王應(yīng)黨，任自超，王沖，林坤，李思同，田順順，郭鳳芝，郭凌云，葛振勇，李順，任慶國(guó)

（菏澤市農(nóng)業(yè)科學(xué)院，山東 菏澤 274000）

黃淮地區(qū)屬溫帶季風(fēng)氣候，雨熱同期，光照適宜，灌溉設(shè)施便利，特別適合小麥生長(zhǎng)。黃淮麥區(qū)是我國(guó)冬小麥的主要生產(chǎn)區(qū)[1]，播種面積和年產(chǎn)量均占國(guó)內(nèi)該指標(biāo)的1/2 以上，居全國(guó)第1 位[2]。因此，該區(qū)小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)對(duì)保障我國(guó)糧食安全具有重要意義[3]。

小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)受多種因素的影響，其中關(guān)鍵的內(nèi)在因素是小麥品種（系），而準(zhǔn)確評(píng)價(jià)小麥品種（系）可為優(yōu)異小麥品種選育提供優(yōu)異親本[4]。此外，在育種技術(shù)上，小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)依然長(zhǎng)期需要常規(guī)雜交育種技術(shù)，通過田間農(nóng)藝性狀的整體表現(xiàn)來(lái)評(píng)價(jià)小麥品種（系）的優(yōu)劣[5]。因此，綜合評(píng)價(jià)小麥品種（系）農(nóng)藝性狀，篩選小麥高產(chǎn)的優(yōu)異型親本，對(duì)小麥新品種（系）選育和遺傳研究具有重要意義。前人在小麥品種（系）農(nóng)藝性狀綜合評(píng)價(jià)方面的研究已有較多報(bào)道。如，張凡等[6]對(duì)黃淮麥區(qū)620 份小麥品種（系）的農(nóng)藝性狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，篩選出91 份較為優(yōu)異的種質(zhì)材料；倪永靜等[7]對(duì)國(guó)內(nèi)外30 份小麥品種（系）的農(nóng)藝性狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，篩選出6 份中矮稈高產(chǎn)型品種；杜曉宇等[8]對(duì)參加黃淮南片區(qū)試的39 份小麥品種（系）的主要性狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，篩選出10 份較為優(yōu)異的種質(zhì)材料；張婷等[9]對(duì)黃淮麥區(qū)263 份小麥品種（系）的農(nóng)藝性狀進(jìn)行比較分析，認(rèn)為可以依據(jù)小麥品種（系）農(nóng)藝性狀的表現(xiàn)及多樣性來(lái)篩選符合育種目標(biāo)的親本材料；王光祿等[10]對(duì)國(guó)外94 份小麥品種（系）的主要農(nóng)藝性狀進(jìn)行聚類分析，篩選出6 份高產(chǎn)型品種。

山東省和河北省為黃淮麥區(qū)的重要組成部分，該區(qū)地勢(shì)平坦、土壤肥沃，機(jī)械化程度高，冬小麥種植面積較大、單產(chǎn)較高[11]。而前人有關(guān)黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的研究中專門針對(duì)山東和河北地區(qū)的小麥品種（系）研究較少，對(duì)黃淮麥區(qū)小麥品種（系）進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)適當(dāng)引入山東和河北小麥品種（系）可以增加黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的遺傳多樣性。鑒于此，選用以山東品種為主的黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）為試驗(yàn)材料，對(duì)其主要農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性進(jìn)行分析，采用多元統(tǒng)計(jì)建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，篩選優(yōu)異種質(zhì)資源，旨為小麥高產(chǎn)育種提供評(píng)價(jià)方法和親本材料。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料為黃淮麥區(qū)小麥品種（系）150 份，其中，來(lái)源于山東的品種（系）有129 份（魯中82 份、魯西南19 份、魯西北8 份、魯東南7 份、魯東北6份、魯西5 份、魯東2 份），來(lái)源于河北的品種（系）有21 份（冀中南20 份、冀北1 份）。小麥種子均由菏澤市農(nóng)業(yè)科學(xué)院提供。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 田間試驗(yàn)于2020～2021 年在菏澤市農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗(yàn)地進(jìn)行。前茬作物為玉米，秸稈全部粉碎還田。基施磷酸二銨375 kg/hm2、硫酸鉀225 kg/hm2和尿素300 kg/hm2，深耕30 cm、旋耕2 遍后人工條播小麥。采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，每份材料均種植2 行，行長(zhǎng)1.6 m，行距25 cm，株距2～3 cm。小麥其他管理措施同大田常規(guī)。

1.2.2 測(cè)定項(xiàng)目與方法

1.2.2.1 小麥農(nóng)藝性狀測(cè)定。參照《小麥試驗(yàn)記載項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)》[12]，測(cè)定小麥的株高、穗長(zhǎng)、每穗小穗數(shù)、穗粒數(shù)、單株有效分蘗數(shù)、粒質(zhì)、粒整齊度和千粒重。

1.2.2.2 小麥品種（系）綜合評(píng)價(jià)。參照胡標(biāo)林等[13]和代攀虹等[14]，采用綜合評(píng)價(jià)值（D值）法對(duì)小麥品種（系）進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。主要程序包括：

（1）遺傳多樣性分析。對(duì)150 份小麥品種（系）的8 個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，利用Shannon-Wiener 遺傳多樣性指數(shù)（H＇）對(duì)各性狀的遺傳多樣性進(jìn)行分析。

（2）主成分分析。對(duì)8 個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行主成分分析，依據(jù)累積貢獻(xiàn)率＞80%的準(zhǔn)則提取前p個(gè)主成分，用以替代原有8 個(gè)農(nóng)藝性狀信息進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算所有品種（系）在這些主成分上的得分。

（3）隸屬函數(shù)分析。利用隸屬函數(shù)法將所有品種（系）在提取的各個(gè)主成分上的得分值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（標(biāo)度區(qū)間［0，1］），根據(jù)各個(gè)品種（系）在所提取的各個(gè)主成分上的標(biāo)準(zhǔn)化得分的加權(quán)平均數(shù)，計(jì)算所有品種（系）的D值。

（4）層次聚類分析。以各個(gè)品種（系）的D值為指標(biāo)進(jìn)行層次聚類分析。

1.2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析 利用Microsoft Excel 2021 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理。參照Keylock[15]方法進(jìn)行遺傳多樣性指數(shù)評(píng)價(jià)。利用SAS 9.4 軟件進(jìn)行農(nóng)藝性狀的描述性統(tǒng)計(jì)以及相關(guān)分析、主成分分析和聚類分析[16]，聚類結(jié)果在軟件RStudio 4.2.2 中可視化。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性分析

150 份小麥品種（系）的統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表1）顯示，8 個(gè)農(nóng)藝性狀的CV為5.66%～30.96%，差異較大，其中單株有效分蘗數(shù)的CV最大。表明該群體小麥的各個(gè)農(nóng)藝性狀均存在不同程度的多樣性，其中單株有效分蘗數(shù)的多樣性水平最高，改良空間最大。因此，在對(duì)小麥品種（系）進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)不能僅僅依靠單一性狀，應(yīng)利用多個(gè)性狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

表1 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）各農(nóng)藝性狀的描述統(tǒng)計(jì)及其遺傳多樣性指數(shù)Table 1 Summary statistics and genetic diversity index of agronomic traits of wheat varieties（lines）in Huanghuai wheat region

8 個(gè)農(nóng)藝性狀的H＇為0.29～2.05，其中穗長(zhǎng)的指標(biāo)值最大，其次是千粒重（2.03）；平均值為1.62，其中株高、穗長(zhǎng)、每穗小穗數(shù)、穗粒數(shù)、單株有效分蘗數(shù)和千粒重的指標(biāo)值高于平均值。表明不同農(nóng)藝性狀的遺傳變異對(duì)黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）遺傳多樣性的影響程度不同，其中株高、穗長(zhǎng)、每穗小穗數(shù)、穗粒數(shù)、單株有效分蘗數(shù)和千粒重的影響程度較大。

2.2 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農(nóng)藝性狀的相關(guān)分析

相關(guān)性反映了性狀之間的內(nèi)在聯(lián)系，不同性狀之間的相關(guān)性不同，說明這些性狀間存在信息的重復(fù)和消減。相關(guān)分析結(jié)果（表2）顯示，株高與單株有效分蘗數(shù)（r=0.186）呈顯著正相關(guān)；穗長(zhǎng)與每穗小穗數(shù)（r=0.459）和穗粒數(shù)（r=0.316）呈極顯著正相關(guān)，與單株有效分蘗數(shù)（r=-0.164）呈顯著負(fù)相關(guān)；每穗小穗數(shù)與穗粒數(shù)（r=0.289）呈極顯著正相關(guān)，與單株有效分蘗數(shù)（r=-0.200）呈顯著負(fù)相關(guān)；穗粒數(shù)與單株有效分蘗數(shù)（r=-0.372）和千粒重（r=-0.238）呈極顯著負(fù)相關(guān)；粒整齊度與千粒重（r=0.247）呈極顯著正相關(guān)；其他性狀之間的相關(guān)性均未達(dá)到顯著水平。表明8 個(gè)農(nóng)藝性狀之間存在不同程度的信息重復(fù)和消減。因此，在對(duì)小麥品種（系）進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，不能簡(jiǎn)單直接地利用表型性狀進(jìn)行評(píng)價(jià)，否則會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的真實(shí)性。

表2 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）不同農(nóng)藝性狀之間的相關(guān)系數(shù)Table 2 Correlation coefficients of agronomic traits of wheat varieties（lines）in Huanghuai wheat region

2.3 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農(nóng)藝性狀的主成分分析

主成分分析可以將存在信息重復(fù)和消減的相關(guān)性狀轉(zhuǎn)換為一組新的獨(dú)立的指標(biāo)，替代原有的性狀信息。主成分分析結(jié)果（表3）顯示，前6 個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為87.51%。表明這6 個(gè)主成分信息可以覆蓋原有8 個(gè)農(nóng)藝性狀87.51%的信息。因此，本研究利用6 個(gè)主成分對(duì)小麥品種（系）進(jìn)行評(píng)價(jià)。

表3 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農(nóng)藝性狀前6 個(gè)主成分的特征向量、特征值、貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率Table 3 Eigenvector，eigenvalues，contribution rate and cumulative contribution rate of first six principal components of agronomic traits of wheat varieties（lines）in Huanghuai wheat region

每個(gè)主成分在各個(gè)性狀上的特征向量差異較大。其中，第1 主成分中，穗長(zhǎng)（0.492）、每穗小穗數(shù)（0.502）和穗粒數(shù)（0.537）的特征向量較大，可以看作穗部因子；第2 主成分中，千粒重的特征向量（0.594）較大，可以看作產(chǎn)量因子；第3 主成分中，株高的特征向量（0.580）較大，可以看作株高因子；第4 主成分中，粒質(zhì)的特征向量（0.823）較大，可以看作粒質(zhì)因子；第5 主成分中，粒整齊度的特征向量（0.661）較大，可以看作粒整齊度因子；第6 主成分中，單株有效分蘗數(shù)的特征向量（0.679）較大，可以看作有效分蘗數(shù)因子。

2.4 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的綜合評(píng)價(jià)

150 個(gè)小麥品種（系）的D值為0.255～0.695，差異較大，其中D值＞0.600 的品種（系）有17 個(gè)，分別是山農(nóng)25771、泰農(nóng)108、魯原158、魯原309、TKM0311、LS4607、魯研148、BY598、衡觀35、魯麥23、衡4399、LS4942、鑫麥296、LS5634、冀麥325、景陽(yáng)670、菏麥07154-4（表4）。表明黃淮麥區(qū)150 個(gè)小麥品種（系）的綜合評(píng)價(jià)差異較大，其中有17 個(gè)品種（系）綜合評(píng)價(jià)較好。

表4 試驗(yàn)材料編號(hào)、名稱、來(lái)源以及D 值Table 4 Code，name，source and D value of wheat materials tested

按照參試小麥品種（系）數(shù)量5%的比例，分別選取D值較低和較高的品種（系）各8 份進(jìn)行比較，結(jié)果（表5）顯示，D值較高品種（系）的平均穗長(zhǎng)、每穗小穗數(shù)、穗粒數(shù)和粒整齊度均顯著＞D值較低品種（系），且這4 個(gè)農(nóng)藝性狀與D值的相關(guān)性均達(dá)到了極顯著正相關(guān)。表明D值高的品種（系）具有穗頭長(zhǎng)、穗粒數(shù)多、每穗小穗數(shù)多、粒整齊的特點(diǎn)。因此，D值可以作為小麥品種（系）綜合評(píng)價(jià)的重要參考指標(biāo)。

表5 低D值（top 5%）與高D 值（top 5%）小麥品種（系）的農(nóng)藝性狀平均值以及D 值與農(nóng)藝性狀的相關(guān)分析Table 5 Means of materials phenotype with low D value（top 5%）and high D value（top 5%）and correlation coefficients between D value and agronomic traits of wheat varieties（lines）

2.5 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的聚類分析

基于D值對(duì)150 份小麥品種（系）進(jìn)行層次聚類（圖1），計(jì)算每個(gè)類群小麥品種（系）的農(nóng)藝性狀平均值（表6）。結(jié)果表明，150 份小麥品種（系）劃分為5 個(gè)類群：第玉類群包含11 份材料，分別是山農(nóng)25771、泰農(nóng)108、魯原158、魯原309、TKM0311、LS4607、魯研148、BY598、衡觀35、魯麥23 和衡4399，其中有8 份來(lái)源于魯中地區(qū)、1 份來(lái)源于魯東地區(qū)、2 份來(lái)源于冀中南地區(qū)，該類群小麥品種（系）D值平均值最高（0.643），整體表現(xiàn)優(yōu)異，屬于優(yōu)異型；第域類群包含35 份材料，主要來(lái)源于魯中、魯西南和冀中南地區(qū)，該類材料各個(gè)性狀表現(xiàn)均較好，無(wú)突出性狀表現(xiàn)，屬于較好型；第芋類群包含61 份材料，主要來(lái)源于魯中和魯西北地區(qū)，該類材料各個(gè)性狀整體表現(xiàn)一般，屬于中等型；第郁類群包含41份材料，主要來(lái)源于魯中和魯西南地區(qū)，該類材料多數(shù)性狀表現(xiàn)較差，屬于較差型；第吁類群包含2 份材料，來(lái)源魯中和冀北地區(qū)，該類材料多數(shù)性狀表現(xiàn)很差，屬于最差型。但第芋類群和第郁類群材料具有較高的單株有效分蘗數(shù)。

圖1 基于D 值的150 份小麥品種（系）聚類圖Fig.1 Clusters of 150 wheat varieties（lines）based on D value

表6 不同類群小麥各個(gè)農(nóng)藝性狀的平均值Table 6 Mean value of each agronomic trait of different wheat groups

通過對(duì)每個(gè)類群品種（系）8 個(gè)主要農(nóng)藝性狀的平均值及其D值進(jìn)行整體分析發(fā)現(xiàn)，第玉類群材料整體表現(xiàn)優(yōu)異，具備好的穗長(zhǎng)、每穗小穗數(shù)、穗粒數(shù)、粒整齊度和千粒重性狀；第域類群材料各個(gè)性狀整體表現(xiàn)較好；第芋類群整體表現(xiàn)中等，第郁類群整體表現(xiàn)較差，第吁類群整體表現(xiàn)最差，但第芋類和第郁類均具有較高單株有效分蘗數(shù)的特點(diǎn)。

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

3.1.1 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性 種質(zhì)資源是小麥新品種選育的基礎(chǔ)[17]，農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性分析是種質(zhì)資源研究的基本方法[18]。變異系數(shù)可以反映農(nóng)藝性狀的多樣性水平，遺傳多樣性指數(shù)可以反映小麥品種（系）遺傳變異的大小[19]。以來(lái)源于山東為主的黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）為研究群體，對(duì)其8 個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行遺傳多樣性分析，結(jié)果顯示，8 個(gè)農(nóng)藝性狀的CV為5.66%～30.96%，其中單株有效分蘗數(shù)的CV最大，表明該性狀多樣性比較豐富，具有較大的改良空間；8 個(gè)農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性指數(shù)為0.29～2.05，其中穗長(zhǎng)的多樣性指數(shù)最高，千粒重具有較高的多樣性指數(shù)（2.03），這與曾潮武等[20]的研究結(jié)果較為一致。本研究群體小麥8 個(gè)農(nóng)藝性狀遺傳多樣性指數(shù)的平均值為1.62，其中株高、穗長(zhǎng)、每穗小穗數(shù)、穗粒數(shù)、單株有效分蘗數(shù)和千粒重的多樣性指數(shù)高于平均值，表明這6 個(gè)農(nóng)藝性狀的遺傳變異對(duì)黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）遺傳多樣性的影響較大。綜合來(lái)看，本研究選用的黃淮麥區(qū)小麥品種（系）具有性狀多樣性高、遺傳變異豐富的特點(diǎn)，對(duì)環(huán)境適應(yīng)能力較強(qiáng)，因此，育種者可以根據(jù)不同的育種方向從中挑選所需要的親本種質(zhì)。

3.1.2 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的綜合評(píng)價(jià) 小麥農(nóng)藝性狀受自身遺傳特性與外界環(huán)境的共同影響，是種質(zhì)資源收集利用的基礎(chǔ)，通常利用農(nóng)藝性狀進(jìn)行多樣性分析[16]。但研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)藝性狀之間存在一定程度的相關(guān)性，這些相關(guān)性反映了性狀間具有內(nèi)在聯(lián)系，而直接利用農(nóng)藝性狀進(jìn)行評(píng)價(jià)小麥品種（系）時(shí)存在信息的重復(fù)和消減。主成分分析法在保持原有大部分?jǐn)?shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，將這些相關(guān)性狀轉(zhuǎn)換為一組新的獨(dú)立的指標(biāo)，同時(shí)還對(duì)農(nóng)藝性狀數(shù)量進(jìn)行有效降維，采用主成分分析法評(píng)價(jià)農(nóng)藝性狀已有研究報(bào)道[21-23]；隸屬函數(shù)法則是將各個(gè)品種（系）在每個(gè)主成分上的得分值進(jìn)行歸一化處理，進(jìn)而對(duì)各個(gè)品種（系）進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本研究采用主成分分析法與隸屬函數(shù)法相結(jié)合的方法對(duì)黃淮麥區(qū)150 個(gè)小麥品種（系）的表現(xiàn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，該方法已經(jīng)在水稻[24]、小麥[25]、玉米[圓遠(yuǎn)]、大豆[圓苑]等作物的農(nóng)藝性狀綜合評(píng)價(jià)中得到應(yīng)用，結(jié)果比較可靠，可以綜合評(píng)價(jià)出各個(gè)品種（系）的表現(xiàn)。本研究對(duì)8 個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行主成分分析后得到6 個(gè)新的獨(dú)立的主成分，再利用隸屬函數(shù)法計(jì)算得到綜合評(píng)價(jià)值（D值），進(jìn)而對(duì)每個(gè)品種（系）進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，山農(nóng)25771（0.695）、泰農(nóng)108（0.687）、魯原158（0.672）、魯原309（0.668）、TKM0311（0.640）、LS4607（0.636）、魯研148（0.620）、BY598（0.617）、衡觀35（0.615）、魯麥23（0.612）和衡4399（0.611）的D值較高，其穗長(zhǎng)、穗粒數(shù)、每穗小穗數(shù)、粒質(zhì)、千粒重等性狀表現(xiàn)均突出，可以作為培育高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)小麥品種（系）的親本種質(zhì)。對(duì)較高D值品種（系）與較低D值品種（系）的農(nóng)藝性狀進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，較高D值品種（系）的穗長(zhǎng)、每穗小穗數(shù)、穗粒數(shù)、粒整齊度等各個(gè)性狀整體表現(xiàn)較好。因此，采用主成分分析法與隸屬函數(shù)法相結(jié)合的方法綜合評(píng)價(jià)小麥品種（系）的整體表現(xiàn)是可行且有效的，D值的大小不僅可以評(píng)判小麥品種（系）的整體表現(xiàn)，還可以為小麥品種（系）評(píng)價(jià)方法提供理論依據(jù)。

3.2 結(jié)論

黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）具有豐富的遺傳多樣性和農(nóng)藝性狀的多樣性，農(nóng)藝性狀的遺傳多樣性指數(shù)平均值為1.62，該群體小麥單株有效分蘗數(shù)（30.96%）和粒整齊度（20.46%）的變異系數(shù)較大，主成分分析將8 個(gè)農(nóng)藝性狀轉(zhuǎn)換為6 個(gè)獨(dú)立的主成分，可覆蓋87.51%的原有性狀信息，篩選出山農(nóng)25771、泰農(nóng)108、魯原158、魯原309、TKM0311、LS4607、魯研148、BY598、衡觀35、魯麥23 和衡4399 共11 份優(yōu)異品種（系），可作為小麥育種的優(yōu)異親本種質(zhì)。