李燦東 郭 泰 王志新 鄭 偉 趙海紅 張振宇 徐杰飛 郭美玲

（黑龍江省農業(yè)科學院佳木斯分院/國家大豆區(qū)域技術創(chuàng)新中心/國家大豆產業(yè)技術體系佳木斯綜合試驗站，154007，黑龍江佳木斯）

黑龍江省是我國大豆主產區(qū)，大豆生產面積占全國大豆生產總面積的40%左右，其中2019年占45.7%，區(qū)位優(yōu)勢突出。目前，黑龍江省北部地區(qū)大豆種植面積較大，但由于積溫不足導致整體產量水平不高，南部地區(qū)受玉米比較效益影響導致生產面積較小，中東部地區(qū)仍有較大的大豆生產面積，大豆產量有待進一步提高。由于黑龍江省不同區(qū)域之間環(huán)境差異較大，品種類型不同，本研究擬針對黑龍江省中東部區(qū)域大豆主栽品種，探索研究該區(qū)域大豆產量綜合評價機制，篩選大豆產量綜合評價指標。

大豆產量相關因素比較復雜，與產量最直接相關的性狀為單株粒重和群體種植密度，個體和群體產量因素的結合決定了大豆單產水平[1]。與大豆產量間接相關的因子包括單株粒數(shù)、單株莢數(shù)、每莢粒數(shù)、主莖節(jié)數(shù)、每節(jié)莢數(shù)和百粒重，還包括3粒莢數(shù)和4粒莢數(shù)等促進產量形成的次級性狀[2]。這些產量因子均與產量呈正相關趨勢，能夠在不同程度上促進大豆產量形成，但各因子之間又相互制約，在不同平衡標準中影響著大豆產量[3]。由于產量性狀是復雜綜合性狀，在品種選育過程中很難同時兼顧所有性狀，給育種中后代材料選擇造成很大困難，往往出現(xiàn)難以取舍的情況，因此對大豆產量構成因子進行綜合評價，優(yōu)化產量性狀指標，建立高產評價機制有利于在諸多后代品系中準確選擇高產材料，提高選種的效率、準確性與針對性。

近年來，關于大豆農藝性狀指標鑒定及性狀評價方面的研究逐漸增多，李春紅等[4]對不同基因型大豆品種的耐陰性進行了主成分分析、隸屬函數(shù)分析和逐步回歸分析，鑒定了大豆耐陰性指標及評價機制；田藝心等[5]基于主成分分析、隸屬函數(shù)以及聚類分析對大豆耐鹽性進行了綜合評價分析；李笑梅等[6]基于主成分分析及聚類分析對豆?jié){豆的品質指標進行了綜合評價分析。在水稻、高粱、花生、棉花和黃瓜等[7-12]作物也有一些主要性狀指標鑒定及綜合評價研究報道。到目前為止，關于大豆品種產量相關性狀指標鑒定及產量綜合評價的研究報道并不多見，本研究選用黑龍江省各區(qū)域主栽大豆品種為試驗材料，針對促進產量形成的相關性狀進行產量評價指標篩選，建立回歸方程，對大豆產量進行綜合評價分析，為大豆高產品系選育及資源鑒定提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

參試大豆品種共計28個（表1），以合豐55為對照品種。其中合豐（農）系列品種來自黑龍江省農業(yè)科學院佳木斯分院，黑農系列品種來自黑龍江省農業(yè)科學院大豆研究所，綏農系列品種來自于黑龍江省農業(yè)科學院綏化分院。

表1 參試大豆品種及區(qū)域分布Table 1 The experimental soybean varieties and their area distribution

1.2 試驗設計

試驗田位于黑龍江省農業(yè)科學院佳木斯分院9號試驗地。田間種植密度為30萬株/hm2，采取隨機區(qū)組排列，3次重復。每份材料種植3行，行長3m，壟距0.68m，小區(qū)面積為6.12m2。于2019年5月3日播種，采用機械開溝，人工精量雙粒點播，苗期通過間苗保證試驗要求的密度，田間管理與大田一致。試驗地土壤基礎肥力指標為有機質85g/kg，全氮350g/kg，堿解氮0.25g/kg，速效磷0.13g/kg，速效鉀0.53g/kg，全磷224g/kg，全鉀165g/kg，pH 6.5。

1.3 性狀指標調查

產量相關性狀主要包括主莖節(jié)數(shù)、單株莢數(shù)、單株粒數(shù)、每莢粒數(shù)、單株粒重、百粒重、3粒莢數(shù)、4粒莢數(shù)、每節(jié)莢數(shù)及小區(qū)產量等。收獲前在每小區(qū)中間行中間位置連續(xù)取5株，用于室內考種，具體調查標準參照《大豆種質資源描述規(guī)范和數(shù)據(jù)標準》[13]。小區(qū)產量測定方式為全小區(qū)收獲稱重。

1.4 數(shù)據(jù)分析

利用Excel 2016進行數(shù)據(jù)整理分析，利用SPSS 17.0進行性狀主成分分析[4]。

產量指數(shù)（yield coefficient，YC）公式如下：

式中YT為參試品種各產量相關性狀表型值，CK為對照品種各產量相關性狀表型值。

利用隸屬函數(shù)將各產量相關性狀主成分得分值標準化：

i=1，2，3，…，n；式中Xmin和Xmax分別表示每個主成分指標得分最小值和最大值。

各綜合指標的權重：

i=1，2，3，…，n；式中Wi表示提取第i個主成分的權重，pi表示提取主成分所對應的特征值。

大豆品種的綜合產量評價值（Y）：

i=1，2，3，…，n；式中Y表示參試大豆資源材料耐密性響應因子綜合值。

2 結果與分析

2.1 大豆產量相關性狀相關性分析

對參試的黑龍江省大豆主栽品種及10個產量相關性狀產量指數(shù)進行直接相關性分析。結果（表2）表明，與產量呈正相關且相關性最強的性狀為每莢粒數(shù)，相關系數(shù)為0.523，相關性達到極顯著水平，其次為主莖節(jié)數(shù)＞單株粒重＞3粒莢數(shù)＞單株莢數(shù)，相關性均達到顯著水平，與產量呈負相關的性狀為4粒莢數(shù)，相關性未達到顯著水平。在各產量相關性狀中，與主莖節(jié)數(shù)呈極顯著正相關的性狀有單株莢數(shù)和單株粒數(shù)，相關系數(shù)為0.519和0.541；與單株莢數(shù)呈極顯著正相關的性狀有單株粒數(shù)、單株粒重和3粒莢數(shù)，相關系數(shù)分別為0.791、0.597和0.543，呈顯著正相關的有每節(jié)莢數(shù)和小區(qū)產量，相關系數(shù)分別為0.426和0.301，呈顯著負相關的有每莢粒數(shù)和百粒重，相關系數(shù)分別為–0.383和–0.380；與單株粒數(shù)呈極顯著正相關的性狀有單株粒重和3粒莢數(shù)，相關系數(shù)分別為0.617和0.689，呈顯著負相關的為百粒重，相關系數(shù)為–0.387；與每莢粒數(shù)呈極顯著正相關的是小區(qū)產量，呈顯著正相關的性狀為3粒莢數(shù)和4粒莢數(shù)，相關系數(shù)分別為0.303和0.352，與單株粒重呈極顯著正相關的是3粒莢數(shù)，呈顯著正相關的性狀為小區(qū)產量；另外3粒莢數(shù)與小區(qū)產量呈顯著正相關（相關系數(shù)0.330），4粒莢數(shù)與每節(jié)莢數(shù)呈顯著負相關（相關系數(shù)–0.318）。

表2 大豆產量相關性狀直接相關分析Table 2 Pearson correlation of phenotypic of yield relate traits in soybean

2.2 大豆產量相關性狀主成分分析

對大豆10個產量相關性狀數(shù)據(jù)進行標準化處理，計算分析性狀指標主成分特征向量值及指標貢獻率（表3）。通過主成分特征值貢獻率分析，有4個主成分對產量累計貢獻率達到79.083%，具有相對較強的性狀信息代表性。因此可將10個產量相關性狀指標轉化為4個新的獨立的綜合指標（comprehensive index，CI），從而對大豆產量相關性狀進行綜合評價。針對4個主成分按照各性狀指標絕對值最大的原則判定主成分歸屬，與產量最為相關的性狀指標在第一主成分中有主莖節(jié)數(shù)和單株粒數(shù)，相當于4.283個原始指標的作用，可反映原始數(shù)據(jù)信息量的42.830%；第二主成分有每節(jié)莢數(shù)和小區(qū)產量，相當于1.341個原始指標的作用，可反映原始數(shù)據(jù)信息量的13.408%；第三主成分有單株莢數(shù)、每莢粒數(shù)和3粒莢數(shù)，相當于1.164個原始指標的作用，可反映原始數(shù)據(jù)信息量的11.637%；第四主成分有單株粒重、百粒重和4粒莢數(shù)，相當于1.121個原始指標的作用，可反映原始數(shù)據(jù)信息量的11.207%。

表3 各性狀主成分的特征向量及貢獻率Table 3 Eigenvectors and percentage of accumulated contribution of principal components

2.3 大豆產量性狀綜合評價分析

利用公式（2）計算參試品種產量相關性狀指標隸屬函數(shù)值，將主成分得分值進行標準化處理，對產量相關性狀進行綜合評價（表4）。對于同一主成分類型，F(xiàn)值越高表明該主成分下品種產量越高，如合農85在CI1主成分中F值最大，為1.00，因此產量水平最高，黑農51在CI1主成分中F值最小，為0.00，產量水平最低，以此類推。根據(jù)各產量相關性狀指標貢獻率的大小，利用公式（3）計算各主成分權重，4個綜合指標主成分權重分別為0.5416、0.1695、0.1471和0.1417。利用公式（4）計算各參試品種綜合產量Y值，根據(jù)Y值對27個參試品種進行降序排序，其中產量較高的品種有合農71、合農85、綏農26、合農75和黑農61等，產量較低的品種有黑農35、綏農35、綏農14、綏農75和黑農51等。

表4 參試品種產量性狀綜合指標值、權重、F(Xi)、Y值及綜合評價Table 4 The values of test varieties comprehensive index (CIi), index weight, F(Xi), Y-value and comprehensive evaluation

2.4 產量指數(shù)回歸分析及鑒定指標篩選

通過對各產量相關性狀單項指標的分解揭示其對大豆產量的作用方式，構建大豆產量評價數(shù)學模型，以產量綜合評價Y值為因變量，各產量相關性狀產量指數(shù)為自變量，采用逐步回歸分析方法構建回歸方程Y=0.122+0.736X1+0.465X2+0.168X3+2.527X4+0.326X5+0.289X6-0.313X8（F=3915.69，P=0.0000，R2=0.9980），對回歸方程進行精度估計評價，結果（表5）表明，對參試品種進行產量評價，估計精度均值為92.16%，可見方程中的7個產量相關性狀對大豆產量具有代表性影響，利用該方程可對黑龍江省中東部地區(qū)大豆品種進行綜合評價，同時該方程也適用于品種選育過程中品系產量鑒定及篩選，輔助育種后代品系測產，提高材料選擇的準確性。

表5 回歸方程的估計精度分析Table 5 Analysis of evaluation accuracy of regression equation

3 討論

與大豆產量相關的性狀很多，不同性狀的最優(yōu)組合決定了大豆高產潛力。其中有正相關性狀和負相關性狀，正相關性狀包括單株粒數(shù)、單株莢數(shù)、每節(jié)莢數(shù)、主莖節(jié)數(shù)、每莢粒數(shù)和百粒重等促進大豆產量形成的性狀，這些性狀指標越高則產量越高，但很難同時兼具較高的各性狀指標，這些性狀是相互制約的，在最大程度上的優(yōu)化組合可以盡可能提高產量。不同品種類型中各指標優(yōu)勢表現(xiàn)也不同，有些品種以單株粒數(shù)多獲得高產，有些以百粒重大獲得高產，因此很難建立統(tǒng)一的產量評價體系。大豆產量還受一些與產量負相關的性狀影響，如株高、重心高度和倒伏性等，植株倒伏對大豆產量有很大影響，影響程度甚至超過了其他產量相關性狀。本研究則是針對黑龍江省大豆主栽品種，在品種適宜區(qū)域正常栽培條件及不倒伏情況下，通過分析大豆產量相關性狀之間的關系，篩選對大豆產量具有關鍵決定作用的性狀指標，從而建立黑龍江省大豆品種產量性狀鑒定指標及評價標準。

大豆產量評價一方面可以直接進行田間測產，另一方面可以根據(jù)產量相關性狀進行鑒定與預測。在育種過程中，有大量的育種品系需要進行產量預測，除了小區(qū)測產之外，產量相關性狀指標鑒定是重要的選種依據(jù)。在育種目標確定及組合配制過程中，一些關鍵產量性狀指標也是重要的育種目標和依據(jù)。因此篩選適宜區(qū)域內大豆品種產量關鍵鑒定指標對育種具有積極指導作用。

近年來關于作物特性指標鑒定及評價的研究逐漸增多。孫艷等[14]采用逐步回歸法對菊花近緣種屬植物幼苗的耐陰性進分析，建立了性狀評價模型并篩選了鑒定指標。武輝等[11]通過主成分分析、隸屬函數(shù)分析及逐步回歸分析對棉花幼苗進行了耐寒性鑒定及指標篩選，構建了棉花幼苗耐寒性鑒定回歸方程，明確了鑒定指標。鄭云霄等[15]對玉米種質資源進行了抗倒伏性綜合評價，并篩選了鑒定指標；王秋蘭等[16]對玉米苗期抗旱性開展了指標鑒定及綜合評價分析；王玉斌等[17]對不同高粱種質抗旱性進行了鑒定篩選及指標評價；李春紅等[4]對不同大豆品種進行了耐陰性綜合評價分析，建立了耐陰性評價回歸方程，確定了大豆耐陰性關鍵鑒定性狀。以上研究內容為本研究提供了方法指導和理論依據(jù)。

本研究通過對大豆10個產量相關性狀進行主成分分析及隸屬函數(shù)分析，獲得了能夠代表10個性狀的4個獨立綜合主成分，累計貢獻率達到79.083%。由于大豆產量相關性狀較多，每個性狀都對產量具有一定影響，沒有制約大豆產量的絕對性狀。另外本研究通過逐步回歸分析建立了大豆產量評價數(shù)學模型，涉及7個大豆產量相關性狀，其中具有正向作用的性狀有6個，包括主莖節(jié)數(shù)、單株莢數(shù)、單株粒數(shù)、每莢粒數(shù)、單株粒重和百粒重。對產量作用較大的性狀為主莖節(jié)數(shù)、單株莢數(shù)及每莢粒數(shù)，說明在黑龍江省主莖節(jié)數(shù)對大豆產量影響較大，主莖節(jié)數(shù)多的品種所需活動積溫一般較多，產量也較高；單株莢數(shù)、單株粒數(shù)及每莢粒數(shù)與產量最直接相關，在產量構成中發(fā)揮重要作用；百粒重對產量的作用較小，原因在于高產大豆品種不完全依賴于籽粒重，較多的單株粒數(shù)也是高產的另一關鍵因子；另外，回歸方程中4粒莢數(shù)對產量具有負向作用，表明4粒莢數(shù)對大豆產量并不具有增效作用，原因可能在于4粒莢數(shù)與單株莢數(shù)及百粒重均呈負相關，因此4粒莢數(shù)多的品種單株莢數(shù)較少且籽粒較小，因而造成減產。本研究通過主成分及隸屬函數(shù)分析，對黑龍江省大豆主栽品種進行了產量相關性狀指標篩選與鑒定。通過構建大豆產量數(shù)學評價模型，為育種材料選擇與品種資源產量評價提供理論依據(jù)。

4 結論

對黑龍江省中東部地區(qū)大豆主栽品種10個產量性狀進行主成分分析及隸屬函數(shù)分析，獲得4個能夠代表10個性狀的綜合主成分，對27個參試主栽品種進行產量綜合評價，篩選了產量較高的大豆品種合農71、合農85、綏農26、合農75、黑農61及合農76等；利用逐步回歸分析構建了大豆產量評價數(shù)學模型，篩選了7個產量鑒定指標，分別為主莖節(jié)數(shù)、單株莢數(shù)、單株粒數(shù)、每莢粒數(shù)、單株粒重、百粒重及4粒莢數(shù)，這些指標可作為該地區(qū)大豆育種材料產量評價及品種產量鑒定的理論依據(jù)。