两系杂交小麦产量和产量构成因素的灰色关联度分析

1、两系杂交小麦产量和产量构成因素的灰色关联度分析 周凤云 张亚琴 蒋刚 指导老师：李伯群 石有明重庆市作物研究所，永川 402160摘要：通过对15个杂交组合F1的产量和4个产量因素进行灰色关联分析，以明确两系杂交小麦产量和产量构成因素之间的关系。结果表明：影响产量的4个因素中，其大小顺序为单株穗数>穗粒数>千粒重>单穗重。希望为强优势组合的选配提供依据关键词： 两系杂交小麦 产量 产量构成因素 灰关联度分析(Analysis Of Grey Correlated Degree Between Yield And Yield Factors Of Hybrid Wheat Wi

2、th Dual-purpose Genic Male Steritity) ZHOU Feng-yun ZHANG Ya-qin JIANG Gang Teacher: LI Bo-qun ShI You-ming (Chongqing Instituted of Crop ,Yongchuan , Chongqing 402160 China)Abstract: The grey related degree analysis was employed to study the relationship yield between four main yield factors of 15

3、wheat hybrids F1 was involved. The result showed an order about the related degree from large to small : spike number/plant >grains per spike >1000-grains weight >weight per spike. Aim to offer reference for breeding wheat hybrid with strong heterosis crosses of selection. Key words: Hybrid

4、 wheat with dual-purpose genic male sterility ; yield ; yield factors ; the grey related analysis杂种优势是生物界普遍存在的，作物品种杂交化是发展的必然趋势，也是中国种子产业发展的需要。小麦是我国的第二大粮食作物，在农业生产中占有重要的地位。我国自20世纪60年代从美国引进T型不育系材料，开始杂交小麦的研究，形成“多种胞质，多种途径”利用杂种优势的局面。1化杀剂的使用，光温敏不育的研究，细胞质雄性不育及核基因控制的雄性不育的探索，给早日在生产上实现杂种小麦的大面积应用带来了希望。近年来，杂交小麦的研

5、究和应用取得了可喜的的成果。1杂交小麦的研究已经发展到大面积试验、示范和推广阶段。2温光敏两系杂交小麦利用选育的不育系和优良品种或品系杂交组配，易组配出理想的优势组合，且具有制种简便、成本低、育性易恢复等优点。重庆市作物研究所自80年代开始温光敏型杂交小麦的研究，已经选育出C49S、C89S、C412S等温光敏不育系。但利用温光敏不育系选配的组合适应于大面积推广的品种相对还比较少，主要是不育系对恢复系的恢复程度受多种因素的影响，要选育高产、抗病、品质好的品种比较难。亲本的选配对杂交小麦走向生产应用有着重要的意义。本文运用灰色关联度分析法，对小麦产量的主要构成因素进行灰色关联度分析，以明确各因素

6、之间的依存关系，希望为强优势杂种小麦的选配提供一定的依据。1 材料与方法1.1供试材料。试验材料从2003测配的250个杂交新组合中筛选出对亲本恢复度高、田间表现好、抗病、无跳籽，落黄好，比对照增产>10%的组合15个。将15个组合于2004年在重庆市作物研究所双竹园区种植，试验地周围无树木影响，冲积壤土，前茬种植水稻。试验采用田间随机区组排列，3次重复，3行区，行长1.5m，行距0.30m，株距0.04m，窝播，2004年11月4日播种，每窝基本苗为7株。成熟后，每区取10株进行考种，考查项目有：株穗数、穗粒数、千粒重、穗粒重和总重。1.2计算方法根据考种资料，将15个杂交组合的产量和

7、4个产量性状视为一个灰色系统，按灰关联度分析法，利用DPS2000数据处理系统和Excel软件对产量和产量构成因素进行分析。设产量为参考数列X0，株穗数、穗粒数、千粒重、穗粒重为X1、X2、X3、X4，考种结果列于表1。表1供试材料各性状值代号名 称总重（克）株穗数（个）穗粒数（个）千粒重（克）穗粒重（克）1C26S/97-391.54.548.941.52.032C010S/58769-678.54.840.041.51.663C010S/9631-4-581.03.260.242.02.534C010S/902394.35.140.246.01.855C010S/95002-471.03.

8、347.845.02.156C010S/河 2-69-3-492.54.551.540.02.067C010S/90386.55.147.750.32.48C010S/97-384.04.442.445.01.919C010S/豫麦3481.53.947.544.02.0910C338S/58796-6102.35.053.138.62.0511C49-87S/90385.23.550.648.02.4312C49-87S/河2-69-3-485.54.445.442.21.9413C49-87S/豫麦3472.03.749.239.61.9514C兰4x 89-87S/12692.53.07

9、5.940.63.0815C412S/G01-3792.44.044.452.02.312.灰色关联度的计算2.1将表1的数据进行标准化处理，结果见表2。Xi（k）=其中X(k)为原始数据；Xi为同一性状的平均值；Si为同一性状的标准差；Xi（k）为标准化处理结果。表2数据标准化处理代号杂交组合X0X1X2X3X41C26S/97-30.63950.4817-0.0846-0.5677-0.38282C010S/58769-6-0.8850.9067-1.0842-0.5677-1.45053C010S/9631-4-5-0.5919-1.361.1846-0.44171.064C010S/9

10、0230.96791.3316-1.06180.566-0.90225C010S/95002-4-1.7646-1.2183-0.20820.3141-0.03666C010S/河 2-69-3-40.75680.48170.2074-0.9455-0.29637C010S/9030.05321.3316-0.21941.64920.68498C010S/97-3-0.240.34-0.81470.3141-0.72919C010S/豫麦34-0.5332-0.3683-0.24190.0621-0.209710C338S/58796-61.90611.190.3871-1.2982-0.32

11、5111C49-87S/903-0.0993-0.9350.10631.06980.771412C49-87S/河2-69-3-4-0.06410.34-0.4777-0.3913-0.642513C49-87S/豫麦34-1.6473-0.6517-0.0509-1.0463-0.613714C兰4x 89-87S/1260.7568-1.64332.9479-0.79442.647115C412S/G01-370.63950.4817-0.0846-0.5677-0.38282.2各品种产量（X0）和各性状（Xi）的绝对值由表2，求产量（X0）与其他产量性状（Xi）各点的绝对差值，即Xi

12、= |X0 （k）-X i （k） |。结果见表3。表3各品种产量（X0）和各性状（Xi）的绝对值代 序 列 差 号X1X2X3X410.15790.72421.20721.022421.79170.19920.31740.565530.76811.77640.15021.651840.36372.02970.40191.870250.54631.55652.07871.728160.27520.54941.70241.053171.27850.27261.59610.631780.580.57460.55410.489190.16490.29140.59540.3235100.71621.5

13、193.20442.2313110.83570.20561.16910.8707120.40410.41360.32720.5784130.99571.59640.6011.0337142.40012.19111.55121.8903150.97181.33511.33240.31992.3求关联系数表4各品种产量与各性状的关联系数代关 联 系 数号CX1CX2CX3CX410.99560.75330.62370.667720.51630.97280.91290.808430.73930.518710.538540.89140.48250.87440.504750.81560.55480.47

14、610.526260.93340.81440.53030.659970.60830.93470.54790.784480.8030.8050.81270.837990.99170.92540.79740.91100.75590.56140.36460.4571110.71880.96930.63230.7086120.87340.86930.90820.8036130.67450.54780.79540.6648140.43780.4620.55570.5018150.68080.59660.59710.9117由表3知，两极最大值为=3.2044，两极最小值为=0.1502，关联系数r(X0

15、(k)-5Xi(k)= (1),取分辨系数p=0.5，将二级差代入公式（1），得产量对应各因素的关联系数。结果见表4。 2.4求关联度关联度公式ri=（2），按公式（2）求出各因素与产量的关联度，并按大小顺序排列。 结果见表5。表5产量与各性状的关联度及排序性状X1（株穗数）X2（穗粒数）X3（千粒重）X4（穗粒重）关联度0.76240.71790.69520.6857位次12343结果分析以上结果得到各产量性状与产量的关系顺序为株穗数>穗粒数>千粒重>穗粒重。由此可见杂交组合株穗数对产量的影响最大，其次是穗粒数,千粒重、穗粒重的影响小。所以在进行组合选配时，在保证千粒重和穗

16、粒重稳定的前提下，应注重提高组合的分蘖能力、成穗率，选大穗亲本进行杂交，提高穗粒数。4讨论前人对小麦的杂种优势进行了许多研究,大都是把不同产量水平放在一起进行综合分析。3虽无统一的结论，但大多研究认为，千粒重优势最大，其次是穗数优势，穗粒数优势最小。4但不同产量水平下，不同的因素对产量贡献的大小和方向不同，各因素间的关系也不相同。因此不同的研究方法，不同的作用方向、大小可能相互抵消，掩盖了他们之间的真实关系。5本文利用灰色关联度分析法，把产量和产量构成因素作为一个灰色系统进行分析，似乎更能够真实的反映各因素与产量之间的关系。结果发现四个产量构成因素中株穗数对产量的影响最大，其次是穗粒数、千粒重

17、，单穗重与产量的关联度最小，本试验结果株穗数对产量的直接影响为最大，这一点与孙其信的研究结果及吕德彬对B系杂种分析结果相一致，这可能是由于本试验只对产量>10%的强优势组合进行分析之故。千粒重优势对产量优势的贡献小，这一结论与孙其信的研究结果和吕德彬及北京农业大学1987年的研究结果相一致。因此在生产中选配组合时，穗数保证或提高后，穗粒数的优势问题就突出，这两年我们侧重选取大穗型父本与不育系测配，效果明显。参考文献：1 张爱民，黄铁城 小麦杂种优势利用途径与研究进展 J作物杂志，1997，19（5）：16-202 黄铁城杂种小麦研究进展、问题与展望 M北京：北京农业大学出版社，19903 高翔宁锟杜联盟小麦结构性状研究J国外农学-麦类作物1994.(2):4041.4 孙其信.郭玉响.T型杂种小麦优势表现的形态及遗传基础J.北京农业大学学报.1985.11(4):6573