李敏，蘇慧，李陽陽，李金鵬，李金才，朱玉磊，宋有洪

黃淮海麥區(qū)小麥耐熱性分析及其鑒定指標(biāo)的篩選

李敏，蘇慧，李陽陽，李金鵬，李金才，朱玉磊，宋有洪

安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，合肥 230036

【】分析不同基因型小麥的耐熱性，篩選耐熱鑒定指標(biāo)，建立可靠的耐熱評價(jià)模型，為耐熱小麥品種的選育提供理論支撐。以黃淮海麥區(qū)大面積推廣的20個(gè)小麥品種為試驗(yàn)材料，采用田間試驗(yàn)，設(shè)置高溫（花后第14—20天，連續(xù)7 d高溫處理）和自然條件2種處理，在灌漿后期測定小麥穗部冠層溫度、旗葉葉綠素相對含量（SPAD）、丙二醛（MDA）含量以及超氧化物歧化酶（SOD）、過氧化物酶（POD）和過氧化氫酶（CAT）活性；收獲晾干后測定單穗粒重、千粒重和產(chǎn)量。根據(jù)高溫處理和自然條件生長下各項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)，采用主成分分析、隸屬函數(shù)法、聚類分析和逐步回歸分析方法對小麥耐熱性進(jìn)行綜合評價(jià)。高溫處理下各性狀變異幅度為-14.89%—15.09%。通過對9個(gè)性狀指標(biāo)的相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)之間存在顯著或極顯著相關(guān)性。通過主成分分析將9個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為3個(gè)相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)，其貢獻(xiàn)率分別為55.970%、15.530%和12.171%，代表了全部數(shù)據(jù)83.670%的信息量。利用隸屬函數(shù)法計(jì)算綜合耐熱評價(jià)值（），并對其進(jìn)行聚類分析，按照耐熱性強(qiáng)弱將20個(gè)小麥品種劃分為3類，第一類耐熱型8個(gè)品種；第二類中等耐熱型7個(gè)品種；第三類高溫敏感型5個(gè)品種。通過逐步回歸方程建立了小麥耐熱性的評價(jià)數(shù)學(xué)模型：=-4.801+0.8344+2.9137+0.3036+2.9378- 1.4091-0.5243+0.8769（2=0.986），利用建立的最優(yōu)回歸方程預(yù)測供試材料的耐熱性，預(yù)測值（）與值基本一致，表明SOD活性（4）、單穗粒重（7）、CAT活性（6）、千粒重（8）、冠層溫度（1）、MDA含量（3）和產(chǎn)量（9）這7個(gè)指標(biāo)可用于小麥耐熱性品種的鑒定。采用多元統(tǒng)計(jì)分析方法對小麥耐熱性評價(jià)是可行的；20個(gè)小麥品種被分為3類（耐熱型、中等耐熱型和高溫敏感型）；高溫處理下，SOD活性、單穗粒重、CAT活性、千粒重、冠層溫度、MDA含量和產(chǎn)量可以作為小麥耐熱性的鑒定指標(biāo)。

冬小麥；花后耐熱性；主成分分析；綜合評價(jià)

0 引言

【研究意義】小麥?zhǔn)侵袊饕募Z食作物之一，在糧食安全中發(fā)揮著重要作用，而氣候變化是影響作物生產(chǎn)和糧食安全的最重要因素之一[1]。據(jù)IPCC報(bào)告顯示，2014—2018年全球平均氣溫比工業(yè)化前基線上升1.04℃，到2030年將達(dá)到1.5℃[2]。氣候變化將使得黃淮海麥區(qū)灌漿期高溫發(fā)生的頻率增多、風(fēng)險(xiǎn)加重[3-4]。因此，了解小麥的耐熱特性，合理評價(jià)小麥的耐熱性并確定鑒定指標(biāo)，篩選耐熱品種對應(yīng)對灌漿期高溫?zé)岷哂兄匾饬x?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】近年來，關(guān)于小麥耐熱性的研究已有相關(guān)報(bào)道。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)小麥在灌漿期遭受高溫脅迫后，葉片衰老速度加快；旗片葉綠素相對含量（soil and plant analysis development，SPAD）、凈光合速率（net photosynthetic rate，n）、氣孔導(dǎo)度（stomatal conductance，s）和蒸騰速率（transpiration rate，r）顯著降低[5-6]。劉萍等[7]研究發(fā)現(xiàn)，小麥在灌漿期發(fā)生高溫將誘導(dǎo)葉片產(chǎn)生過量的活性氧和丙二醛（malondiadeyde，MDA），改變植株利用超氧化物歧化酶（superoxide dismutase，SOD）、過氧化物酶（peroxidase，POD）與過氧化氫酶（catalase，CAT）清除活性氧的能力，打破“產(chǎn)生-清除”機(jī)制平衡，造成植物葉片結(jié)構(gòu)和功能損傷?；ê蟾邷剡€將導(dǎo)致粒重和產(chǎn)量的降低[8]。為了快速篩選出耐高溫小麥品種，目前，國內(nèi)外學(xué)者常采用人工創(chuàng)建增溫環(huán)境模擬高溫[9-11]，多以熱感指數(shù)對不同小麥品種耐熱性進(jìn)行鑒定。陳冬梅等[12]于小麥灌漿期利用大棚模擬增溫對100份小麥品種的耐熱性進(jìn)行鑒定，選取千粒重和產(chǎn)量的熱感指數(shù)綜合評定耐熱性。王小波等[13]采用延期播種和春小麥材料在溫度有顯著差異的地理環(huán)境下種植，利用千粒重?zé)岣兄笖?shù)作為鑒定指標(biāo)，篩選冬小麥和春小麥的耐熱品種。此外，張嵩午等[14]以灌漿期冠層溫度作為耐熱評價(jià)指標(biāo)，將參試小麥品種分為冷型、暖型和中間型。其中，冷型小麥具有較低的冠層溫度、代謝功能好、活力旺盛，抗高溫能力強(qiáng)的特征，且蒸騰速率和凈光合速率均比暖型小麥優(yōu)；中間型小麥冠層溫度受環(huán)境影響大，耐熱性中等，但產(chǎn)量潛力大；暖型小麥對高溫耐性較弱，不適宜溫度升高環(huán)境下種植[15]。上述鑒定方法多是以單個(gè)指標(biāo)或幾個(gè)指標(biāo)結(jié)合的方式來評價(jià)參試材料的耐熱性，缺乏多元統(tǒng)一分析思想，均不能全面、準(zhǔn)確地評價(jià)小麥的耐熱性。多元統(tǒng)計(jì)分析是一種綜合分析方法，它能在多個(gè)對象和多個(gè)指標(biāo)互相關(guān)聯(lián)的情況下分析它們的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，符合農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的特點(diǎn)[16]。多元統(tǒng)計(jì)分析方法已在多種作物耐熱性評價(jià)上得以應(yīng)用。汪明華等[17]以花粉活力（萌發(fā)率）為主要指標(biāo)，結(jié)合葉片相對電導(dǎo)率、葉綠素含量、超氧化物歧化酶活性等生理指標(biāo)和產(chǎn)量指標(biāo)，并根據(jù)綜合耐熱值篩選出耐熱型大豆品種；任茂等[18]通過多元統(tǒng)計(jì)分析方法篩選出散粉率、孕籽率、成鈴率、衣分和單鈴重5個(gè)耐熱性指標(biāo)評價(jià)棉花的耐熱性；付麗軍等[19]通過多元統(tǒng)計(jì)分析方法從12個(gè)指標(biāo)中篩選出n、葉綠素a含量、葉綠素a/b、節(jié)間長、Fv/Fm和相對電導(dǎo)率6個(gè)指標(biāo)并建立回歸方程評價(jià)黃瓜的耐熱性?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】前人對小麥的耐熱性鑒定和篩選研究，多是單指標(biāo)或者幾個(gè)指標(biāo)的方式衡量小麥的耐熱性，采用多指標(biāo)綜合分析方法的研究較少，難以全面地反映不同品種的耐熱性?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本研究以黃淮麥區(qū)大面積推廣品種為試驗(yàn)材料，人工模擬高溫條件，通過調(diào)查田間性狀指標(biāo)，采用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，建立小麥耐熱性綜合評價(jià)指標(biāo)，為快速選育耐熱性小麥品種及小麥耐熱性機(jī)理研究提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料與設(shè)計(jì)

試驗(yàn)于2018—2020年在安徽省合肥市安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園（117°27′E，31°85′N）進(jìn)行，土壤基礎(chǔ)肥力（0—20 cm）有機(jī)質(zhì)含量18.53 g·kg-1、全氮1.25 g·kg-1、有效磷16.52 mg·kg-1、速效鉀182.52 mg·kg-1。供試材料為黃淮麥區(qū)大面積推廣的20個(gè)冬小麥品種（電子附表1）。

試驗(yàn)采用裂區(qū)設(shè)計(jì)，主區(qū)為溫度處理，副區(qū)為品種處理，設(shè)置高溫和田間自然生長（對照）2個(gè)處理，3次重復(fù)。20個(gè)冬小麥品種隨機(jī)排列，人工開溝播種，小區(qū)面積4 m2（2 m×2 m），統(tǒng)一田間管理。于2018年11月2日、2019年11月3日播種，2019年5月25日、2020年5月26日收獲，行距20 cm，基本苗225萬株/hm2。

試驗(yàn)增溫方式為搭建鋼架大棚，覆蓋塑料膜法。采用鍍鋅鋼搭建大棚框架（28 m×3 m×2.1 m），表面覆蓋透明聚乙烯膜（厚度為0.07 mm），其透光率達(dá)到90%以上。2019年各品種的開花時(shí)間為4月15日—4月19日，2020年各品種的開花時(shí)間為4月9日—4月18日。2年增溫時(shí)間均是從第一批小麥開花算起第14天開始增溫，連續(xù)增溫7 d，每天增溫時(shí)間段為9：00—17：00（圖1）。分別在靠近棚內(nèi)兩端及中間位置懸掛3個(gè)溫濕度記錄儀（RC-4HC，Elitech）實(shí)時(shí)監(jiān)測棚內(nèi)溫度變化，同時(shí)于棚外不同位置懸掛3個(gè)溫度計(jì)記錄儀，用于檢測田間自然溫度，所有溫濕度記錄儀懸掛在小麥冠層處，每30分鐘記錄一次數(shù)據(jù)，取3個(gè)溫濕度計(jì)的均值計(jì)算處理期間不同時(shí)間段的溫度。2年增溫時(shí)段未遇降雨天氣，處理完畢后，撤掉增溫棚使之與對照生長環(huán)境一致。

圖1 2019年（A）和2020年（B）高溫處理時(shí)增溫棚內(nèi)外溫度日變化的平均值

1.2 測定項(xiàng)目及方法

高溫處理結(jié)束后第10天測定穗部冠層溫度和旗葉SPAD值，并取旗葉用液氮速凍后置于-80℃冰箱保存，用于測定丙二醛（MDA）含量和超氧化物歧化酶（SOD）、過氧化物酶（POD）及過氧化氫酶（CAT）活性。成熟期收獲測定產(chǎn)量及其構(gòu)成因素。

1.2.1 冠層溫度的測定 利用手持紅外測溫儀（美國光譜科技公司，美國）測定冠層溫度。在冠層溫度差異最明顯的晴天午后（12：00—13：00）時(shí)間段，高于小麥冠層20 cm與冠層呈30°夾角處測量長勢均勻的穗部部位，測定時(shí)避免紅外線照射裸露地面。每小區(qū)隨機(jī)測長勢均勻的5點(diǎn)，取5點(diǎn)平均值作為測定的冠層溫度值。

1.2.2 葉綠素相對含量的測定 利用手持SPAD-502儀器（柯尼卡公司，日本）測定SPAD值。每個(gè)小區(qū)隨機(jī)選取有代表性的10片旗葉，測定每片旗葉上中下3個(gè)部位，取平均值。

1.2.3 MDA含量的測定 采用硫代巴比妥酸法[20-21]測定旗葉MDA含量。

1.2.4 抗氧化酶活性的測定 采用氮藍(lán)四唑（nitroblue tetrazolium，NBT）光化還原法[20-21]測定旗葉SOD活性；采用愈創(chuàng)木酚法[20-21]測定旗葉POD活性；紫外吸收法[21]測定旗葉CAT活性。

1.2.5 產(chǎn)量及其構(gòu)成因素的測定 在小麥三葉期選取長勢均勻一致樣段標(biāo)定一米雙行。成熟期調(diào)查一米雙行穗數(shù)，收獲后進(jìn)行室內(nèi)考種，統(tǒng)計(jì)穗粒數(shù)、單穗粒重和千粒重，每個(gè)小區(qū)收獲1 m2進(jìn)行產(chǎn)量測定。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析

采用Excel 2003對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析，運(yùn)用SPSS 24.0軟件進(jìn)行方差分析、主成分分析、隸屬函數(shù)分析及聚類分析。采用Origin 2019作圖。相關(guān)指標(biāo)計(jì)算如下[22-23]：

（1）各個(gè)指標(biāo)性狀的耐熱系數(shù)（heat tolerance coefficient，）：=熱脅迫性狀值/對照性狀值；

（2）主成分分析：根據(jù)特征值大于1的準(zhǔn)則提取主成分；

（3）隸屬函數(shù)值(X)=(X-min)/(max-min)；=1，2，3，…，；其中X表示第個(gè)綜合指標(biāo)，min和max分別表示每個(gè)主成分上各性狀指標(biāo)得分值的最小值和最大值；

（4）；w表示第個(gè)主成分的權(quán)重；p表示提取的主成分所對應(yīng)的特征值；

（5）；值表示各小麥品種在高溫處理下由綜合指標(biāo)評價(jià)所得的耐熱性綜合評價(jià)值；以值進(jìn)行聚類統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)值劃分耐熱等級。

2 結(jié)果

2.1 高溫處理對小麥主要性狀的影響

灌漿期高溫影響小麥農(nóng)藝性狀（表1）。與對照處理相比，高溫處理后各性狀變幅差異較大，變異幅度為-14.89%—15.09%，冠層溫度變幅最小為3.09%，丙二醛含量變幅最大為15.09%。高溫處理提升了冠層溫度和旗葉MDA含量；相反，高溫處理降低了旗葉的SPAD、SOD活性、POD活性、CAT活性、單穗粒重、千粒重和產(chǎn)量的值，且高溫處理后，各指標(biāo)值呈不同程度的下降，其中SOD和CAT活性下降幅度最大，分別為14.86%和14.89%。

2.2 小麥各品種單項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)及相關(guān)性分析

灌漿期高溫影響小麥品種各單項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)（表2）。與對照相比，經(jīng)高溫處理后，不同小麥品種的9個(gè)指標(biāo)的變化規(guī)律存在較大差異，高溫處理后，冠層溫度和丙二醛含量的耐熱系數(shù)升高（＞1），而葉綠素相對含量、超氧化物歧化酶活性、過氧化物酶活性、過氧化氫酶活性、單穗粒重、千粒重和產(chǎn)量的耐熱系數(shù)均降低（＜1），各單項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)中，冠層溫度和丙二醛含量的耐熱系數(shù)最大，分別為1.031和1.153；SOD和CAT活性的耐熱系數(shù)最小，分別為0.852和0.861。因此，利用單一性狀的耐熱系數(shù)來評價(jià)不同小麥品種的耐熱性存在一定的片面性。

表1 灌漿期高溫處理對小麥主要性狀的影響

不同小寫字母表示處理間差異達(dá)0.05顯著水平。下同

Different lowercase letters indicate significant differences between different treatments (＜0.05). The same as below

表2 不同小麥品種各單項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)

1：冠層溫度；2：葉綠素含量；3：MDA含量；4：SOD活性；5：POD活性；6：CAT活性；7：單穗粒重；8：千粒重；9：產(chǎn)量。下同

1: Canopy temperature;2: Chlorophyll content;3: MDA contentt;4: SOD activity;5POD activity;6: CAT activity;7: Seed weight per plant;8: Thousand-grain weight;9: Yield. The same as below

為了更準(zhǔn)確地分析各品種的耐熱性，分析了20個(gè)品種各性狀的耐熱系數(shù)的相關(guān)性（圖2）。9個(gè)性狀間存在著顯著或極顯著的相關(guān)性，如冠層溫度（1）與葉綠素含量（2）、MDA含量（3）、SOD活性（4）、POD活性（5）、CAT活性（6）和產(chǎn)量（9）之間都達(dá)到顯著水平（＜0.05）或極顯著水平（＜0.01）；產(chǎn)量與除了葉綠素（2）和CAT活性（6）之外的其他6個(gè)性狀均存在顯著（＜0.05）或極顯著（＜0.01）相關(guān)性，說明各單項(xiàng)指標(biāo)之間存在信息重疊。由于單項(xiàng)指標(biāo)在小麥耐熱性的評價(jià)結(jié)果存在較大差異，表明小麥耐熱性是一個(gè)復(fù)雜的綜合性狀，直接利用各單項(xiàng)指標(biāo)難以準(zhǔn)確、直觀地評價(jià)小麥耐熱性。因此，為了彌補(bǔ)單項(xiàng)指標(biāo)評價(jià)耐熱性的不足，本研究利用多元統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行耐熱性分析。

2.3 小麥各品種單項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)的主成分分析

通過對9個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)進(jìn)行主成分分析（表3），按照特征值大于1的準(zhǔn)則提取主成分，結(jié)果顯示前3個(gè)綜合指標(biāo)的累計(jì)貢獻(xiàn)率為83.67%，具有較大的信息代表性。這樣將原來9個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為3個(gè)新的相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)，這3個(gè)綜合指標(biāo)可以被用來概括分析不同品種小麥的耐熱性。

由表4可知，主成分1的貢獻(xiàn)率為55.97%，基本反映了冠層溫度（1）、SPAD（2）、MDA含量（3）、SOD活性（4）和產(chǎn)量（9）這5個(gè)指標(biāo)的信息；主成分2的貢獻(xiàn)率為15.53%，反映了CAT活性（6）和單穗粒重（7）這兩個(gè)指標(biāo)的信息；主成分3的貢獻(xiàn)率為12.17%，反映了POD活性（5）和千粒重（8）這兩個(gè)指標(biāo)的信息。

不同顏色表示相關(guān)性的強(qiáng)度，越接近紅色（正）或藍(lán)色（負(fù)）說明相關(guān)性越高，圓形直徑越大說明相關(guān)系數(shù)越大，×表示沒有相關(guān)性

表3 各性狀主成分的特征向量及貢獻(xiàn)率

2.4 小麥耐高溫綜合評價(jià)方法的建立

2.4.1 隸屬函數(shù)分析 根據(jù)公式（3）計(jì)算每一參試材料各綜合指標(biāo)的隸屬函數(shù)值（表4）。對于同一綜合指標(biāo)1而言，在高溫影響下，隸屬函數(shù)值(1)最大的是鄭麥136，為1.000，表明此品種在該綜合指標(biāo)下表現(xiàn)為耐熱性最強(qiáng)，而華成3366的(1)值最小，為0.000，表明此品種在這一綜合指標(biāo)處表現(xiàn)為對高溫最敏感。

2.4.2 權(quán)重確定 根據(jù)各綜合指標(biāo)貢獻(xiàn)率計(jì)算得出3個(gè)主成分綜合指標(biāo)的權(quán)重分別為0.669、0.186和0.145（表4）。

2.4.3 綜合評價(jià)及分類 根據(jù)指標(biāo)權(quán)重和隸屬函數(shù)計(jì)算耐高溫的綜合評價(jià)值（），值越大表明其耐高溫能力越強(qiáng)，反之說明對高溫越敏感，并根據(jù)值的大小劃分不同品種的耐熱性（表4）。由表4可知中麥895的值最大，為0.874，表明其耐熱性最強(qiáng)；華成3366的值最小，為0.141，表明此品種對高溫最敏感。采用平方歐氏距離法對值進(jìn)行聚類分析（圖3），可將20個(gè)小麥品種分成3類，中麥895、鄭麥136、中麥175、豐德存麥21號、豐德存麥5號、洛旱19、淮麥33和洛旱22為第一類，耐熱型；鄭麥366、鄭麥369、百農(nóng)207、洛麥26、安農(nóng)0711、周麥36和良星99為第二類，中等耐熱型；新科169、周麥27、新麥36、豐德存麥1號和華成3366為第三類，高溫敏感型。

表4 各參試材料綜合指標(biāo)值、權(quán)重、u(Xj)、D值及綜合評價(jià)

：綜合指標(biāo)值；()：隸屬函數(shù)值；值：綜合評價(jià)值；值：根據(jù)逐步回歸方程計(jì)算出的預(yù)測值

: The value of each variety’s comprehensive index;(): The value of membership function;value: comprehensive valuation;The predicted value calculated from stepwise regression equations

2.5 回歸模型建立及耐熱性指標(biāo)的選擇

為明確各指標(biāo)與各品種之間的耐熱性的關(guān)系，篩選可靠的耐熱性鑒定指標(biāo)，建立可用于小麥灌漿期的耐熱評價(jià)模型，為此，把耐熱性綜合評價(jià)值（）作因變量，把各單項(xiàng)指標(biāo)的耐熱系數(shù)作自變量，采用逐步回歸方法建立了最優(yōu)回歸方程：=-4.801+0.8344+ 2.9137+0.3036+2.9378-1.4091-0.5243+0.8769（=172.177，2=0.986，=0.000）。由方程可知，在9個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)中，上述7個(gè)指標(biāo)對小麥耐熱性有顯著影響，分別是SOD活性、單穗粒重、CAT活性、千粒重、冠層溫度、MDA含量和產(chǎn)量。用該回歸方程對灌漿期高溫進(jìn)行預(yù)測，其預(yù)測值（）與綜合評價(jià)值（）兩者高度相關(guān)（=0.983），達(dá)到極顯著水平，說明用該回歸方程可以對灌漿期高溫進(jìn)行評估，效果好，準(zhǔn)確性高。

2.6 各品種耐熱類別的特征分析

綜合聚類分析和逐步回歸方程的結(jié)果，分析不同類別耐熱型小麥品種常溫和高溫處理下各主要性狀的平均值（表5），根據(jù)方程的7個(gè)指標(biāo)比較高溫處理后不同耐熱類別小麥品種的表現(xiàn)特征如下：

圖3 小麥20個(gè)參試材料聚類樹狀圖

表5 聚類結(jié)果中不同耐熱類型小麥品種各性狀的表現(xiàn)特征

第一類（耐熱型）：SOD活性高，CAT活性低，冠層溫度低，MDA含量低，單穗粒重、千粒重和產(chǎn)量保持中等水平。

第二類（中等耐熱型）：SOD活性中等，CAT活性高，冠層溫度中等，MDA中等，單穗粒重小，千粒重和產(chǎn)量保持在較高水平。

第三類（高溫敏感型）：SOD活性低，CAT活性高，冠層溫度高，MDA含量高，單穗粒重、千粒重和產(chǎn)量都保持在較高水平。

2.7 高溫處理對不同品種產(chǎn)量的影響

從表6可以看出，花后第14—20天的高溫處理使產(chǎn)量總體降低了6.70%，從8 570.72 kg·hm-2降至7 999.96 kg·hm-2。高溫處理對所有品種產(chǎn)量都造成損失，2018年參試品種的產(chǎn)量下降比例為0.45%—16.33%，2019年參試品種的產(chǎn)量下降比例3.2%—13.52%。分析上述篩選出的8個(gè)耐熱型品種發(fā)現(xiàn)，其在2年的產(chǎn)量表現(xiàn)和下降比例上存在較大差異，中麥895、鄭麥136、淮麥33、洛旱19、豐德存麥21號無論是常溫下還是高溫下產(chǎn)量都高于平均值，表現(xiàn)出高產(chǎn)，且2年的產(chǎn)量下降幅度較小；中麥175、洛旱22和豐德存麥5號2年的產(chǎn)量都低于平均值；洛旱22和豐德存麥5號在高溫處理后產(chǎn)量表現(xiàn)出不穩(wěn)定性；2019年，中麥175測產(chǎn)小區(qū)倒伏（中麥175株高太高），產(chǎn)量嚴(yán)重降低，影響了整體的產(chǎn)量。

表6 高溫處理對不同品種小麥產(chǎn)量的影響

3 討論

植物的耐熱性評價(jià)及耐高溫品種的篩選已有相關(guān)報(bào)道，在大豆[24]、玉米[25]、棉花等[26]作物上用多個(gè)指標(biāo)多種方法判斷其耐熱性。隨著灌漿期高溫發(fā)生的頻率增加，用耐熱系數(shù)的方法研究小麥耐熱性也越來越多，如徐如強(qiáng)等[27]、陳希勇等[28]提出熱感指數(shù)法來鑒定多個(gè)品種的耐熱性，該方法通過計(jì)算熱感指數(shù)＝（1-熱脅迫性狀值/對照性狀值）/（1-所有品種熱脅迫性狀值的平均值/所有品種對照性狀值平均值）鑒定品種的耐熱性，該方法雖然簡單易行，但只是用單一指標(biāo)判定參試品種的耐熱性，忽略了品種的耐熱性受多方面的影響。為此，耿曉麗等[29]以細(xì)胞膜熱穩(wěn)定性、容重?zé)岣兄笖?shù)、千粒重?zé)岣兄笖?shù)對小麥耐熱性品種進(jìn)行篩選，鑒定出不同類型的耐熱品種。這種方法彌補(bǔ)了前一種方法的不足，但這個(gè)方法只是用單一的分析方式比較不同品種的耐熱性，缺乏多元統(tǒng)計(jì)分析思想，能否代表耐熱性，還有待商榷。

高溫對小麥植株的影響是一個(gè)復(fù)雜的過程，小麥耐熱性常表現(xiàn)在形態(tài)、生理、分子和產(chǎn)量等眾多的指標(biāo)上[30-33]，快速應(yīng)用耐熱指標(biāo)去篩選耐熱性品種是應(yīng)對灌漿期高溫的重要措施。作物耐熱性是一個(gè)多系統(tǒng)的綜合生理反應(yīng)過程，應(yīng)用單個(gè)指標(biāo)或者幾個(gè)指標(biāo)的單一方法篩選耐熱性品種具有局限性，多元統(tǒng)計(jì)分析方法在篩選耐性品種上可以通用，它將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成幾個(gè)綜合指標(biāo)、高維問題轉(zhuǎn)換成簡單問題加以處理，使鑒定參試材料的耐性變得相對簡單、直觀，并通過聚類分析方法將評價(jià)對象定性劃分成不同類別，快速的鑒定品種特性[34]。本研究利用相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)存在顯著或極顯著相關(guān)性，各指標(biāo)之間存在信息重疊，但相關(guān)度存在較大差異，進(jìn)一步說明了判斷品種的耐熱性并不能用單個(gè)指標(biāo)或幾個(gè)指標(biāo)進(jìn)行鑒定；利用主成分分析將9個(gè)單一指標(biāo)進(jìn)行分析后轉(zhuǎn)換成3個(gè)新的獨(dú)立的綜合指標(biāo)，確定綜合指標(biāo)的權(quán)重，從而簡化評價(jià)指標(biāo)和步驟，減輕工作量；利用隸屬函數(shù)分析法求出各綜合指標(biāo)評價(jià)值（），對值進(jìn)行聚類分析，把20個(gè)小麥品種的耐熱性劃分為耐熱型、中等耐熱型和高溫敏感型三類，更具有科學(xué)性。通過值和耐熱系數(shù)之間的關(guān)系建立最優(yōu)回歸方程：=-4.801+0.8344+2.9137+0.3036+2.9378- 1.4091-0.5243+0.8769（2=0.986），歸納不同耐熱類型品種的特性，驗(yàn)證方程預(yù)算值與實(shí)際計(jì)算值（）結(jié)果基本一致，這為后來的品種篩選提供鑒定方法和理論基礎(chǔ)。

本研究通過測定冠層溫度、抗氧化酶活性、產(chǎn)量及相關(guān)指標(biāo)，利用多元統(tǒng)計(jì)分析把不同品種劃分為3種耐熱類型，發(fā)生高溫后，敏感型品種產(chǎn)量下降幅度大，耐熱性品種的產(chǎn)量下降比例小，這一結(jié)果與多元統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果基本一致，因此，這種評價(jià)方法是可行的。把參試材料2年產(chǎn)量的平均值和所有材料的平均值對比，發(fā)現(xiàn)鄭麥136和豐德存麥21號、淮麥33、中麥895和洛旱19不僅產(chǎn)量高，而且耐熱性強(qiáng)，這可能是由于耐熱型品種遇到高溫后恢復(fù)能力較強(qiáng)，受高溫影響小。有研究表明，植物遭受非生物脅迫時(shí)，當(dāng)脅迫停止，某些生理指標(biāo)可以恢復(fù)到正常功能[35]。因此，在后續(xù)研究中，不僅要考慮各品種耐熱性的關(guān)鍵指標(biāo)，還需要考慮各指標(biāo)之間的聯(lián)系及受高溫影響后品種自身的恢復(fù)能力，這將更有利于篩選出耐熱性品種。

4 結(jié)論

將20個(gè)小麥品種劃分成耐熱型8個(gè)，中等耐熱型7個(gè)和高溫敏感型5個(gè)。SOD活性、單穗粒重、CAT活性、千粒重、冠層溫度、MDA含量和產(chǎn)量可作為判斷小麥?zhǔn)欠衲蜔岬闹匾笜?biāo)。

[1] DAVIDSON D. Gaps in agricultural climate adaptation research. Nature Climate Change, 2016, 6(5): 433-435.

[2] Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC-SR15, Global Warming of 1.5℃. [2021-03-03]. http://www.ipcc.ch/report/ sr15/.

[3] CHALLINOR A J, WATSON J, LOBELL D B, HOWDEN S M, CHHETRI N B. A meta-analysis of crop yield under climate change and adaptation. Nature Climate Change, 2014, 4(4): 287-291.

[4] HALL A, COX P, HUNTINGFORD C, KLEIN S. Progressing emergent constraints on future climate change. Nature Climate Change, 2019, 9(4): 269-278.

[5] 吳進(jìn)東, 李金才, 魏鳳珍, 王成雨，張一, 武文明. 花后漬水高溫交互效應(yīng)對冬小麥旗葉光合特性及產(chǎn)量的影響. 作物學(xué)報(bào), 2012, 38(6): 1071-1079.

WU J D, LI J C, WEI F Z, WANG C Y, ZHANG Y, WU W M. Effect of interaction of water logging and high temperature after anthesis on photosynthetic characteristics of flag leaf and yield in winter wheat. Acta Agronomica Sinica, 2012, 38(6): 1071-1079. (in Chinese)

[6] Bergkamp B, Impa S M, Asebedo A R, Fritz A K, Jagadish S V K. Prominent winter wheat varieties response to post-flowering heat stress under controlled chambers and field based heat tents. Field Crops Research, 2018, 222: 143-152.

[7] 劉萍, 郭文善, 浦漢春, 封超年, 朱新開, 彭永欣. 灌漿期高溫對小麥劍葉抗氧化酶及膜脂過氧化的影響. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2005, 38(12): 2403-2407.

LIU P, GUO W S, PU H C, FENG C N, ZHU X K, PENG Y X. Effects of high temperature during grain filling period on antioxidant enzymes and lipid peroxidation in flag leaves of wheat. Scientia Agricultura Sinica, 2005, 38(12): 2403-2407. (in Chinese)

[8] 卞曉波, 陳丹丹, 王強(qiáng)盛, 王紹華. 花后開放式增溫對小麥產(chǎn)量及品質(zhì)的影響. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2012, 45(8): 1489-1498.

BIAN X B, CHEN D D, WANG Q S, WANG S H. Effects of different day and night temperature enhancements on wheat grain yield and quality after anthesis under free air controlled condition. Scientia Agricultura Sinica, 2012, 45(8): 1489-1498. (in Chinese)

[9] 郭天財(cái), 王晨陽, 朱云集, 王化岑, 李九星, 周繼澤. 后期高溫對冬小麥根系及地上部衰老的影響. 作物學(xué)報(bào), 1998, 24(6): 957-962.

GUO T C, WANG C Y, ZHU Y J, WANG H C, LI J X, ZHOU J Z. Effects of high temperature on the senescence of root and top-partial of wheat plant in the later stage. Acta Agronomica Sinica, 1998, 24(6): 957-962. (in Chinese)

[10] AYENEH A, GINKEL M V, REYNOLDS M P, AMMAR K. Comparison of leaf, spike, peduncle and canopy temperature depression in wheat under heat stress. Field Crops Research, 2002, 79(2/3): 173-184.

[11] BARAKAT M N, AL-DOSS A A, ELSHAFEI A A, MOUSTAFA K A. Identification of new microsatellite marker linked to the grain filling rate as indicator for heat tolerance genes in F2wheat population. Australian Journal of Crop Science, 2011, 5(2): 104-110.

[12] 陳冬梅, 馬永安, 劉保華, 蘇玉環(huán), 王雪香. 小麥耐熱種質(zhì)資源的鑒定與篩選. 河北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2017, 21(4): 64-69.

CHEN D M, MA Y A, LIU B H, SU Y H, WANG X X. Appraisal and screening of heat resistant wheat germplasm resources. Journal of Hebei Agricultural Sciences, 2017, 21(4): 64-69. (in Chinese)

[13] 王小波, 關(guān)攀鋒, 辛明明, 汪永法, 陳希勇, 趙愛菊. 小麥種質(zhì)資源耐熱性評價(jià). 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2019, 52(23): 4191-4200.

WANG X B, GUAN P F, XIN M M, WANG Y F, CHEN X Y, ZHAO A J. Evaluation of heat tolerance in wheat germplasm resources. Scientia Agricultura Sinica, 2019, 52(23): 4191-4200. (in Chinese)

[14] 張嵩午, 王長發(fā), 馮佰利, 張賓, 郝彥賓. 冠層溫度多態(tài)性小麥的性狀特征. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2002, 22(9): 1414-1419.

ZHANG S W, WANG C F, FENG B L, ZHANG B, HAO Y B. The specific characteristics of wheat with polymorphic canopy temperature. Acta Ecologica Sinica, 2002, 22(9): 1414-1419. (in Chinese)

[15] 張嵩午, 劉黨校. 小麥冠溫的多態(tài)性及其與品質(zhì)變異的關(guān)聯(lián). 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2007, 40(8): 1630-1637.

ZHANG S W, LIU D X. Polymorphism of wheat canopy temperature and its relationship with kernel quality differentiation. Scientia Agricultura Sinica, 2007, 40(8): 1630-1637. (in Chinese)

[16] 王晶, 黃偉雄, 李敏, 許秀敏, 梁旭霞, 黃泓耀. 多元統(tǒng)計(jì)分析在小麥粉產(chǎn)地溯源中的應(yīng)用. 中國食品衛(wèi)生雜志, 2018, 30(1): 68-73.

WANG J, HUANG W X, LI M, XU X M, LIANG X X, HUANG H Y. The application of multivariate data analysis to determine the geographical origin of wheat flour. Chinese journal of food hygiene, 2018, 30(1): 68-73. (in Chinese)

[17] 汪明華, 李佳佳, 陸少奇, 邵文韜, 程安東, 張文明, 王曉波, 邱麗娟. 大豆品種耐高溫特性的評價(jià)方法及耐高溫種質(zhì)篩選與鑒定. 植物遺傳資源學(xué)報(bào), 2019, 20(4): 891-902.

WANG M H, LI J J, LU S Q, SHAO W T, CHENG A D, ZHANG W M, WANG X B, QIU L J. Construction of evaluation standard for tolerance to high-temperature and screening of heat-tolerant germplasm resources in soybean. Journal of Plant Genetic Resources, 2019, 20(4): 891-902. (in Chinese)

[18] 任茂, 張文英. 棉花品種耐熱性分析及鑒定指標(biāo)篩選. 核農(nóng)學(xué)報(bào), 2018, 32(4): 788-794.

REN M, ZHANG W Y. Evaluation of heat tolerance and screening the index for the assessment of heat tolerance in upland cotton. Journal of Nuclear Agricultural Sciences, 2018, 32(4): 788-794. (in Chinese)

[19] 付麗軍, 李聰曉, 蘇勝宇, 李玉華, 周禹. 黃瓜苗期耐熱種質(zhì)篩選與耐熱性評價(jià)體系構(gòu)建. 植物生理學(xué)報(bào), 2020, 56(7): 1593-1604.

FU L J, LI C X, SU S Y, LI Y H, ZHOU Y. Screening of cucumber germplasms in seedling stage and the construction of evaluation system for heat tolerance. Plant Physiology Journal, 2020, 56(7): 1593-1604. (in Chinese)

[20] 李合生. 植物生理生化實(shí)驗(yàn)原理和技術(shù). 北京: 高等教育出版社, 2015: 274-287.

LI H S. Principles and Techniques for Plant Physiological Biochemical Experiment. Beijing: Higher Education Press, 2015: 274-287. (in Chinese)

[21] ALMESELMANI M, DESHMUKH P S, SAIRAM R K. Protective role of antioxidant enzymes under high temperature stress. Plant Science, 2006, 171(3): 382-388.

[22] 李春紅, 姚興東, 鞠寶韜, 朱明月, 王海英, 張惠君, 敖雪, 于翠梅, 謝甫綈, 宋書宏. 不同基因型大豆耐蔭性分析及其鑒定指標(biāo)的篩選. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2014, 47(15): 2927-2939.

LI C H, YAO X D, JU B T, ZHU M Y, WANG H Y, ZHANG H J, AO X, YU C M, XIE F T, SONG S H. Analysis of shade-tolerance and determination of shade-tolerance evaluation indicators in different soybean genotypes. Scientia Agricultura Sinica, 2014, 47(15): 2927-2939. (in Chinese)

[23] 武曉玲, 梁海媛, 楊峰, 劉衛(wèi)國, 佘躍輝, 楊文鈺. 大豆苗期耐蔭性綜合評價(jià)及其鑒定指標(biāo)的篩選. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(13): 2497-2507.

WU X L, LIANG H Y, YANG F, LIU W G, SHE Y H, YANG W Y. Comprehensive evaluation and screening identification indexes of shade tolerance at seedling in soybean. Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(13): 2497-2507. (in Chinese)

[24] SALEM M A, KAKANI V G, KOTI S, REDDY K R. Pollen-based screening of soybean genotypes for high temperatures. Crop Science, 2007, 47(1): 219-231

[25] 于康珂, 劉源, 李亞明, 孫寧寧, 詹靜, 尤東玲, 牛麗, 李潮海, 劉天學(xué). 玉米花期耐高溫品種的篩選與綜合評價(jià). 玉米科學(xué), 2016, 24(2): 62-71.

YU K K, LIU Y, LI Y M, SUN N N, ZHAN J, YOU D L, NIU L, LI C H, LIU T X. Screening and comprehensive evaluation of heat tolerance of maize hybrids in flowering stage. Journal of Maize Sciences, 2016, 24(2): 62-71. (in Chinese)

[26] SONG G C, CHEN Q Z, TANG C M. The effects of high-temperature stress on the germination of pollen grains of upland cotton during square development. Euphytica, 2014, 200(2): 175-186.

[27] 徐如強(qiáng), 孫其信, 張樹榛. 春小麥耐熱性的篩選方法與指標(biāo). 華北農(nóng)學(xué)報(bào), 1997, 12(3): 22-29.

XU R Q, SUN Q X, ZHANG S Z. Screening methods and indices of heat tolerance in spring wheat. Acta Agriculturae Boreali-Sinica, 1997, 12(3): 22-29. (in Chinese)

[28] 陳希勇, 孫其信, 孫長征. 春小麥耐熱性表現(xiàn)及其評價(jià). 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2000, 5(1): 43-49.

CHEN X Y, SUN Q X, SUN C Z. Performance and evaluation of spring wheat heat tolerance. Journal of China Agricultural University, 2000, 5(1): 43-49. (in Chinese)

[29] 耿曉麗, 張?jiān)铝? 臧新山, 趙月, 張金波, 尤明山, 倪中福, 姚穎垠, 辛明明, 彭惠茹, 孫其信. 北方冬麥區(qū)與黃淮北片優(yōu)良小麥品種(系)耐熱性評價(jià). 麥類作物學(xué)報(bào), 2017, 36(2): 172-181.

GENG X L, ZHANG Y L, ZANG X S, ZHAO Y, ZHANG J B, YOU M S, NI Z F, YAO Y Y, XIN M M, PENG H R, SUN Q X. Evaluation the thermotolerance of the wheat (L) cultivars and advanced lines collected from the northern china and north area of huanghuai winter wheat regions. Journal of Triticeae Crops, 2016, 36(2): 172-181. (in Chinese)

[30] BHUSAL N, SHARMA P, SAREEN S, SARIALA K. Mapping QTLs for chlorophyll content and chlorophyll fluorescence in wheat under heat stress. Biologia Plantarum, 2018, 62(7): 721-731.

[31] DIAS A S, LIDON F C. Evolution of grain filling rate and duration in bread and durum wheat, under heat stress after an-thesis. Journal of Agronomy and Crop Science, 2009, 195(2): 137-147.

[32] LV X K, HAN J, LIAO Y C, LIU Y. Effect of phosphorus and potassium foliage application post-anthesis on grain filling and hormonal changes of wheat. Field Crops Research, 2017, 214: 83-93.

[33] KUMAR R R, GOSWAMI S, GUPTA R, VERMA P, SINGH K, SINGH J P, KUMAR M, SHARMA S K, PATHAK H, RAI R D. The Stress of Suicide: Temporal and spatial expression of putative heat shock protein 70 protect the cells from heat injury in wheat (L.). Journal of Plant Growth Regulation, 2015, 35(1): 65-82.

[34] 靳路真, 王洋, 張偉, 邱紅梅, 陳健, 候云龍, 馬曉萍, 王躍強(qiáng), 謝甫綈. 大豆品種(系)耐熱性鑒定及分級評鑒.中國油料作物學(xué)報(bào), 2016, 38(1): 77-87.

JIN L Z, WANG Y, ZHANG W, QIU H M, CHEN J, HOU Y L, MA X P, WANG Y Q, XIE F T. Grading evaluation on heat-tolerance in soybean and identification of heat -tolerant cultivars. Chinese Journal of Oil Crop Sciences, 2016, 38(1): 77-87. (in Chinese)

[35] 胡江龍, 郭林濤, 王友華, 周治國. 棉花漬害恢復(fù)的生理指示指標(biāo)探討[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 46(21):4446-4453.

HU J L, GUO L T, WANG Y H, ZHOU Z G. Physiological indicator of cotton plant in recovery from waterlogging damage. Scientia Agricultura Sinica, 2013, 46(21): 4446-4453. (in Chinese)

Analysis of Heat Tolerance of Wheat with Different Genotypes and Screening of Identification Indexes in Huang-Huai-Hai Region

LI Min, SU Hui, LI YangYang, LI JinPeng, LI JinCai, ZHU YuLei, SONG YouHong

College of Agronomy, Anhui Agricultural University, Hefei 230036

【】 The main objectives of this study were to (i) explore the methods of evaluating heat tolerance, (ii) screen suitable identification indexes of heat tolerance, and (iii) establish an evaluation model of heat tolerance, for screening of heat-tolerance resources and variety breeding of wheat.【】20 wheat cultivars from Huang-Huai-Hai area were used in this study. High temperature treatment was applied by covering a plastic tunnel and the plants were subjected to heat from 14 to 20 days after flowering, during the heat treatment, normal field growth as the control. Canopy temperature, chlorophyll content (SPAD), malondialdehyde content (MDA) superoxide dismutase (SOD), catalase (CAT), and peroxidase (POD) activity were measured at the filling stage; single spike weight, thousand-grain weight and yield of wheat were measured after harvesting, heat tolerance was analyzed and evaluated by using principal component analysis, membership function method, hierarchical cluster analysis and stepwise regression analysis.【】After high temperature treatment, the variation range of heat tolerance of each single index was between -14.89% and 15.09%. Correlation analysis of the heat tolerance coefficients about 20 varieties indicated that there existed significant (<0.05 and 0.01) correlations between nine traits. Three independent comprehensive components were obtained from nine single traits by a principal component analysis, and their contribution rates respectively were 55.970%, 15.530% and 12.171%, which reflected 83.67% information of all traits information. The comprehensive heat tolerance values were calculated from the membership function methods, and 20 wheat materials were divided into three heat-tolerance types by the cluster analysis. The first category is heat tolerance, and the second category is medium heat tolerance, followed by the third category belonging to high temperature sensitive type. A mathematical evaluation model from heat tolerance of wheat was established using the stepwise regression equation:=-4.801+0.8344+2.9137+0.3036+2.9378-1.4091-0.5243+0.8769(2=0.986). The predictive values () were basically consistent with the comprehensive heat tolerance value, the results showed that SOD activity (4), single spike weight (7), CAT activity (6), Thousand-grain weight (8), canopy temperature (1), MDA content (3) and yield (9) could be used to identify wheat heat-resistant varieties. 【】A comprehensive evaluation system established by multivariate statistics was used to identify heat tolerance of wheat is feasible. Twenty wheat varieties were divided into three heat tolerance types, i.e., heat tolerance type, medium heat tolerance type and heat sensitive type, and SOD activity, single spike weight, CAT activity, Thousand-grain weight, canopy temperature, MDA content and grain yield can be used for identification of heat tolerance of wheat.

L; heat tolerance; membership function method; comprehensive evaluation

10.3864/j.issn.0578-1752.2021.16.002

2021-01-11；

2021-03-03

國家“十三五”重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目（2017YFD0300204-3）、安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)新基金（2020ysj-3）

李敏，E-mail：limin21006@163.com。通信作者朱玉磊，E-mail：zhuyulei2011@126.com。通信作者宋有洪，E-mail：uqysong@163.com

（責(zé)任編輯 李莉）