徐瀾，秦秀娟，安偉，高志強

（1.忻州師范學院生物系，山西 忻州 034000；2.山西農(nóng)業(yè)大學玉米研究所，山西 忻州 034000；3.山西農(nóng)業(yè)大學農(nóng)學院，山西 太谷 030801）

我國長江中下游麥區(qū)、西南麥區(qū)的小麥種質(zhì)資源豐富，且有穗大、粒大、抗病性強等特點，將該地區(qū)的優(yōu)良小麥品種引入到北方冬春麥混播區(qū)（如山西忻定盆地）進行春播，是探索小麥品種資源更新、高效利用的一種新途徑［1］。小麥是山西省主要糧食作物之一，近年來播種面積有所下降，效益降低，總產(chǎn)量受到了一定影響［2-3］。忻定盆地地處山西省中部，有獨特的地理優(yōu)勢和氣候條件，是山西省農(nóng)作物主產(chǎn)區(qū)之一，然而該地區(qū)小麥產(chǎn)量常年低而不穩(wěn)，種植效益差，據(jù)國家統(tǒng)計局相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，山西春麥播種面積呈萎縮趨勢［4-5］。主要原因是春麥產(chǎn)量低，農(nóng)民沒有種植積極性，科研失去研發(fā)動力，造成可供種植的高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)小麥品種十分匱乏。從長遠來看，引進、篩選、培育、推廣適合本地域種植的優(yōu)質(zhì)小麥種質(zhì)資源迫在眉睫。為更加科學、準確、全面、合理地對引入的小麥品種進行分析、篩選、評價，本課題以前期從長江中下游、西南麥區(qū)等地引入的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)小麥品種為材料，采用主成分分析為主，高穩(wěn)系數(shù)法產(chǎn)量分析和灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法生態(tài)適應(yīng)性分析為輔的綜合分析方法，對14個引種小麥品種的產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成（成穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒質(zhì)量）、抗逆性（抗倒伏指數(shù)、抗穗發(fā)芽指數(shù)）和生態(tài)適應(yīng)性等指標進行綜合分析與評價，以期篩選出適合忻定盆地種植、品質(zhì)優(yōu)良、性狀穩(wěn)定的南引小麥品種。為忻定盆地春麥生產(chǎn)提供優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)新品種，為冬春麥混播區(qū)小麥品種更新提供新思路，為包括南引春麥在內(nèi)的作物品種的綜合評價提供借鑒和參考。

評價方法的應(yīng)用是品種綜合評價的關(guān)鍵。目前，主成分分析法是應(yīng)用最廣泛的綜合評價方法之一，它是將多個指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標的一種統(tǒng)計分析方法。通過找出幾個綜合因子（主成分）來代表原來眾多的變量，使這些綜合因子盡可能地反映原來變量的信息量，而且彼此之間互不相關(guān)，即采用降維方法，從而達到簡化的目的來進行統(tǒng)計學分析［6-7］。20世紀80、90年代起，主成分分析已廣泛應(yīng)用于土壤、水質(zhì)、食品、作物等各類性狀的綜合評價，如農(nóng)作物品種篩選中應(yīng)用于小麥［8］、蕓豆［9］等等?；诒菊n題前期對南引小麥品種在忻定盆地的高產(chǎn)栽培、逆境生理及產(chǎn)量形成機制等方面的探究［1，5，10-11］，本文首次將主成分分析應(yīng)用于南引春麥品種的評價。高穩(wěn)系數(shù)法（HSC）僅用單一指標就能準確綜合地反映出農(nóng)作物品種的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)性，并且這一方法在小麥［12］、水稻［13］、苦蕎［14］、小豆［15］等作物中也已得到運用，本文采用高穩(wěn)系數(shù)法探討不同南引小麥品種在忻定盆地種植的豐產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)性，為引種春麥的篩選和推廣提供科學依據(jù)。生態(tài)適應(yīng)性強弱是小麥品種優(yōu)劣的重要指標之一，影響因素往往錯綜復(fù)雜，除去產(chǎn)量因素外還有株高、畝穗數(shù)、穗粒數(shù)、抗倒性等性狀［15-17］。本文應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法，可有效提高小麥品種生態(tài)適應(yīng)性評價的綜合性和準確性。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

以長江中下游麥區(qū)、西南麥區(qū)等地的14個優(yōu)良小麥品種為試驗材料（由國家小麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系各試驗站無償提供），引自江蘇的春性品種：揚麥13、寧麥13、揚麥21、揚麥16、揚麥18；引自四川的春性品種：川麥42、川麥104、川麥61，和重慶的春性品種：渝麥9、渝麥12；引自云南的弱春性品種：云麥42、云麥53；前期引自寧夏的春性品種：寧2038、寧春4號（均在忻定盆地表現(xiàn)不錯），以山西春麥品種晉春15為對照（CK）。

1.2 試驗地概況

試驗地位于山西省忻州市忻府區(qū)小檀村（N 38°11′，E 112°7′），海拔840 m，年均降水量400 mm，年均溫度10℃，高于0℃積溫3 900℃，高于10℃積溫3 465℃，無霜期177 d。試驗田土壤類型為淺褐土，灌溉便利。2018年播前試驗田0~20 cm土層含有機 質(zhì)7.60 g/kg、速 效 氮40.23 mg/kg、速 效 鉀100.8 mg/kg、速 效磷10.2 mg/kg，土壤pH 7.62；2019年播前試驗田0~20 cm土層含有機質(zhì)8.10 g/kg、速效氮42 mg/kg、速效鉀126.6 mg/kg、速效磷11.0 mg/kg、土壤pH 7.80。

1.3 試驗設(shè)計

采取隨機區(qū)組設(shè)計，設(shè)置3次重復(fù)，小區(qū)面積為9.6 m2（6 m×1.6 m），行距20 cm，分別于2018年3月20日、2019年3月14日人工條播。本次試驗共選用了15個品種進行播種，試驗前施用復(fù)合肥史丹利600 kg/hm2，之后進行整地?；久?50×104株/hm2，其他管理措施同一般大田。

1.4 試驗數(shù)據(jù)測定及計算方法

成熟期每小區(qū)取20株，常規(guī)考種（折算成穗數(shù)、穗粒數(shù)、千粒質(zhì)量）分析。各處理小區(qū)實測產(chǎn)，風干后籽粒稱質(zhì)量（含水量為12.5%），計算平均值即籽粒產(chǎn)量。

1.4.1 高穩(wěn)系數(shù)計算方法 小麥品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性以變異系數(shù)（CV）、高穩(wěn)系數(shù)（HCS）來度量［12，15］。變異系數(shù)（CV）的公式為：

式中：CV i項為第i個參試品種的變異系數(shù)，為第i個參試品種在所有參試點的平均產(chǎn)量，Si為第i個參試品種的標準差。變異系數(shù)值越小，表明該品種在不同環(huán)境中變化小，靜態(tài)穩(wěn)定性好；變異系數(shù)值越大，表明該品種在不同環(huán)境中的變化大，靜態(tài)穩(wěn)定性差。

高穩(wěn)系數(shù)（HSC）值采用由溫振民提出的高穩(wěn)系數(shù)法，公式為［15］：

式中：中HSCi為第i個參試品種的高穩(wěn)系數(shù)，Ga為比目標品種的穩(wěn)定產(chǎn)量CK增產(chǎn)10%，Gi為參試品種的穩(wěn)定產(chǎn)量即遺傳產(chǎn)量，，即由表現(xiàn)產(chǎn)量的平均值與環(huán)境變異產(chǎn)量Si之差組成，（2）可以簡化為：

由于采用百分數(shù)比較，故（3）可以表示為：

1.4.2 抗倒伏指數(shù)計算方法 抗倒伏是小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的重要組成部分，小麥倒伏可分為莖倒伏和根倒伏，本文針對較為普遍發(fā)生的莖倒伏進行研究。相關(guān)文獻證實，莖稈基部第二莖節(jié)短粗、株高較低的品種抗倒伏性較強［20］。本文使用小麥植株主莖基部莖粗與株高的比值作為抗倒伏指數(shù)，莖粗越粗、株高越低的品種其比值越大，抗倒伏能力越強，即表現(xiàn)為抗倒伏指數(shù)越大。

1.4.3 抗穗發(fā)芽指數(shù)計算方法 忻定盆地春麥收獲期一般為1 a中降水最為集中的7月中上旬，雨熱同季，收獲前后極容易出現(xiàn)穗發(fā)芽現(xiàn)象，嚴重影響小麥產(chǎn)量和品質(zhì)。品種抗穗發(fā)芽特性采用成熟收獲期的田間穗發(fā)芽率來表征，穗發(fā)芽率越高，表明該小麥品種抗穗發(fā)芽能力越差，反之，則表明抗穗發(fā)芽能力較強。本文抗穗發(fā)芽指數(shù)采用公式為：

1.2.4 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)計算方法 生態(tài)適應(yīng)性數(shù)據(jù)分析利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法進行［18］，即將15個參試小麥品種看作一個灰色系統(tǒng)，每個小麥品種看作系統(tǒng)的一個因素。對照選用株高最低值、畝穗數(shù)最高值、穗粒數(shù)最高值、千粒質(zhì)量最高值、抗倒伏指數(shù)最高值、產(chǎn)量最高值、變異系數(shù)最低值、高穩(wěn)系數(shù)（HSC）最大值組成的的理想品種。設(shè)定理想品種構(gòu)成參考數(shù)列（X0），其余各品種為比較數(shù)列（Xi），即參考數(shù)列為X 0（k）=［X0（1），X0（2），…，X 0（n）］和比較數(shù)列為Xi（k）=［Xi（1），Xi（2），…，Xi（N）］。其中，其中n為評估性狀數(shù)，N為小麥品種數(shù)。2組數(shù)據(jù)列作比較，并利用公式7分別計算出關(guān)聯(lián)系數(shù)，其中公式7中的ρ為分辨系數(shù)（ρ≤0.543 6時分辨力最好，本文采用0.5。關(guān)聯(lián)系數(shù)所采用公式如下：

1.4.5 主成分分析計算方法 將小麥成穗數(shù)、穗粒數(shù)、千粒質(zhì)量、抗倒伏指數(shù)、抗穗發(fā)芽指數(shù)、生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)導入DPS 7.05后進行標準化處理，計算相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值、單位特征向量以及主成分的方差貢獻率和累積方差貢獻率［11，17］，得出主成分數(shù)學模型和綜合得分，并按得分高低對不同小麥品種進行排序和綜合分析。

1.5 統(tǒng)計分析

運用Microsoft Excel 2010和DPS 7.05軟件，進行數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 引種小麥產(chǎn)量分析

產(chǎn)量是衡量小麥品種優(yōu)劣的重要經(jīng)濟指標，利用高穩(wěn)系數(shù)法對產(chǎn)量進行分析：2018年（表1）15個小麥品種中產(chǎn)量最高的是楊麥21，為5 974.05 kg/hm2，產(chǎn)量最低的是寧2038，為3 222 kg/hm2；產(chǎn)量均未超過6 000 kg/hm2，產(chǎn)量超過5 250 kg/hm2的有3個：楊麥21、寧麥13、楊麥13，有5個品種產(chǎn)量介于5 250~4 500 kg/hm2之間。用變異系數(shù)法和高穩(wěn)系數(shù)法對15個小麥品種進行綜合分析，變異系數(shù)值越小，表明該品種在不同環(huán)境中變化小，靜態(tài)穩(wěn)定性好。用高穩(wěn)系數(shù)法分析，HSC值越大，表明該品種的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)性越好。由表1知，高穩(wěn)系數(shù)位次與產(chǎn)量一致，楊麥21、寧麥13、楊麥13的平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于1、2、3位，15個品種的變異系數(shù)相差甚微（四舍五入后均為4.07），這些南引春麥在2018年表現(xiàn)較為穩(wěn)定。寧2038、晉春15平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于14、15位，這2個品種的產(chǎn)量表現(xiàn)較差。

2019年產(chǎn)量數(shù)據(jù)（表1）表明，云麥53的產(chǎn)量最高：6 422.85 kg/hm2，產(chǎn) 量 最 低 的 是 寧2038，為3 843.60 kg/hm2，產(chǎn)量超過6 000 kg/hm2的有6個品種：云麥53、揚麥21、川麥104、寧麥13、渝麥9、寧春4號。高穩(wěn)系數(shù)位次與產(chǎn)量位次基本一致。產(chǎn)量超過6 000 kg/hm2的云麥53、揚麥21、川麥104、寧麥13、渝麥9、寧春4號、揚麥13、揚麥18的平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于前八名，而楊麥21，寧春4號變異系數(shù)較大，表明2019年云麥53、川麥104、寧麥13、渝麥9、揚麥13、揚麥18等6個品種表現(xiàn)更優(yōu)，而寧2038、川麥61、晉春15平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)分別位于倒數(shù)1、3、4位，變異系數(shù)也較小。

表1 參試小麥品種兩年產(chǎn)量分析（2018~2019）Table 1 Yield analysis of wheat cultivar（2018~2019）

2 a數(shù)據(jù)綜合分析，楊麥21、寧麥13、楊麥13的平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)位次居前，其中寧麥13、楊麥13的變異系數(shù)亦較小，即后2個品種在2 a的種植中均表現(xiàn)良好。而寧2038、晉春15在平均產(chǎn)量、高穩(wěn)系數(shù)方面均表現(xiàn)較差。云麥42、楊麥21、云麥53在2 a間變化幅度較大，且后兩者（楊麥21、云麥53）在引種試驗中表現(xiàn)出較大增產(chǎn)潛力，對其最適栽培條件仍需繼續(xù)研究。

2.2 生態(tài)適應(yīng)性分析

采用灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法對數(shù)據(jù)進行處理，關(guān)聯(lián)系數(shù)越大，與理想品種關(guān)聯(lián)度越大，該品種的生態(tài)適應(yīng)性較強。綜合分析15個小麥品種2 a生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)（表2）：揚麥13、揚麥21、寧麥13、揚麥18、川麥104、寧春4號、渝麥9、渝麥12等8個品種生態(tài)適應(yīng)性較強。其中，寧麥13、揚麥18、川麥104、寧春4號這4個品種在兩年種植中，生態(tài)適應(yīng)性強且表現(xiàn)穩(wěn)定。揚麥13、揚麥21、渝麥9、渝麥12這4個品種在兩年生態(tài)適應(yīng)性表現(xiàn)良好，但是在2 a之中略有波動。關(guān)聯(lián)系數(shù)小，生態(tài)適應(yīng)性表現(xiàn)較弱的有：川麥42、晉春15、揚麥16、川麥61、寧2038等5個品種。云麥42、云麥53等2個品種在2 a中生態(tài)適應(yīng)性表現(xiàn)差異較大，原因仍需繼續(xù)研究。

表2 參試小麥品種與理想品種的關(guān)聯(lián)度分析Table 2 Analysis of correlation between tested Wheat cultivar and ideal cultivar

2.3 主成分分析

參試品種在2018~2019 2 a的性狀表現(xiàn)見表3，基于主成分分析，將表中成穗數(shù)（X1）、穗粒數(shù)（X2）、千粒質(zhì)量（X3）、抗倒伏指數(shù)（X4）、抗穗發(fā)芽指數(shù)（X5）、生態(tài)適應(yīng)性（X6）、產(chǎn)量（X7）等7個指標，利用DPS 7.05軟件分別對2 a的數(shù)據(jù)進行主成分分析，經(jīng)分析計算可得特征向量值等（表4）。

表3 參試小麥品種2018、2019年性狀表現(xiàn)Table 3 Performance of different Wheat cultivar in 2018 and 2019

綜合2 a數(shù)據(jù)（表4），根據(jù)主成分分析中累計貢獻率大于85%的標準［26］選取出3個主成分，主成分兩年累計貢獻率分別為89.108 6%~86.268 2%（2018~2019），其余可忽略不計。將原來的7項單項指標轉(zhuǎn)換為3個新的綜合指標CI1、CI2、CI3，其中CI1中決定指標主要是生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)和產(chǎn)量，即主成分1相當于3.528 0~3.366個單項指標的作用，可反映原始數(shù)據(jù)信息量的50.399 8%~48.085 8%，代表了“生態(tài)適應(yīng)性因子和產(chǎn)量因子”（2018~2019）；CI2指標系數(shù)較高的是抗倒伏指數(shù)、抗穗發(fā)芽指數(shù)，即主成分2相當于1.531 3~1.709 3個單項指標的作用，可單獨說明原始數(shù)據(jù)標準差異的21.875 3%~24.418 7%，代表了“抗逆性因子”（2018~2019）；決定CI3的指標是“產(chǎn)量構(gòu)成因子（主要是穗粒數(shù)）”，可反映原始數(shù)據(jù)信息量的16.833 4%~13.763 7%（2018~2019）。

表4 參試小麥品種性狀主成分（綜合指標）的特征向量及貢獻率Table 4 Eigenvectors and Percentages of comprehensive index of different Wheat Cultivar

對15個小麥品種（2018~2019）的性狀經(jīng)標準化處理后，將不同小麥品種各主成分得分分別于其所對應(yīng)的貢獻率相乘，最終求出綜合得分，以此來對品

種進行綜合評價，得分情況如表5所示。通過主成分分析可知，前3個主成分可有效表現(xiàn)不同小麥品種的生長情況，因此，用前3個主成分得分分別于其所對應(yīng)的貢獻率相乘，即可得出最終的品種綜合得分。

續(xù)表3 Continued table 3

由主成分綜合得分高低對不同試驗品種性狀優(yōu)劣進行系統(tǒng)直觀的判斷，較為科學地權(quán)衡某個性狀在某個品種中所處的位置和分量，對育種工作和品種評價提供參考依據(jù)。品種主成分綜合得分越高，表明其綜合品質(zhì)性狀表現(xiàn)越好，比較適合在該地區(qū)進行推廣種植，而綜合得分低的品種可以選擇性淘汰。

表5所示為15個小麥品種在2018~2019年2 a中主成分分析綜合得分情況，可見寧麥13、揚麥13、川麥104、渝麥9、揚麥18等5個品種，在2 a的種植中得分排名均位于前列，且在實際種植中亦表現(xiàn)良好。晉春15、川麥42、揚麥16、川麥61、寧2038等5個品種綜合得分較低，且在實際生產(chǎn)中產(chǎn)量、植株性狀和抗逆性也表現(xiàn)較差，寧2038在2 a的種植中，最終綜合得分均為最低。楊麥21、云麥42、寧春4號、云麥53、渝麥12等5個品種年際間綜合得分變化較大，具體原因仍需探究。

表5 參試小麥品種2018~2019年主成分得分排名Table 5 Rank of Principal component score of different Wheat cultivar in 2018~2019

總之，寧麥13、揚麥13、川麥104、渝麥9、揚麥18這5個品種在種植測試中的綜合得分較高，且表現(xiàn)較為穩(wěn)定。

3 討論

對小麥品種進行綜合分析，在小麥生產(chǎn)實踐中有著十分重要的指導意義，傳統(tǒng)的小麥品種評價多采用單個指標進行逐一比較，不能綜合把握小麥品種的優(yōu)劣，而通過主成分分析［8，17，19-20］，可以比較全面地綜合了解小麥品質(zhì)性狀的主成分構(gòu)成及其特征和生物學意義，為選育優(yōu)質(zhì)新品種和品種評價提供較為科學的參考。忻定盆地屬我國冬春麥混播區(qū)，該地域由于優(yōu)質(zhì)品種匱乏等多種原因，造成小麥生產(chǎn)現(xiàn)狀不容樂觀，新品種的引進、篩選、研究及評價便顯得尤為重要，以期對忻定盆地相似生態(tài)區(qū)的春麥生產(chǎn)有一定的參考作用，對山西小麥行業(yè)的良性發(fā)展亦有積極意義。

從長江中下游、西南麥區(qū)等地引入優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)的小麥品種，在忻定盆地進行春播，在產(chǎn)量［1，5，10］、品種光合熒光特性［3］、抗逆性［11］等方面的研究已經(jīng)取得一定成果，對眾多表現(xiàn)良好的南引品種進行綜合評價顯得很有必要。據(jù)文獻知，采用主成分分析對小麥品種進行綜合性評價的方法在河南、山東省等地已經(jīng)廣泛應(yīng)用，并取得了一定研究成果［16-17］，對當?shù)匦←湻N植與生產(chǎn)亦產(chǎn)生了積極影響。本文采用主成分分析為主的綜合評價方法，對于引種春麥科學評價體系的構(gòu)建進行了有益的探討。結(jié)合筆者多年大田引種試驗結(jié)果，篩選出適合忻定盆地及相似生態(tài)區(qū)種植的小麥品種，為冬春混播區(qū)等地域的小麥生產(chǎn)提供理論指導和新品種參考。

本研究首次表明，南引春麥品種綜合評價可分為3個維度，生態(tài)適應(yīng)性是引種成功與否的首要考慮因素；其次是產(chǎn)量構(gòu)成要素，以促進穗分化，增加有效穗數(shù)和穗粒數(shù)為主，是引種春麥獲得高產(chǎn)的突破口；第三是品種的抗逆性。

4 結(jié)論

基于兩年試驗數(shù)據(jù)分析，寧麥13、揚麥13、川麥104、渝麥9、揚麥18等5個南引品種比較適合在忻定盆地種植，其主成分綜合得分情況和田間實際表現(xiàn)基本一致。該5個品種表現(xiàn)出一定高產(chǎn)性：2018年產(chǎn)量均超過了4 500 kg/hm2，2019年產(chǎn)量均超過了5 250 kg/hm2，且呈現(xiàn)增產(chǎn)的趨勢，生態(tài)適應(yīng)性關(guān)聯(lián)系數(shù)也高于其它品種，較適合忻定盆地（冬春麥混播區(qū)）的地理、氣候條件。楊麥21（5 974.00 kg/hm2，2018年）、云麥53（6 422.85 kg/hm2，2019年）在不同的田間試驗中表現(xiàn)出較大的增產(chǎn)空間，今后需要繼續(xù)研究其配套栽培技術(shù)以期獲得更高產(chǎn)量。晉春15、川麥42、揚麥16、川麥61、寧2038等5個品種綜合得分較低，且產(chǎn)量、生態(tài)適應(yīng)性均較差，相較之下，缺乏在該區(qū)域種植推廣的優(yōu)勢。