≥11%,并且穩(wěn)定性很好;分蘗株數(shù)、每穗粒數(shù)、有效穗數(shù)、劍葉寬度與產量呈正相關關系,谷粒形狀與產量呈負相關關系;10個農藝性狀可以歸為4個主成分,其累計貢獻率為68.759%。
關鍵詞:水稻種質資源;描述性分析;相關分析;通徑分析
黑龍江省是我國水稻的主產區(qū),其水稻單產和總產影響著我國糧食生產的安全。高產優(yōu)質水稻品種的選育是提高水稻產量及經濟效益的途徑之一,而準確評價黑龍江省水稻種質資源的農藝性狀與產量的關系,是優(yōu)質高產水稻品種選育的基礎。許多研究者從水稻的株型、株高、穗長等角度對水稻品種進行了主成分分析及聚類分析[1-2],分子標記技術也逐漸應用于水稻種質資源的鑒定和分子育種[3-5],但目前黑龍江省的水稻育種仍以人工選擇為主,這就突顯出水稻農藝性狀的重要性,同時,不同生態(tài)區(qū)對水稻品種的需求不同,育種目標也不同。前人對水稻種質資源的研究以調查數(shù)據(jù)或直觀分析為主,難以全面客觀地反映整體性狀及相互關系,且前人很少對黑龍江省的水稻資源進行研究,因此其成果難以應用到黑龍江實際的育種工作中去。本研究對黑龍江省的139份水稻種質資源的農藝性狀進行調查,并采用多元統(tǒng)計分析方法進行綜合評價,為黑龍江省水稻種質資源親本選擇提供參考,以提高育種效率。
1.1試驗材料
供試的139份水稻種質資源由黑龍江省農業(yè)科學院佳木斯分院水稻育種研究室提供(見表1)。
1.2試驗方法
1.2.1試驗設計
試驗于2014年在黑龍江省農業(yè)科學院佳木斯分院試驗田進行。手工插秧,水稻移栽秧齡3.1葉,插秧規(guī)格30 cm×13 cm,試驗田平整,排灌方便。試驗采用隨機區(qū)組設計,每小區(qū)種植2行,行長2 m,3次重復。4月中旬播種,9月下旬至10月中旬收獲。生長期間進行田間觀察記載,測定生育期。齊穗后15 d,每個小區(qū)除邊行和兩端各1株外,隨機取5株掛牌,作株型測量。
1.2.2測定項目與方法
調查株高、穗長、每穗粒數(shù)、有效穗數(shù)、劍葉長度、劍葉寬度、谷粒形狀、千粒重、結實率[6],小區(qū)計產折合成單產。
1.2.3數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析
采用SPSS 22.0及DPS 7.05對試驗數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計、相關性分析、通徑分析。
2.1農藝性狀和產量的描述性分析
通過對表2的變異系數(shù)觀察發(fā)現(xiàn),12個農藝性狀的變異系數(shù)均≥11%,說明黑龍江省的水稻種質資源比較豐富,同時139個水稻品種12個農藝性狀的變異系數(shù)變化不大,說明這些品種的農藝性狀穩(wěn)定性好。農藝性狀和產量的峰度和偏度大部分在-1~1之間,說明大部分指標符合正態(tài)分布。
2.2農藝性狀間及其與產量的相關性分析
由表3可以看出,穗長、谷粒形狀與生育期顯著正相關,千粒重、有效穗數(shù)與生育期顯著負相關;有效穗數(shù)、產量與分蘗力顯著正相關,穗長、每穗粒數(shù)、劍葉寬度、劍葉長度與分蘗力顯著負相關;每穗粒數(shù)、結實率與穗長顯著正相關,有效穗數(shù)與穗長顯著負相關;劍葉寬度、每穗粒數(shù)與產量顯著正相關,千粒重、有效穗數(shù)與每穗粒數(shù)顯著負相關;谷粒形狀與千粒重顯著負相關;產量與有效穗數(shù)顯著正相關,劍葉寬度、谷粒形狀與有效穗數(shù)顯著負相關;結實率、產量與谷粒形狀顯著負相關。
表1 參試水稻種質名稱
表2 139份水稻種質資源農藝性狀和產量的描述性分析
2.3農藝性狀間及其與產量的主成分分析
對139份水稻種質資源的主成分分析(表4)可以看出,前4個因子的主要貢獻率達到68.759%,第1個因子的貢獻率為28.009%,特征向量較大的為每穗粒數(shù)、穗長、劍葉寬度,可見這3個農藝性狀是對主成分1影響較大的特征向量,說明因子1是由他們3個組成的一個綜合指標;第2個主成分貢獻率為17.046%,其中產量的特征向量最大;第3個因子的貢獻率為14.133%,其中谷粒形狀的特征向量最大;第4個因子的貢獻率為9.572%,其中株高的特征向量最大。
表3 139份水稻種質資源農藝性狀間及其與產量的相關性分析
表4 139份水稻種質資源農藝性狀間及其與產量的主成分分析
種質資源是作物遺傳改良的基礎,熟悉種質的農藝性狀對創(chuàng)新種質具有重要意義[7-8]。從黑龍江139個水稻種質資源的農藝性狀描述性分析可以看出,這些品種的多樣性、穩(wěn)定性較好,與肖佳雷等[9]的研究結果相一致;從產量與農藝性狀的相關性分析可以看出,分蘗株數(shù)越多產量越高,每穗粒數(shù)越多產量越高,有效穗數(shù)越多產量越高,這與肖應輝等[10]的研究結果相一致。前期分蘗數(shù)最終決定有效穗數(shù),適當提高分蘗力,減少無效分蘗是協(xié)調穗數(shù)與每穗粒數(shù)的關鍵,而北方水稻單株分蘗能力在15~18個較佳,產量水平高[11]。劍葉寬度越大產量越高,劍葉寬度是衡量水稻光合作用強弱的重要指標之一,適宜的劍葉寬度可以增大光合葉面積,有利于干物質的積累,為水稻生殖生長提供豐富的養(yǎng)分,這與肖佳雷[9]的研究結果略有不同,其認為劍葉過寬會導致后期提前衰老,葉片易卷曲斷裂,嚴重影響水稻光合作用和后期產量,但在佳木斯地區(qū)沒有發(fā)生此類現(xiàn)象,可能與當?shù)氐臍夂蛴嘘P。谷粒長寬比越低產量越高,這與實際生產上當?shù)貓A粒的水稻產量高于長粒相一致;從139份水稻種質資源材料的聚類圖可見,根據(jù)遺傳距離遠近可將供試樣本分為3個類型。在水稻育種中選配雜交親本時,既要考慮各性狀主要因子的互補,又要考慮同一組合的親本保持一定遺傳距離,盡量不選用同一組的親本雜交,也可以進行優(yōu)勢品種間雜交,以便優(yōu)中選優(yōu)[12]。
黑龍江省水稻產量高、米質優(yōu),本試驗僅收集了一部分水稻種質資源,并且僅為1年數(shù)據(jù),需在今后繼續(xù)擴大品種資源的收集,通過掌握黑龍江省水稻農藝性狀的特征,充分合理利用現(xiàn)有水稻種質資源,根據(jù)育種目標的需求合理選擇親本,才能育出理想的水稻新品種。
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Relationship Analysis between Agronomic Characteristics and Yield of Rice Germplasm Resources in Heilongjiang Province
LIU Wei,ZHANG Rongchang,F(xiàn)U Jiucai,MA Rui,HUANG Chengliang,GU Xin
(Jiamusi Branch of Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences,Jiamusi,Heilongjiang 154007,China;1st author: liuwei.006@163.com)
Abstract:In order to improve breeding efficiency and make clear of the relationship between agronomic characteristics and yield of rice germplasm resources in Heilongjiang Province,the main agronomic characteristics of 139 rice germplasm resources were studied by using the methods of descriptive analysis,correlation analysis and path analysis. The results showed: the rice germplasm resources in Heilongjiang Province are rich and the stability is good. The coefficient of variation of 12 agronomic traits were more than 11%. The number of tillers,grain number per panicle,effective panicles,leaf width were positively correlated with yield,grain shape was negatively correlated with yield. 10 agronomic characteristics could be classified into 4 main components,the cumulative contribution rate was 68.759%.
Key words:rice germplasm resources;descriptive analysis;correlation analysis;path analysis
中圖分類號:S511
文獻標識碼:A
文章編號:1006-8082(2016)03-0039-04
收稿日期:2015-12-07