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作者范:未知

  摘要秘:为了选育高产大粒小豆品种拨寒,本研究以180份小豆(Vigna angularis)品种为材料乌嘘,用灰色关联分析和相关性分析方法看辛,解析主要农艺性状对小豆单株粒重影响的主次关系高鸵捕,明确控制小豆产量的主要农艺性状釜势枯。结果显示跺握:所有主要农艺性状均明显影响小豆产量察,但贡献值具有一定差异浓送蒂,其关联度排序为靶炼:主茎粗?主茎节数?一级分枝数?单荚粒数?株高?叶面积?荚长?粒长?荚宽?花期?粒宽?百粒重精儒污。小豆单株粒重与主茎粗和主茎节数呈极显著正相关耐,一级分枝数与小豆单株粒重呈极显著负相关掏。这表明幢豢:主茎粗对小豆产量的影响最大嚼我写,主茎节数和一级分枝数对小豆产量的影响次之檄怯。在生产中板省多,为了提高产量痹谋撵,可以选择种植主茎粗和主茎节数较高秤么、一级分枝数较低的品种端。
  关键词瓮罐鄙:小豆;农艺性状;灰色关联分析;相关性分析
  中图分类号氖禾菊:S521.01 文献标识号才熬:A 文章编号先魄啡:1001-4942(2018)09-0013-06
  Abstract In order to select out adzuki bean accessions with large grain and high yield绰恕, 180 varieties of adzuki beans in different regions were used as experimental materials. We analyzed the primary and secondary relationship between main agronomic traits and grain weight per plant卷, and confirm the main agronomic traits that control adzuki bean production by gray correlation and correlation analysis. The results showed that all the main agronomic traits significantly affected the yield of adzuki bean翻滇乏, but the contribution value was different. The gray correlation degree ranked as follows典纠弦: diameter of main stem?node number of main stem?primary branch number?number of grains per pod?plant height?leaf area?pod length?seed length?pod width?flowering period?seed width?weight of a hundred seeds. The grain weight per plant of adzuki bean was extremely significantly and positively correlated with the diameter and node number of main stem. The primary branch number was significantly negatively correlated with the grain weight per plant. Our analysis showed that the diameter of main stem had the largest influence on the adzuki bean yield殿鹃捷, and the node number of main stem and primary branch numbers had the following effect. In order to increase the yield匣, we could choose to cultivate the accession whose diameter of main stem was thick扇裸额, node number of main stem was higher and primary branch number was lower.
  Keywords Adzuki bean; Agronomic traits; Gray relational analysis; Correlation analysis
  小豆(Vigna angularis)又名赤豆拧杰、?t小豆踢,属豆科豇豆属话,是一种高蛋白椽、低脂肪捶扣林、氨基酸种类齐全的作物电炬稿,具有药食两用性创峭。根据中国农业科学院品种资源研究所测定伍炔设,每100 g小豆干种子中平均含有22.4 g蛋白质玻,比禾谷类作物蛋白质含量高2~3倍;只含有1.2 g脂肪冕唾,但脂肪酸的种类却较多;另外还含有58.6 g糖类和4.9 g粗纤维[1]悸仁显。小豆同时含有丰富的矿质元素和维生素等营养物质蝗,包括钙吠熟特、磷蓟俩倾、钾秽、铁矮别、维生素A凑锨、维生素B粮侗、核黄素和尼克酸等[2]尸弧苦,具有通便锚、利尿划、净化血液和抗氧化等作用绕里,对各种疾病的预防和治疗具有一定效果[3辽列阂,4]喂墒。
  小豆原产于中国[5]啪,其种植历史悠久稀,距今已有2 000多年母,同时也是世界上小豆种植面积最大和总产量最多的国家楼锨滥,是小豆主要出口国蓝。除了少数高寒山区外将,中国各地均能种植小豆龚淳杭,主要产区集中在华北封侈撅、东北和江淮地区始玛,这些地区的小豆种植面积约占全国小豆种植总面积的70%[6]室。近年来泄间筋,美国和加拿大也在大力发展推广小豆种植生产稠,并以出口为目的险规蠕,是中国的主要竞争对手斜社门。而由于地理和历史原因手,中国生产上使用的小豆品种多是地方品种沟忙尸,一般比较混杂哀,优良品种较少[7]胸,品种也以系统选育的居多舱。伴随着传统优质品种的退化以及市场需求的改变脐缚浩,为了保证小豆生产水平持续稳定发展膘俄,进一步提高小豆的国际市场竞争力侈,选育优质廷谱佛、早熟忿、高产唾豆、大粒的新品种已成为一个亟待解决的问题膜香。   小豆产量是一个多因素控制的数量性状惜涧,由各因素互相协调阂刺、共同控制蝎辽撵,最终影响着小豆产量[8]敞鸿。灰色关联度分析可以将外观复杂咖、数据散乱的随机过程看作一个灰色过程腔,通过一定的方法梳理系统间各因素的主次关系介彪县,找出影响最大的因素[9]擞。关联度反映了因素之间的密切程度匆,关联度越大嗡,则表示该因素对应变量的影响越大得。该方法已被广泛应用于小麦痞、玉米桶奇、大豆等各种大田作物[10-12]娠卉茫。
  相关性分析是一种重要的统计学分析方法苍丹和,对多个变量间进行相关性分析萎,可以衡量出两个变量间的相关密切程度程抖。在作物育种中运用相关性分析屁捶,可以通过性状间呈显著或者极显著的状态城仆,有效提高有效性状的选择步饰,能够提高育种工作的准确率和工作效率绘碘。
  本研究通过统计小豆的主要农艺性状数据熬,用灰色关联法和相关性分析法共同分析影响小豆产量的主要因素衰,明确主要农艺性状对小豆单株粒重影响的主次关系碌,为下一步小豆品种选育提供可靠的基础参考挡铃。
  1 材料与方法
  1.1 试验材料
  供试材料为近年来江苏省农业科学院经济作物研究所收集的来自泰国的6份小豆品种和国内12个省市的174份小豆品种藕扮,分别以A1―A180表示耗厢却。
  1.2 试验方法
  试验于2017年在江苏省南京市六合区竹镇镇金磁村(江苏省农业科学院六合基地)进行懦皆。其经度为118.83°E碧钙,纬度为32.35°N田函。属于亚热带季风气候渐笺,每年的6月下旬至7月上旬为梅雨季节亲沛橡,年平均温度约15.4℃剑惹,年极端气温最高温度为39.7℃左右遣,最低温度为-13.1℃左右靠,年平均降水量1 106 mm泼。小豆种植时间为6月26日温党。每个品种种植一垄寸甜清,垄长3 m俺士,每垄种2行蹋,株距30 cm左右巧嫌,每穴4粒种子缅介兽,垄间隔45~50 cm兼,出苗后留下2株焕。
  田间管理按照一般大田管理方式久建沃,各项栽培管理措施保持一致蚕同,治虫不治病坷默。盛花期时测量株高和叶面积(取自主茎从上往下数第三片复叶)卧仍礁,成熟后测定主茎粗记脆、一级分枝数恍梁、主茎节数敛、荚长鳞窜迁、荚宽污惰焦、百粒重掇告乓、单荚粒数侥略本、单株粒重襄脐告、粒长和粒宽合,每个性状值重复测10次胚缺嘲。
  1.3 分析方法
  1.3.1 主要农艺性状的变异系数 为了比较品种间的离散程度黎,按照梁春波等[13]的方法求出主要农艺性状的变异系数喇坟揣。
  1.3.2 小豆单株粒重和主要农艺性状间关联度的计算 由于系统中各因素的量纲并不相同党势疾,这样的数据很难进行比较违团尾,而且它们的几何曲线比例也不相同港的,需要将原始数据消除量纲巨,转化为可比较的数据数列[14]封瞪。然后按照王海杰等[15]的方法胎炕,将各种农艺性状视为一个整体的灰色过程旁臂艘,小豆单株粒重为母序列洽,各农艺性状为子序列抄茬蛇,根据公式求出关联度菲串瑟。计算公式为憾零袱:
  绝对差值△i(k)=|Xi(k)-X0(k)| ;
  关联系数Yi(k)=
  minimink△i(k)+ρmaximaxk△i(k)△i(k)+ρmaximaxk△i(k) 弟额。
  式中囱,maximaxk△i(k)表示两极最大差啸,minimink△i(k)表示两极最小差郡,分辨率ρ取0.5圈呸。
  1.3.3 小豆各主要农艺性状间的关联度计算 根据灰色分析系统理论楔钠文,按照王海杰等[15]的方法患然鞋,分别以各农艺性状依次为母序列龄,其它农艺性状为比较序列即子序列康,求出各主要农艺性状之间的关联度颠埂巷。
  1.4 数据处理
  用软件IBM SPSS Statistic 20进行Pearson相?P性分析嫡灯。
  2 结果与分析
  2.1 小豆主要农艺性状的数据统计
  将原始数据进行极差分析可知汕饰,小豆不同品种各主要农艺性状之间有较大差异题小,差异区间株高在13~54 cm嫁东渐,叶面积在75.11~174.72 cm2俗,粒长在4.15~10.09 mm嫂,粒宽在2.97~6.37 mm店,百粒重在3.64~18.31 g克,一级分枝数在0.2~6.0个丁,单荚粒数在4.1~11.5个池靶拘,荚宽在3.68~9.00 mm窜,荚长在6.38~11.11 cm辩,单株荚数在4.80~49.60个土施泊,主茎粗在3.86~9.60 mm口为凄,主茎节数在8.6~23.0个蛊败沛,单株粒重在3.70~35.33 g糙。
  从表1中可以看出奉曹,一级分枝数的变异程度最大摄恒,变异系数为71.39%赖贫哺,品种之间的差异最大劝。 另外花期盯躺、百粒重和单株粒重的变异系数均超过20%乔环操。荚长的变异程度最低钝艇,变异系数为11.15%星芍钳,品种间的差异最小穷氖。
  2.2 小豆单株粒重和主要农艺性状之间的关联度分析
  按照王海杰等[15]的方法雷,将原始数据进行处理徽费,得到不同品种小豆的主要农艺性状与单株粒重之间的关联度伞吗烧。由表2可知拔匹兜,所有主要农艺性状均明显影响小豆的单株粒重靶,但贡献有所差异鞘,其关联度排序为估设:主茎粗?主茎节数?一级分枝数?单荚粒数?株高?叶面积?荚长?粒长?荚宽?花期?粒宽?百粒重爽。该结果表明蛔奢河:主茎粗对小豆单株粒重的影响最大菲,主茎节数和一级分枝数对其影响次之乓暖,粒宽和百粒重对其影响小柬傻测。
  2.3 小豆各农艺性状之间的关联度分析
  将小豆各主要农艺性状的标准化值按照公式计算卢厦,得到小豆主要农艺性状之间的关联度矩阵莱苗恃。由表3可知量添,小豆粒长须、粒宽和百粒重与其它农艺性状关联度的紧密程度排序是一样的疽,都是荚宽>花期?荚长?叶面积?株高?单株粒重?主茎节数?主茎粗?一级分枝数?单荚粒数彪嗡废。因此怠,对小豆籽粒影响大的农艺性状是荚宽想挝、花期和荚长捞,影响小的农艺性状是一级分枝数和单荚粒数埔。在选育小豆大粒品种时应优先考虑荚宽活乌、花期和荚长这三个农艺性状羡槽颁。另外画鲍截,株高和分枝数对小豆主茎粗和主茎节数影响大某恰逢,荚宽对小豆百粒重影响最大弹墟挛。对小豆株高县八、一级分枝数和主茎节数影响最大的因素都是主茎粗溺,影响最小的因素都是百粒重酣草,同时对叶面积和单荚粒数影响最小的因素也是百粒重皖敲。
  2.4 小豆各农艺性状间的相关性分析