云南省田麦新品系主要农艺性状与产量的相关性和灰色关联度分析.pdf

4期1077云南省田麦新品系主要农艺性状与产量的相关性和灰色关联度分析李红艳1，2，杨忠慧1，李绍祥1，李宏生1，李灶福2，栗辉1，3，刘琨1，陈泉3*，丁明亮1，3，4*（1云南省农业科学院粮食作物研究所，云南昆明650205；2易门县农业技术推广站，云南玉溪651100；3重庆三峡学院生物与食品工程学院，重庆400401；4中国农业大学植物保护学院，北京100193）摘要：【目的】明确云南省田麦新品系主要农艺性状对产量的影响，为云南省田麦品种改良和高产品种选育提供参考依据。【方法】选用云南省最新选育的适合田麦栽培模式的17个小麦新品系为试验材料，采用相关分析和灰色关联度分析方法对其8个主要农艺性状与产量的相互关系进行分析。【结果】参试的17个田麦品系的理论产量、实际产量及8个农艺性状均存在一定差异，其中云麦114、云麦117、滇20-982、德177、楚麦18号和保2021-6等6个品系实际产量表现较好，且与其他品系的实际产量存在明显差异；相关分析结果表明，田麦新品系的实际产量与理论产量呈极显著正相关（r=0.732）（P0.05，下同），理论产量与穗粒数呈极显著正相关（r=0.629）；灰色关联度分析结果表明，参试田麦新品系的8个主要农艺性状与实际产量的关联度值排序为穗粒数（0.6788）基本苗（0.6555）最高分蘖数（0.6511）有效穗（0.6465）千粒重（0.6459）成穗率（0.6286）株高（0.5882）生育期（0.5715）。穗粒数、基本苗、最高分蘖数和有效穗是影响云南省田麦新品系实际产量的主要因素，尤其是穗粒数。【结论】在云南省田麦品种选育时，育种者在产量三要素中应重视品种穗粒数和有效穗的改良，同时在其他农艺性状中应重视品种分蘖能力的提升。关键词：田麦；农艺性状；产量；相关分析；灰色关联度分析中图分类号：S512.1文献标志码：A文章编号：2095-1191（2023）04-1077-09收稿日期：2023-01-21基金项目：云南省重大科技专项（202302AE090011）；云南省财政厅部门预算重大专项（530000210000000013809）；重庆市教委科学技术研究项目（KJ202101254125241）通讯作者：陈泉（1987-），https:/orcid.org/0000-0003-4363-8998，博士，高级农艺师，主要从事植物病理学研究工作，E-mail：chen-；丁明亮（1987-），https:/orcid.org/0000-0002-5734-7203，副研究员，主要从事小麦遗传育种研究工作，E-mail：dmlyaas 第一作者：李红艳（1981-），https:/orcid.org/0000-0002-9470-1208，主要从事麦类育种和推广工作，E-mail：南方农业学报Journal of Southern Agriculture2023，54（4）：1077-1085ISSN 2095-1191；CODEN NNXAABhttp:/DOI：10.3969/j.issn.2095-1191.2023.04.012Correlation and grey association analysis of main agronomictraits and yield of new field wheat strains in YunnanLI Hong-yan1，2，YANG Zhong-hui1，LI Shao-xiang1，LI Hong-sheng1，LI Zao-fu2，LI Hui1，3，LIU Kun1，CHEN Quan3*，DING Ming-liang1，3，4*（1Food Crops Research Institute，YunnanAcademy of Agriculture Sciences，Kunming，Yunnan 650205，China；2Agricultural Technology Promotion Station of Yimen County，Yuxi，Yunnan 651100，China；3College of Biology andFood Engineering，Chongqing Three Gorges University，Chongqing 400401，China；4College of Plant Protection，ChinaAgricultural University，Beijing 100193，China）Abstract：【Objective】The study aimed to determine the main agronomic traits of new field wheat strains in Yunnanon yield，and to provide reference for the improvement of wheat varieties and the breeding of high-yield varieties in Yunnan.【Method】In this study，17 wheat strains that were newly selected and bred in Yunnan and were suitable for the field wheatcultivation model were selected as experimental materials.The method of correlation and grey association were used toanalyze the relationship between 8 main agronomic traits and yield of these experimental materials.【Result】There weresome differences in theoretical yield，actual yield，and 8 agronomic traits among the 17 new field wheat strains tested.54卷南 方 农 业 学 报 10780引言【研究意义】小麦是我国最重要的粮食作物之一，种植区域遍布我国各地，且我国小麦种植面积和需求量在全世界均位列第一，尤其是河南省和山东省种植面积较大（Li et al.，2019）。2000年以来，我国小麦总产量实现持续增长，2022年小麦总产量为1.36109t，相比2000年在播种面积减少3.7106ha的情况下总产量增加3.6107t；其中实现总产量提升的重要因素是我国小麦品种及其相适应栽培技术的研发与应用，据估算在众多增产因素中小麦品种对其总产量贡献约占二分之一（李洪杰等，2022）。小麦是云南省冬季第一大粮食作物，2021年国家统计局统计其总产量为6.19105t（占云南粮食总量的3.21%），单产2126.4 kg/ha，其单产仅为我国小麦主产区河南省小麦单产的31.82%，为同一西南冬麦区四川省小麦单产的50.53%。可见云南小麦单产具有较大的提升空间。因此，研究云南小麦品种主要农艺性状对其产量的影响，进而指导高产品种的选育，对促进云南小麦生产具有重要的现实意义。【前人研究进展】小麦品种产量主要受有效穗、穗粒数和千粒重3个产量构成性状的影响，同时还受株高和生育期等众多农艺性状的影响，且这些性状间存在复杂的相互关系（满强等，2019；戴宝生等，2021）。针对小麦主要农艺性状对产量的影响问题，国内外研究者已采用相关分析、通径分析和主成分分析等多元统计分析方法进行探究。在国外，Hinson等（2022）利用相关分析和通径分析法研究了美国小麦在不同栽培条件下小麦产量与主要农艺性状的相互关系，表明在最佳栽培条件和胁迫条件下小麦的生物量产量、收获指数、有效穗和穗长均与籽粒产量呈显著正相关，同时在胁迫条件下小穗数也与籽粒产量呈显著正相关；在最佳条件和胁迫条件下生物量产量和收获指数均对小麦产量的直接正向效应最大，指出对生物量产量和收获指数进行改良可提高美国小麦产量。在国内，王汉霞等（2020）指出在合理增加北京小麦有效穗的基础上，重点改良穗粒数的同时兼顾稳定千粒重，可提高小麦产量；姚金保等（2022）指出淮南小麦应重视千粒重的改良，而淮北小麦应重视有效穗的改良；张敏敏等（2022）指出品质性状与产量性状不仅可评判我国彩色小麦的优劣，也是我国彩色小麦品种改良的重点，尤其是千粒重的改良。在众多多元统计分析方法中，灰色关联度分析是研究系统或因素之间关联程度的一种统计学方法，关联度可定量描述系统或因素之间关联性的大小，各系统或因素的关联度大小顺序即为关联序，可反映一些系统或因素对其他系统或因素的贡献大小顺序（郭瑞林，1995）。近年来我国各麦区的研究者采用该分析方法对当地小麦主要农艺性状与产量的相互关系开展了一系列研究，清晰地展现了当地小麦各农艺性状对产量的贡献。在西南冬麦区，邓尹（2012）研究发现该麦区高产小麦品种（系）的穗部性状对产量的贡献排序依次为穗粒数、小穗数、单穗重和千粒重，而分蘖成穗特性相关性状对产量的贡献排序依次为单株分蘖力、最高苗、单株成穗数、成穗率和有效穗；在西北春麦区，王平等（2014）认为农艺性状对甘肃春小麦的产量贡献排序依次为单穗重、收获指数、穗粒数、总生物产量、千粒重、穗颈长、株高、穗长、主茎生物产量和小穗数；在黄淮冬麦区，李爱国等（2016）研究表明农艺性状对小麦品种漯河462300的产量贡献排序依次为有效穗数、穗粒数、千Among them，Yunmai 114，Yunmai 117，Dian 20-982，De 177，Chumai 18，and Bao 2021-6 showed better actual yieldperformance and great differences compared to other varieties.The correlation analysis showed that there was extremelysignificant positive correlation between the actual yield and the theoretical yield of new field wheat strains in Yunnan（r=0.732）（P0.05，the same below）.At the same time，there was extremely significant posi-tive correlation between theoretical yield and the grain number per spike（r=0.629）.The gray association analysis showedthat the grey association value between the 8 main agronomic traits and actual yield of new field wheat strains was as fol-lows：grain number per spike（0.6788）basic seedling（0.6555）maximum tiller number（0.6511）effective spikes（0.6465）1000-grain weight（0.6459）spike rate（0.6286）plant height（0.5882）growth period（0.5715）.Grain numberper spike，basic seedlings，maximum tillers and effective spikes were the main factors affecting the yield of new wheatstrains in Yunnan，especially grain number per spike.【Conclusion】In the breeding of field wheat varieties in Yunnan，breeders should pay attention to the improvement of grain number per spike and effective spikes among the three factorsof yield，and pay attention to the improvement of tillering ability of varieties among other agronomic traits.Key words：field wheat；agronomic traits；yield；correlation analysis；grey association analysisFoundation items：Yunnan Major Science and Technology Special Project（202302AE090011）；Major Special Bud-get Project of Yunnan Department of Finance（530000210000000013809）；Science and Technology Research Project ofChongqing Municipal Education Commission（KJ202101254125241）4期1079粒重、容重、株高和全生育期；在长江中下游冬麦区，杨红燕等（2021）认为农艺性状对江苏小麦的产量贡献排序依次为千粒重、结实小穗、穗粒数、有效穗数、全生育期、旗叶宽、株高、穗长、不孕小穗、旗叶长、基本苗和高峰苗。可见在不同麦区，小麦诸多农艺性状对其产量的贡献大小顺序存在一定差异，尤其是对产量贡献最大的农艺性状存在明显差异，可能是由于不同研究者所在麦区品种特征特性、栽培模式及生态气候存在较大差异所致。【本研究切入点】在云南小麦生产上存在田麦和地麦2种栽培模式的品种（丁明亮等，2020；Ding et al.，2020），田麦栽培模式相比地麦拥有较好的水肥条件，其单产多次实现较大突破（Ding et al.，2020），尤其是2022年田麦品系云麦114在云南省玉龙县以11646 kg/ha的产量刷新我国西南麦区的最高单产纪录（陈云芬，2022），可见田麦品种的高产潜力值得进一步挖掘利用。然而目前针对云南省最新选育的田麦品系产量与其主要农艺性状间的相互关系研究鲜见报道。【拟解决的关键问题】以云南省选育适合田麦栽培模式的17个小麦品系为试验材料，采用相关分析和灰色关联度分析研究田麦品系的8个主要农艺性状对产量的影响，为云南省田麦品种改良和高产品种选育提供参考依据。1材料与方法1.1试验材料以参加20212022年度云南省小麦区域试验（田麦组）的17个小麦新品系为试验材料，材料详细信息见表1。1.2试验方法试验设云南省不同生态区的镇雄县、嵩明县、弥渡县、楚雄市、临翔区、芒市、红塔区、隆阳区和玉龙县共9个试验点，每个试验点小区面积均为10 m2，3次重复，每个试验点均采用随机区组设计，在小麦整个生育期防虫不防病，施肥均按当地习惯统一施用。生育期、基本苗、最高分蘖数、有效穗、成穗率、穗粒数、千粒重、株高和实际产量共9个性状的测定或调查依据NY/T 13012007 农作物品种区域试验技术规程 小麦 进行，最终采用9个试验点每个性状的平均值作为小麦新品系9个性状的性状值。理论产量按照各参试品系的产量构成三要素计算得出，计算公式：理论产量（kg/ha）=有效穗（万个/ha）穗粒数（粒）千粒重（g）/100。1.3统计分析采用Excel 2010和DPS 7.05对各性状数据进行整理统计、相关分析及制图。参考郭瑞林（1995）的方法，将17个参试田麦品系的实际产量及测定的农艺性状视为符合灰色系统理论要求一个整体的灰色系统，将参试品系的实际产量作为灰色系统的参考数列（X0），将参试品系的生育期（X1）、基本苗（X2）、最高分蘖数（X3）、有效穗（X4）、成穗率（X5）、穗粒数（X6）、千粒重（X7）和株高（X8）8个农艺性状作为比较数列记作Xi（i=1，2，3，8），采用Z-score法（正规化方法）将各性状值标准化处理，然后参考金轻等（2020）、王靖等（2022）的方法计算获取各性状与实际产量的关联度值，以分析各性状对云南小麦实际品系编号Strain numberL1L2L3L4L5L6L7L8L9L10L11L12L13L14L15L16L17品系名称Strain name云麦114 Yunmai 114云麦117 Yunmai 117滇20-982 Dian 20-982德177 De 177楚麦18号 Chumai 18保2021-6 Bao 2021-6云214-10 Yun 214-10玉21-2 Yu 21-2云杂25号 Yunza 25保小麦5号 Baoxiaomai 5云麦116 Yunmai 116玉21-1 Yu 21-2临19J20 Lin 19J20云214-12 Yun 214-12滇21-14009 Dian 21-14009滇21-14011 Dian 21-14011德1916 De 1916亲本组合（）Parental combination2009Y1-510云麦53泰95-12012Y3-30235川麦56内麦9号B2183云麦53（20042-442003KN196）（宁夏农林科学院农作物研究所引-12000云Y33246-9）邯6228云麦53周麦17云麦53（2002K-62008Y3-6425）2005Y3-36K64SMR1238-16（攀麦7号系选3朱引161）（033-228033-2326）2013CIM11362008Y3-6871（2002K-62008Y3-6425）2005Y3-3694 2008Y3-4473云麦53A0862云麦56扬麦16（S392020）内 4083（S39LM07-35）内4523绵麦45云麦57供种单位Strain supplier云南省农业科学院粮食作物研究所云南省农业科学院粮食作物研究所云南农业大学德宏州农业科学研究所楚雄州农业科学院保山市农业科学研究所云南省农业科学院粮食作物研究所玉溪市农业科学院云南省农业科学院粮食作物研究所保山市农业科学研究所云南省农业科学院粮食作物研究所玉溪市农业科学院临沧市农业科学研究所云南省农业科学院粮食作物研究所云南农业大学云南农业大学德宏州农业科学研究所表 1试验材料信息Table 1Test materials information李红艳等：云南省田麦新品系主要农艺性状与产量的相关性和灰色关联度分析54卷南 方 农 业 学 报 1080产量的影响，程序如下：（1）利用标准化处理后的数据计算参考数列和比较数列的绝对差值，公式为：i（k）=|X0（k）-Xi（k）|，i（k）表示第k个品系的参考数列与第i个性状第k个品系差的绝对值；（2）利用参考数列与比较数列的差序列，计算参试小麦品系的实际产量与8个农艺性状的灰色关联系数，公式为：i（k）=（min+max）/i（k）+max，式中，min和max分别是绝对差值i（k）的最小值和最大值，分辨系数取0.5；（3）利用参试小麦8个农艺性状和实际产量的关联系数，计算各农艺性状和实际产量的关联度值，公式为：i=1/ni（k）。2结果与分析2.1参试田麦品系主要农艺性状和产量的田间表现参试的17个田麦新品系产量及其主要农艺性状田间表现见表2，可知不同田麦品系的理论产量与实际产量及各农艺性状均存在明显差异，其中云麦114、云麦117、滇20-982、德177、楚麦18号和保2021-6等6个品系实际产量表现较好，且与其他品系的实际产量存在明显差异，尤其是云麦114的实际产量表现突出，与云杂25号、保小麦5号、云麦116、玉21-1、临19J20、云214-12、滇21-14009、滇21-14011和德1916等9个参试品系间存在极显著差异（P0.01，下同）。按照各参试品系的产量三要素计算得到的理论产量均高于实际产量，但与其实际产量的趋势一致（图1）。参试材料的生育期为170178 d，平均174 d，变异系数为1.40%，其中玉21-2和云214-12的生育期最长，均为178 d，而云麦116和保小麦5号的生育期最短，均为170 d；参试材料的最高分蘖数为639.90万958.35万个/ha，平均766.16万个/ha，变异系数为11.55%，其中玉21-2的分蘖能力最强，而云214-10的分蘖能力最弱；参试材料的有效穗为372.00万488.10万穗/ha，平均427.73万穗/ha，变异系数为7.80%，其中云214-12的有效穗最高，而楚麦18号的有效穗最低；参试材料的成穗率为47.36%62.92%，平均56.17%，变异系数为7.85%，其中云214-10的成穗率最高，而德177的成穗率最低；参试材料的穗粒数为38.6061.59粒/穗，平均51.12粒/穗，变异系数为11.30%，其中楚麦18号的穗粒数最高，而云杂25号的穗粒数最低；参试材料的千粒重为38.7155.36 g，平均46.23 g，变异品系编号StrainnumberL1L2L3L4L5L6L7L8L9L10L11L12L13L14L15L16L17极小值 Min极大值 Max均值Mean value标准差 SD变异系数（%）CV生育期（d）Growthperiod1731721741771741741721781731701701771751781751741751701781742.431.40基本苗（万株/ha）Basicseedling（104plant/ha）277.45289.33251.55271.27281.00275.40250.77265.03271.90278.43247.45270.42235.25277.28264.88272.62272.30235.25289.33267.7813.955.21最高分蘖数（万个/ha）Maximumtiller numbers（104tiller/ha）755.67827.53788.77837.72715.48708.85639.90958.35743.83704.75679.73859.40747.67916.80709.78664.35766.13639.90958.35766.1688.4811.55有效穗（万穗/ha）Effectivespike（104spike/ha）450.30448.03463.38396.73372.00438.63402.60469.27417.27395.25386.43457.47405.77488.10428.40401.50450.35372.00488.10427.7333.377.80成穗率（%）spikerate59.5954.1458.7547.3651.9961.8862.9248.9756.1056.0856.8553.2354.2753.2460.3660.4458.7847.3662.9256.174.417.85穗粒数Grainnumber perspike58.7246.9645.6851.9861.5954.7752.3055.6538.6047.5050.4553.0754.2456.4249.8747.7443.4638.6061.5951.125.7811.30千粒重（g）1000-grainweight46.8752.5447.1748.2846.6643.4655.3638.7155.3049.2747.3539.5645.6338.7842.6844.5343.7638.7155.3646.235.0510.92株高（cm）Plantheight85.5980.5184.6290.7793.0183.6879.0899.3389.6175.5487.13101.8084.8187.1789.8096.2187.3075.54101.8088.006.917.85理论产量（kg/ha）Theoreticalyield12393.1911054.159984.579956.3110690.5010440.7311656.5910109.078906.969250.139231.079604.3510042.6910679.479118.298535.348564.808535.3412393.1910012.841067.0010.66实际产量（kg/ha）Actualyield8525.53aA8337.95abAB8152.63abcABC8010.50abcdABCD7846.33abcdeABCDE7812.17abcdeABCDE7578.27bcdefABCDE7440.00cdefABCDE7313.30defBCDE7299.13defBCDE7277.38defBCDE7166.03efCDE7120.78efCDE7053.30efCDE7023.70efDE6810.35fE6784.08fE6784.088525.537503.03528.097.04表 2田麦品系产量和8个农艺性状的田间表现Table 2Field performance of yield and 8 agronomic traits of field wheat strains同列数据后不同小写字母表示差异显著（P0.05），不同大写字母表示差异极显著（P0.01）Different lowercase letters in the same column represented significant difference（P0.05），and different uppercase letters represented extremely signifi-cant difference（P0.05，下同），与生育期、成穗率和株高呈负相关，相关性也不显著；理论产量与穗粒数呈极显著正相关（r=0.629），与其他农艺性状具有相关性，但均不显著；千粒重与生育期呈极显著负相关（r=-0.701），与最高分蘖数、有效穗和株高呈显著负相关（r分别为-0.526、-0.509和-0.584）（P0.05，下同）；穗粒数与其他7个农艺性状的相关性均不显著；有效穗与最高分蘖数呈极显著正相关（r=0.712），与生育期呈显著正相关（r=0.538），与千粒重呈显著负相关（r=-0.509），与其他农艺性状的相关性均不显著；最高分蘖数与生育期呈极显著正相关（r=0.740），与成穗率呈极显著负相关（r=-0.718）；成穗率与生育期呈显著负相关（r=-0.502）；株高与生育期呈极显著正相关（r=0.657）。总之，云南田麦新品系不仅产量和农艺性状间存在一定的相关性，农艺性状间的相关性也较复杂，同时云南田麦新品系的产量三要素均对实际产量表现为正相关，且穗粒数对理论产量影响较大。2.3参试田麦品系主要农艺性状和实际产量性状值的数据标准化和绝对差值参试田麦品系的实际产量和主要农艺性状的性状值处理结果见表4，各参试品系的性状值均映射到 0，1 区间；计算获得的参考数列（实际产量）与比性状 TraitX1X2X3X4X5X6X7X8X9X0X11.0000.0560.740*0.538*-0.502*0.312-0.701*0.657*-0.027-0.198X21.0000.2320.190-0.1610.030-0.0420.0580.1100.243X31.0000.712*-0.718*0.181-0.526*0.4160.1250.102X41.000-0.030-0.006-0.509*0.1570.1870.064X51.000-0.2470.241-0.4190.019-0.097X61.000-0.4380.1950.629*0.271X71.000-0.584*0.1750.373X81.000-0.307-0.294X91.0000.732*X01.000图 1参试品系的理论产量与实际产量比较Fig.1Comparison between theoretical yield and actual yield of test strainsL1L2L3L4L5L6L7L8L9L10L11L12L13L14L15L16L17参试品系 Test strain产量（kg/ha）Yield14000120001000080006000400020000y=-148.65x+11351R2=0.495y=-102.37x+8424.4R2=0.9583线性（实际产量）Linear（actual yield）理论产量 Theoretical yield实际产量Actual yield线性（理论产量）Linear（theoretical yield）表 3田麦品系产量和8个农艺性状的相关性Table 3The correlation of yield and 8 agronomic traits of field wheat strains*表示显著相关（P0.05），*表示极显著相关（P0.01）。X1：生育期；X2：基本苗；X3：最高分蘖数；X4：有效穗；X5：成穗率；X6：穗粒数；X7：千粒重；X8：株高；X9：理论产量；X0：实际产量。表4同*indicated significant correlation（P0.05），and*indicated extremely significant correlation（P基本苗最高分蘖数有效穗千粒重成穗率株高生育期，说明穗粒数、基本苗、最高分蘖数和有效穗4个农艺性状对云南田麦实际产量的影响相对较大，而千粒重、成穗率、株高和生育期的影响相对较小。3讨论小麦是全球最重要的粮食作物之一，也是全球品系编号Strain numberL1L2L3L4L5L6L7L8L9L10L11L12L13L14L15L16L17X1-0.4842-0.8957-0.07261.1620-0.0726-0.0726-0.89571.5735-0.4842-1.7188-1.71881.16200.33891.57350.3389-0.07260.3389X20.69281.5443-1.16360.24980.94720.5459-1.2195-0.19740.29500.7630-1.45740.1889-2.33180.6806-0.20810.34660.3237X3-0.11860.69360.25560.8088-0.5728-0.6477-1.42702.1722-0.2524-0.6941-0.97691.0538-0.20901.7026-0.6372-1.1507-0.0003X40.67620.60821.0682-0.9291-1.67020.3265-0.75321.2447-0.3136-0.9735-1.23780.8911-0.65821.80900.0200-0.78620.6777X50.7743-0.46090.5839-1.9975-0.94821.29331.5290-1.6326-0.0167-0.02120.1533-0.6671-0.4314-0.66490.94880.96700.5907X61.3161-0.7198-0.94140.14931.81300.63230.20470.7846-2.1671-0.6263-0.11560.33800.54050.9180-0.2160-0.5847-1.3257X70.12681.24990.18620.40610.0852-0.54871.8085-1.48961.79660.60220.2219-1.3212-0.1188-1.4757-0.7032-0.3367-0.4893X8-0.3485-1.0838-0.48890.40130.7255-0.6249-1.29071.64020.2334-1.8031-0.12561.9977-0.4614-0.11980.26091.1886-0.1010X01.93621.58101.23010.96100.65010.58540.1425-0.1193-0.3593-0.3861-0.4273-0.6381-0.7238-0.8516-0.9077-1.3117-1.3614品系编号Strain numberL1L2L3L4L5L6L7L8L9L10L11L12L13L14L15L16L1712.42042.47671.30270.20100.72270.65801.03821.69290.12491.33271.29151.80011.06272.42511.24661.23901.700321.24350.03682.39370.71110.29710.03951.36190.07810.65431.14911.03010.82711.60801.53220.69951.65831.685132.05480.88740.97460.15221.22291.23311.56952.29150.10690.30800.54961.69200.51492.55420.27040.16101.361141.26000.97280.16191.89012.32030.25890.89571.36410.04570.58740.81051.52920.06562.66060.92760.52552.039151.16192.04190.64622.95851.59830.70791.38661.51330.34260.36490.58060.02900.29240.18671.85652.27861.952160.62012.30082.17150.81171.16290.04690.06220.90401.80780.24020.31170.97611.26441.76960.69170.72690.035771.80950.33111.04390.55490.56491.13411.66601.37022.15590.98830.64910.68310.60500.62410.20450.97490.872182.28472.66481.71900.55970.07541.21031.43321.75960.59261.41700.30172.63590.26240.73181.16852.50031.2604表 4田麦品系实际产量和8个农艺性状的性状值数据标准化结果Table 4Data standardization results of actual yield and 8 agronomic traits values of field wheat strains表 5实际产量作为参考数列与8个农艺性状作为比较数列的绝对差值结果Table 5Results of absolute difference between the actual yield as a reference sequence and 8 agronomic traits as comparison se-quence4期108330%以上人口的主要能量来源，在全球粮食生产中占据不可替代的地位，因此通过各种途径提升小麦产量水平事关全人类的粮食安全（杨丽丽等，2020）。小麦产量主要受有效穗、穗粒数和千粒重3个产量构成要素的影响，同时还受株高和生育期等众多农艺性状的影响（满强等，201