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两系杂交小麦产量和产量构成因素的灰色关联度分析（全面版）资料
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 With 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 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 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）
1
C26S/97-3
91.5
4.5
48.9
41.5
2.03
2
C010S/58769-6
78.5
4.8
40.0
41.5
1.66
3
C010S/9631-4-5
81.0
3.2
60.2
42.0
2.53
4
C010S/9023
94.3
5.1
40.2
46.0
1.85
5
C010S/95002-4
71.0
3.3
47.8
45.0
2.15
6
C010S/河 2-69-3-4
92.5
4.5
51.5
40.0
2.06
7
C010S/903
86.5
5.1
47.7
50.3
2.4
8
C010S/97-3
84.0
4.4
42.4
45.0
1.91
9
C010S/豫麦34
81.5
3.9
47.5
44.0
2.09
10
C338S/58796-6
102.3
5.0
53.1
38.6
2.05
11
C49-87S/903
85.2
3.5
50.6
48.0
2.43
12
C49-87S/河2-69-3-4
85.5
4.4
45.4
42.2
1.94
13
C49-87S/豫麦34
72.0
3.7
49.2
39.6
1.95
14
C兰4x 89-87S/126
92.5
3.0
75.9
40.6
3.08
15
C412S/G01-37
92.4
4.0
44.4
52.0
2.31
2.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
X0
X1
X2
X3
X4
1
C26S/97-3
0.6395
0.4817
-0.0846
-0.5677
-0.3828
2
C010S/58769-6
-0.885
0.9067
-1.0842
-0.5677
-1.4505
3
C010S/9631-4-5
-0.5919
-1.36
1.1846
-0.4417
1.06
4
C010S/9023
0.9679
1.3316
-1.0618
0.566
-0.9022
5
C010S/95002-4
-1.7646
-1.2183
-0.2082
0.3141
-0.0366
6
C010S/河 2-69-3-4
0.7568
0.4817
0.2074
-0.9455
-0.2963
7
C010S/903
0.0532
1.3316
-0.2194
1.6492
0.6849
8
C010S/97-3
-0.24
0.34
-0.8147
0.3141
-0.7291
9
C010S/豫麦34
-0.5332
-0.3683
-0.2419
0.0621
-0.2097
10
C338S/58796-6
1.9061
1.19
0.3871
-1.2982
-0.3251
11
C49-87S/903
-0.0993
-0.935
0.1063
1.0698
0.7714
12
C49-87S/河2-69-3-4
-0.0641
0.34
-0.4777
-0.3913
-0.6425
13
C49-87S/豫麦34
-1.6473
-0.6517
-0.0509
-1.0463
-0.6137
14
C兰4x 89-87S/126
0.7568
-1.6433
2.9479
-0.7944
2.6471
15
C412S/G01-37
0.6395
0.4817
-0.0846
-0.5677
-0.3828

2.2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 = |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　
△X1
△X2
△X3
△X4
1
0.1579
0.7242
1.2072
1.0224
2
1.7917
0.1992
0.3174
0.5655
3
0.7681
1.7764
0.1502
1.6518
4
0.3637
2.0297
0.4019
1.8702
5
0.5463
1.5565
2.0787
1.7281
6
0.2752
0.5494
1.7024
1.0531
7
1.2785
0.2726
1.5961
0.6317
8
0.58
0.5746
0.5541
0.4891
9
0.1649
0.2914
0.5954
0.3235
10
0.7162
1.519
3.2044
2.2313
11
0.8357
0.2056
1.1691
0.8707
12
0.4041
0.4136
0.3272
0.5784
13
0.9957
1.5964
0.601
1.0337
14
2.4001
2.1911
1.5512
1.8903
15
0.9718
1.3351
1.3324
0.3199

2.3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
CX1
CX2
CX3
CX4
1
0.9956
0.7533
0.6237
0.6677
2
0.5163
0.9728
0.9129
0.8084
3
0.7393
0.5187
1
0.5385
4
0.8914
0.4825
0.8744
0.5047
5
0.8156
0.5548
0.4761
0.5262
6
0.9334
0.8144
0.5303
0.6599
7
0.6083
0.9347
0.5479
0.7844
8
0.803
0.805
0.8127
0.8379
9
0.9917
0.9254
0.7974
0.91
10
0.7559
0.5614
0.3646
0.4571
11
0.7188
0.9693
0.6323
0.7086
12
0.8734
0.8693
0.9082
0.8036
13
0.6745
0.5478
0.7954
0.6648
14
0.4378
0.462
0.5557
0.5018
15
0.6808
0.5966
0.5971
0.9117
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(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
0.7624
0.7179
0.6952
0.6857
位次
1
2
3
4
3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，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：
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[10] 张建奎等. 杂交小麦基本苗与产量结构关系的研究. 西南农业大学学报, 2005.27(1):25—28.
表1 单株产量（g）的变化情况
年份year
头季稻
再生稻
r
H
L

S
CV
H
L

S
CV
1996
48.55
22.70
39.03
4.32
11.07
18.05
7.18
12.20
2.55
20.90
0.248
1999
42.74
31.60
37.27
2.91
7.81
21.10
8.82
14.61
3.12
21.36
-0.014
2001
55.20
41.06
47.78
3.21
6.72
17.34
3.68
11.03
2.88
26.11
-0.278

表2 两季总产显著增产组合的单株产量及其构成因素
年份
组合
季别
产量
（g/株）
比CK
±%
单株
有效穗
穗平
着粒
穗平
实粒
千粒重（g）
两季总产（g/株）
比CK
±%
1996
岗优
多系1
头季稻
48.55
27.16**
9.77
197.91
175.59
26.32
62.55
21.39**
再生稻
14.00
4.87
14.93
57.82
36.98
22.42
优I
多系1
头季稻
45.53
19.25**
12.47
162.10
143.80
25.67
62.32
20.94**
再生稻
16.79
25.77**
20.96
53.59
32.33
23.20
优I63
头季稻
47.55
24.54**
11.40
168.00
157.80
26.69
62.25
20.80**
再生稻
14.70
10.11
21.43
52.58
33.00
22.18
D（91）
优22
头季稻
46.07
20.67**
9.90
181.74
165.89
30.42
59.03
14.55*
再生稻
12.96
-2.92
17.31
55.93
32.66
24.54
早显
优527
头季稻
42.41
11.08
12.27
161.60
122.80
27.94
58.72
13.95*
再生稻
16.31
22.17*
14.69
55.81
45.65
26.40
K（19）
优63
头季稻
44.31
16.06*
11.33
152.41
135.26
29.57
58.23
13.00*
再生稻
13.92
4.27
16.27
46.19
32.71
24.64
汕优63（CK）
头季稻
38.18
——
11.00
173.24
147.85
28.53
51.53
——
再生稻
13.35
——
21.27
46.30
21.13
23.43
1999
渝（182）
优926
头季稻
37.22
-0.02
10.87
155.26
120.35
26.93
58.32
8.89*
再生稻
21.10
34.91**
18.28
48.47
44.00
26.28
渝（182）优99
头季稻
41.95
10.54**
11.20
178.28
155.97
26.77
61.99
15.74**
再生稻
20.04
28.13**
15.23
59.72
52.80
24.60
辐优99-7
头季稻
40.33
6.27*
9.90
227.55
189.90
30.33
61.30
14.45**
再生稻
20.97
34.08**
17.60
57.00
45.49
25.51
渝（182）优W-5
头季稻
42.74
12.62**
12.50
190.76
147.24
25.85
61.28
14.41**
再生稻
18.54
18.54*
18.81
46.59
39.79
24.77
汕优63（CK）
头季稻
37.95
——
11.53
172.67
148.84
25.52
53.59
——
再生稻
15.64
——
17.62
43.45
36.20
24.52
2001
D（62）优182
头季稻
55.15
13.92**
11.67
191.18
162.18
28.89
64.44
5.60·
再生稻
9.29
-26.33**
9.37
50.00
37.25
26.63
D（62）
优527
头季稻
55.20
14.03**
9.80
182.65
166.05
30.53
64.54
5.77·
再生稻
9.34
-25.93**
8.17
53.58
41.88
26.76
汕优63（CK）
头季稻
48.41
——
12.43
133.35
121.91
27.07
61.02
——
再生稻
12.61
——
11.93
51.37
34.69
21.60
注：

表3 单株产量的方差分析（均方值）
年份
季别
区组
组合
P1
P2
P12
误差
1996
头季稻
10.43
56.98**
131.58**
189.37**
25.60**
9.53
再生稻
18.13**
20.85**
34.44**
62.41**
12.21**
2.11
两季总产
25.69
95.81**
89.37**
414.08**
43.67**
16.31
1999
头季稻
6.88
27.06**
26.89**
106.51
11.20**
3.22
再生稻
6.84
30.68**
97.81**
47.46**
16.14**
2.48
两季总产
15.13
56.07**
182.73**
79.19**
30.34**
5.25
2001
头季稻
2.83
30.98**
150.12**
33.03**
11.49**
3.21
再生稻
5.21*
25.05**
63.21**
110.01**
5.02**
0.91
两季总产
12.73
20.73**
20.38**
64.14**
13.73**
8.10

表5 各试验Sca居前3位的组合及其相对效应值
季别
项目
1996
1999
2001
头季稻
组合
早显优57
岗优
多系1
早显
优77
渝优
10号
D（62）
优W-5
D（62）
优926
岗优182
Q优99-7
辐优6078
Sca值
17.14
15.35
12.25
11.84
7.02
6.78
8.81
5.96
5.53
再生稻
组合
汕优209
岗优57
Ⅱ优
多系1
汕优10号
辐优99-7
渝（182）优W-5
岗优527
D（62）
优017
辐优130
Sca值
33.80
32.23
26.79
29.16
27.79
17.86
23.39
12.24
11.70
两季
总产
组合
早显优57
早显
优77
汕优209
渝优
10号
汕优
10号
渝（182）优W-5
D（62）
优182
Q优99-7
渝（45）优6078
Sca值
13.91
13.91
11.73
10.92
8.73
8.52
7.14
4.83
4.73
表6两季总产显著增长组合的产量及位次与其配合力值及位次对比
项 目
1996
1999
岗优
多系1
优I63
优I
多系1
D（91）
优22
早显
优57
K（19）
优63
渝（182）优99
辐优99-7
渝（182）优W-5
渝（182）优926
产量
g/株
62.55
62.38
62.32
59.03
58.72
58.24
61.99
61.31
61.28
58.32
位次
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
Sca值
9.85
10.61
7.54
6.41
13.91
3.81
3.51
7.73
8.52
3.32
位次
6
4
8
10
1
14
9
4
3
10
Gca值（P1）
2.25
4.10
4.10
1.23
-5.80
2.81
9.85
3.38
9.85
9.85
位次
3
1
1
4
7
2
1
2
1
1
Gca值（P2）
10.14
7.19
10.14
7.72
6.64
7.19
5.04
5.98
-1.34
-1.80
位次
1
3
1
2
4
3
2
1
4
5

表4 亲本Gca相对效应值及其差异显著性

1996
1999
2001
亲本
Gca值
亲本
Gca值
亲本
Gca值
头季稻
再生稻
头季稻
头季稻
再生稻
两季总产
头季稻
再生稻
两季总产
优IA
3.59a
5.94ab
4.10a
渝182A
5.14a
22.38a
9.85a
D62A
8.81a
-23.84f
2.72a
K19A
3.51a
0.66bc
2.81a
渝45A
1.40ab
-12.73b
-2.50c
Q337A
3.68b
-12.42e
0.66ab
G46A
2.56ab
1.32b
2.25a
渝262A
0.13b
-7.26b
-1.91c
渝182A
2.26bc
-4.81d
0.95a
D91A
2.31ab
-2.14bc
1.23a
辐76A
-1.06b
14.44a
3.38b
金23A
0.04bcd
-3.08d
-0.53ab
珍汕97A
0.51ab
-12.53d
-2.60b
渝7623A
-2.75b
-11.50b
-5.18c
G46A
-2.28cd
8.16b
-0.31ab
Ⅱ-32A
0.08b
-8.74d
-2.05b
珍汕97A
-2.86b
-5.48b
-3.57c
渝45A
-4.42de
15.05a
-0.78ab
早显A
-12.45c
15.66a
-5.80c

辐76A
-8.16e
21.03a
-2.69b
CDR22
7.10a
9.81c
7.72a
99-7
7.76a
1.30bc
5.98a
6078
2.39a
-33.45d
-4.34c
多系1
6.48a
22.09a
10.14a
99大粒
7.26a
-.075bc
5.04a
蜀恢527
2.28a
10.88b
3.90a
明恢63
6.41a
9.73c
7.19a
W-5
3.34b
-13.35d
-1.34bc
99-7
1.53a
7.07b
2.59a
D209
4.79a
-12.94e
0.57b
渝恢10号
-0.82c
-9.17cd
-3.13cd
93017
1.47a
-24.12c
-3.32c
泸恢57
3.97ab
15.25b
6.64a
明恢63
-3.18d
7.26ab
-.025b
多系1
-1.05ab
7.25b
0.53b
90838
1.15b
-8.49de
-1.15b
绵恢801
-4.82d
-3.49bcd
-4.43d
R182
-2.20bc
7.98b
-0.27b
明恢77
-8.99c
-10.63e
-9.40c
泸恢926
-9.56e
18.14a
-1.80bcd
130
-4.48c
24.48a
0.97b
桂99
-9.07c
-4.29d
-7.97c

密阳46
-11.73c
-20.36f
-13.80d

注：a、b、c……系亲本Gca值差异显著性序号，具相同序号者之间，其差异未达新复极差测验的0.05显著标准。

中国农业大学学报 2021, 15(3 :29-34Journal o f China A g ricultur al U niv ersity
氮素形态对专用小麦旗叶酶活性及籽粒蛋白质和产量的影响
赵 鹏 1 何建国 2 熊淑萍 1 马新明 1*
(1. 河南农业大学 河南省作物生长发育调控重 点实验室 , 郑州 450002;
2. 河南省农业科学院 农业经济与信息研究中心 , 郑州 450002
摘 要 针对专用小麦栽培的氮素合理利用问题 , 在盆 栽条件 下 , 研 究氮素 形态对 不同专 用型小 麦旗叶 谷氨酰胺 合成酶 (GS 、 谷氨酸合成酶 (GO GA T 活性和籽粒蛋白质及产量的影响 。 结果表明 :铵态氮 (N H 4+-N 能提高强筋 小麦豫麦 34、 中筋小麦豫麦 49旗叶的 GS 和 GO GA T 活性 , 硝态 氮 (NO 3--N 则能 提高弱 筋小 麦豫麦 50旗叶的 GS 和 GO GA T 活性 。 施用铵态氮 和 酰胺 态氮 (N H 2-N 有利 于提 高 强筋 、 中 筋 和弱 筋小 麦 籽粒 蛋白 质 含量 , 而 NO 3--N 则不利于提高籽粒蛋白质含量 。 小麦籽粒蛋白质含量与旗叶 GS 活性呈正相 关 。 NO 3--N 可 提高强筋和 弱筋小麦产量 , N H 2-N 能提高 中筋小麦产量 。
关键词 氮素形态 ; 专用小麦 ; 谷氨酰胺合成酶 ; 谷氨酸合成酶 ; 蛋白质含量 ; 产量
中图分类号 S 512. 1; S 311 文章编号 1007-4333(2021 03-0029-06 文献标志码 A
收稿日期 :2021-09-10
项目 : 自然科学 资助项目 (30771266 ; 农业部行业专项 (20210328
第一作者 :赵鹏 , 副研究员 , 博士 , 主要从事植物营养和生理生态 研究 , E -mail:zhao peng @henau. edu. cn
通讯作者 :马新明 , 教授 , 博士生导师 , 主要从事作物生理生态与 农业信息技术研究 , E -mail:x inmingma@126. com
Studies on the effects of different nitrogen form s on enzyme activity
in flag leaves in wheat and protein and yield of grain
for specialized end -uses
ZH AO Peng 1, HE Jian -gu o 2, XION G Shu -ping 1, MA Xin -m ing 1*
(1. Henan Key Laboratory for R e gulati ng and Controlling Crop Growth and Development,
Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China;
2. Agricultural Economy ﹠ Information R es earch Center, H enan Academy of Agricultural Sciences, Zhengz hou 450002, China
Abstract To unde rsta nd re asonable utiliza tio n of nitro ge n of end -use -specific cultiv ars, e ffects o f diffe rent fo rms of nitro ge n on a ctivity o f GS a nd GOGAT in flag le av es a nd grain yield a nd prote in in wheat w ere s tudie d under po t experiments. The results show ed tha t NH 4+-N increa sed activitie s o f GS and GO GAT in fla g le av es o f stro ng -g luten cultiva r, Yumai 34a nd a medium -gluten cultiv ar, Yuma i 49; while NO 3--N increa sed activitie s of GS and GOGAT in fla g lea ves o f a wea k -g luten cultiv ar, Yumai 50. NH 4+-N a nd NH 2-N we re be neficial but NO 3--N wa s unfa vo ra ble to enha ncement o f g ra in pro te in co nte nt in all the three g luten types o f cultiva rs. A po sitiv e co rre lation w as fo und be tw een grain protein conte nt a nd GS a ctivity in fla g le av es. NO 3--N increa sed g ra in yie ld o f stro ng -glute n and we ak -g luten cultiva rs while NH 2-N increas ed gra in yield of me dium -g luten c ultiva rs.
Key words nitrog en forms; w h