14个黑小麦品种的适应性综合评价（一麦众承 乌日力格）

各位老师，大家好！我是“一麦众承”第一组“育麦传奇”的乌日力格，本组组长是李伟老师，组员有欧行奇、牛新印、孙旭亮、王延训、丁长生、王小兵、王华生、王康君、马永周、程天灵、马甲良、张灿、杨学举、袁玉、张传月、张琨、吕永军、杨徳龙、宋晓霞、陈朝阳、付永全、侯国望和马杰老师。与大家分享值日文章，不足之处，敬请各位老师批评指正。

黑小麦(Triticum aestivum L.)是小麦籽粒种皮颜色呈紫色、深紫色或紫蓝色的一类小麦的总称，其蛋白质，花青素，钙、铁、锌、硒等微量元素含量均显著高于普通小麦，是功能型食品和保健型食品的理想原材料。近年来，随着全球经济的发展，信息技术的广泛运用，人们对美好生活的需求不断细化，现有的小麦生产力已无法满足人们的需求。黑小麦因具有独特的特性和丰富的营养价值而被广泛关注。

综合评价黑小麦品种，对新品种选育及推广应用具有重要意义。近年来，多元统计分析已应用于谷子、高粱、玉米等作物品种综合评判，从产量和农艺性状等多个指标分析评价，全面、客观地反映品种间的差异性及综合表现。然而，前人对黑小麦品种综合评价研究多采用多元统计分析方法的却鲜见报道，本研究利用主成分分析和灰色关联度分析，对14个黑小麦引进品种进行综合分析评价，以期为兴安盟地区黑小麦新品种选育及推广应用提供理论依据。

为综合评价黑小麦品种在兴安盟地区的种植表现，本研究对14个黑小麦品种的10个主要农艺性状进行了相关性分析、主成分分析和灰色关联度分析，结果表明，10个农艺性状变异系数存在一定差异，变幅为7%~45%，其中产量变异系数最大（45%），容重变异系数最小（7%）；主成分分析时，根据特征值大于1的原则，共提取4个主成分因子，主成分1贡献率最大（43.509%），4个主成分累积贡献率为90.572%；主成分综合得分排在靠前的有SKLY2022-1、SLMDY2022-1、MDY2022-1、QY2022-3-1、XAM2023-1、YL2022-1；灰色关联度综合得分排在靠前的有XAM2023-2、QY2022-1、SKLY2022-2、SKLY2022-1、SLMDY2022-1、QY2022-3-1；综合主成分分析和灰色关联分析，SKLY2022-1、SLMDY2022-1、QY2022-3-1的综合性状表现优异，适宜在兴安盟地区推广种植。

1材料与方法

1.1试验地概况

试验于2023年在内蒙古兴安盟乌兰浩特市兴安盟农牧科学研究所试验基（121°56′15.14″E，46°10′27.89″N；平均海拔为299 m）地开展，属于温带大陆性季风气候。土壤类型为栗钙土，土质为壤土，地势平坦，前茬为玉米，肥力中等，具备灌溉条件。该地年平均气温4.1 ℃，年降水量416.7 mm，无霜期140 d左右；2023年4～10月份生长季节：月平均气温17 ℃，总日照时数1670h，总降水625 mm，无霜期158天。

1.2试验材料与方法

参试材料为区内外引进种质资源，共计14份（附表1）。试验采用随机区组排列，设3次重复，行长5 m，等行距播种（行距20 cm），小区面积10㎡（2 m×5 m）。播量18 ㎏/亩，播种深度以3～5 cm，采用垄作条播种植。

1.3统计分析

试验数据采用Excel2007、SPSS26.0数据处理系统进行统计分析处理。

1.3.1主成分分析

利用SPSS26.0对14个黑小麦品种的11个主要性状进行主成分分析，提取特征值大于1的成分作为主成分，分析主成分特征值与贡献率；计算各参试品种主成分得分及综合得分，按照综合得分对参试品种进行综合评价。

1.3.2灰色关联度分析

依据灰色关联度分析方法，将14个品种作为一个灰色系统，每个品种为系统中的一个因素。取各性状最优值构建理想品种，记作X0为参考序列。以参试品种的各性状构成的数列作为比较序列，参试品种记作Xi(i=1，2，3，……14)；各性状用Ki表示（i=1，2，3，……11）。

计算关联度，根据关联系数大小值，判断关联程度，关联度越大，表明该品种综合性状表现越好；反之，综合表现越差。

2 结果分析

2.1 各品种主要农艺性状及产量表现

由表1可见，各性状变异系数存在一定差异，变幅在7%~45%之间，变异系数由高到低排序为产量＞有效分蘖数＞株高＞穗长＞主穗小穗数＞单株穗数＞主穗粒数＞主穗粒重＞千粒重＞容重，其中产量变异系数较大，分别为45%，容重变异系数最小，为7%。

2.2 相关性分析

将10个主要性状进行相关性分析，结果表明（表2），各性状之间存在一定相关性。其中，株高与容重、产量呈极显著正相关，与穗长、千粒重呈显著相关，与有效分蘖数呈显著负相关；穗长与容重和产量呈显著正相关；有效分蘖数与千粒重呈显著负相关；主穗小穗数与千粒重呈显著负相关；主穗粒数与主穗粒重呈极显著正相关；千粒重与容重呈极显著正相关，与产量呈显著正相关；容重与产量呈极显著正相关。

2.3 主成分分析

对小麦品种的评价不能用单一性状表现作判断，主成分分析方法是将原有的多个具有相关性性状指标，通过降维归纳成新的不相关主成分，且新的主成分能够反映原有性状指标的大部分信息，通过主成分进行综合评价。

由表3可见，利用SPSS 26.0对14个黑小麦品种的10个主要性状进行主成分分析，提取了特征值大于1的主成分四个，主成分1、2、3、4的特征值分别为4.351、2.256、1.233、1.217，各性状指标在不同主成分上的载荷见表4，其贡献率分别为43.509%、22.564%、12.332%、12.166%，累计贡献率为90.572%，表明提取的4个主成分可以反映14个参试品种10个农艺性状综合表现。

主成分1中容重、产量、千粒重、株高有较高载荷值；主成分2中较高载荷值的性状为主穗粒数、主穗粒重；主成分3中较高载荷值的性状为单株穗数；主成分4中较高载荷值的性状为穗长、主穗小穗数和有效分蘖数。根据这些主成分反映出的特点表明，主成分1可归纳为产量因子；主成分2可归纳为穗因子；主成分3可归纳为成穗因子；主成分4可归纳为穗形成因子。

由表6可见，各参试品种灰色关联度综合得分排在前6位的是X11、X2、X9、X8、X7、X1；灰色关联度值较低有X4、X14、X5，表明在该地区综合表现较差。

将灰色关联度评价结果与主成分综合得分结果进行相关性分析，2种评价结果相关系数为0.791（P＜0.01），说明表明评价结果一致性较好。

3 讨论

小麦育种的主要目标之一是培育高产品种，穗数、穗粒数和千粒重是小麦产量的三要素。不同程度制约和协调产量的高低，单位面积穗数越多，每穗粒数相应减少；在同一品种的正常条件下，单位面积穗数越少，每穗粒数越多。不同品种往往单位面积穗数差异较大，大穗型品种较多穗型品种穗数少，但大穗型品种的平均穗粒数要比多穗型品种穗粒数多。

本研究考察的10个农艺性状变异程度不同，有4个性状的变异系数超过20%，变异系数由大到小依次为产量＞有效分蘖数＞株高＞穗长＞主穗小穗数＞单株穗数＞主穗粒数＞主穗粒重＞千粒重＞容重，其中变异系数较大的是产量（45%），变异系数最小的是容重（7%）。由此可知，产量、有效分蘖数、株高、穗长等性状变异丰富，表明这些性状在遗传改良潜力巨大，可通过选育良种和优化主要栽培措施的方式，得到较大程度的改善，从而达到优质高产的目的。主穗粒重、千粒重、容重等遗传改良差异不大，表明供试材料在这些性状表现较为稳定，且容重尤其稳定，这结果与管利军、王绘艳等研究结果相近，而与袁青锋等人结果有所差异，这是因为品种特性和地理环境不一致所导致。

在相关性分析下，有效分蘖数、主穗小穗数与千粒重呈显著负相关；主穗粒数与主穗粒重呈极显著正相关；千粒重与容重呈极显著正相关，与产量呈显著正相关；容重与产量呈极显著正相关。这与郭鹏燕等；赵风兰等等研究结果不一致，他们研究发现穗数、穗粒数、千粒重与小区产量达到极显著正相关，认为穗数、穗粒数、千粒重对产量影响有很大的直接作用。这说明不同地区、不同品种的差异对产量构成影响不同。

主成分1中容重、产量、千粒重、株高有较高载荷值；因此主成分1称为产量因子，且增大主成分1因子，有效分蘖数和主穗小穗数相对应减少，因此主成分1适中偏高较好，故达到高产的目的；主成分2中较高载荷值的性状为主穗粒数、主穗粒重，主成分2称为穗因子，主穗粒数增加，但千粒重降低，故主成分2适中偏低较好；主成分3中较高载荷值的性状为单株穗数，称为成穗因子，单株穗数增加，主穗小穗数会相对应降低，因此主成分3适中偏低较好；主成分4中较高载荷值的性状为穗长、主穗小穗数和有效分蘖数，称为穗形成因子，穗长增加、主穗小穗数和有效分蘖数，主穗粒重、千粒重相对应降低，因主成分4适中偏低较好。

主成分综合得分结果表明，SKLY2022-1、SLMDY2022-1、MDY2022-1、QY2022-3-1、XAM2023-1、YL2022-1等参试品种排名靠前，其适应性的综合表现较好；排名靠后的有QY2022-3-2、XAM2023-5、XAM2023-3，表明这3个品种在兴安盟地区适应性相对较差。灰色关联度分析结果表明，灰色关联度综合得分排在靠前的有XAM2023-2、QY2022-1、SKLY2022-2、SKLY2022-1、SLMDY2022-1、QY2022-3-1；灰色关联度值较低有QY2022-3-2、XAM2023-5、XAM2023-3，表明在该地区综合表现较差。将灰色关联度评价结果与主成分综合得分结果进行相关性分析，2种评价结果相关系数为0.791（P＜0.01），说明表明评价结果一致性较好，验证了评价结果的准确性。

4 结论

本研究对14个黑小麦品种的10个主要农艺性状进行了相关性分析、主成分分析和灰色关联度分析综合分析发现，各农艺性状间变异系数存在一定差异，变幅为7%~45%，其中产量变异系数最大（45%），容重变异系数最小（7%）；主成分分析时，根据特征值大于1的原则，共提取4个主成分因子，主成分1贡献率最大（43.509%），4个主成分累积贡献率为90.572%；主成分综合得分排在靠前的有SKLY2022-1、SLMDY2022-1、MDY2022-1、QY2022-3-1、XAM2023-1、YL2022-1；灰色关联度综合得分排在靠前的有XAM2023-2、QY2022-1、SKLY2022-2、SKLY2022-1、SLMDY2022-1、QY2022-3-1；综合主成分分析和灰色关联分析，SKLY2022-1、SLMDY2022-1、QY2022-3-1的综合性状表现优异，适宜在兴安盟地区推广种植。