王應黨，任自超，王沖，林坤，李思同，田順順，郭鳳芝，郭凌云，葛振勇，李順，任慶國

（菏澤市農業(yè)科學院，山東 菏澤 274000）

黃淮地區(qū)屬溫帶季風氣候，雨熱同期，光照適宜，灌溉設施便利，特別適合小麥生長。黃淮麥區(qū)是我國冬小麥的主要生產區(qū)[1]，播種面積和年產量均占國內該指標的1/2 以上，居全國第1 位[2]。因此，該區(qū)小麥高產穩(wěn)產對保障我國糧食安全具有重要意義[3]。

小麥高產穩(wěn)產受多種因素的影響，其中關鍵的內在因素是小麥品種（系），而準確評價小麥品種（系）可為優(yōu)異小麥品種選育提供優(yōu)異親本[4]。此外，在育種技術上，小麥高產穩(wěn)產依然長期需要常規(guī)雜交育種技術，通過田間農藝性狀的整體表現來評價小麥品種（系）的優(yōu)劣[5]。因此，綜合評價小麥品種（系）農藝性狀，篩選小麥高產的優(yōu)異型親本，對小麥新品種（系）選育和遺傳研究具有重要意義。前人在小麥品種（系）農藝性狀綜合評價方面的研究已有較多報道。如，張凡等[6]對黃淮麥區(qū)620 份小麥品種（系）的農藝性狀進行綜合評價，篩選出91 份較為優(yōu)異的種質材料；倪永靜等[7]對國內外30 份小麥品種（系）的農藝性狀進行綜合評價，篩選出6 份中矮稈高產型品種；杜曉宇等[8]對參加黃淮南片區(qū)試的39 份小麥品種（系）的主要性狀進行綜合評價，篩選出10 份較為優(yōu)異的種質材料；張婷等[9]對黃淮麥區(qū)263 份小麥品種（系）的農藝性狀進行比較分析，認為可以依據小麥品種（系）農藝性狀的表現及多樣性來篩選符合育種目標的親本材料；王光祿等[10]對國外94 份小麥品種（系）的主要農藝性狀進行聚類分析，篩選出6 份高產型品種。

山東省和河北省為黃淮麥區(qū)的重要組成部分，該區(qū)地勢平坦、土壤肥沃，機械化程度高，冬小麥種植面積較大、單產較高[11]。而前人有關黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的研究中專門針對山東和河北地區(qū)的小麥品種（系）研究較少，對黃淮麥區(qū)小麥品種（系）進行評價時適當引入山東和河北小麥品種（系）可以增加黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的遺傳多樣性。鑒于此，選用以山東品種為主的黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）為試驗材料，對其主要農藝性狀的遺傳多樣性進行分析，采用多元統(tǒng)計建立綜合評價指標，篩選優(yōu)異種質資源，旨為小麥高產育種提供評價方法和親本材料。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料為黃淮麥區(qū)小麥品種（系）150 份，其中，來源于山東的品種（系）有129 份（魯中82 份、魯西南19 份、魯西北8 份、魯東南7 份、魯東北6份、魯西5 份、魯東2 份），來源于河北的品種（系）有21 份（冀中南20 份、冀北1 份）。小麥種子均由菏澤市農業(yè)科學院提供。

1.2 試驗方法

1.2.1 試驗設計 田間試驗于2020～2021 年在菏澤市農業(yè)科學院試驗地進行。前茬作物為玉米，秸稈全部粉碎還田?；┝姿岫@375 kg/hm2、硫酸鉀225 kg/hm2和尿素300 kg/hm2，深耕30 cm、旋耕2 遍后人工條播小麥。采用隨機區(qū)組設計，每份材料均種植2 行，行長1.6 m，行距25 cm，株距2～3 cm。小麥其他管理措施同大田常規(guī)。

1.2.2 測定項目與方法

1.2.2.1 小麥農藝性狀測定。參照《小麥試驗記載項目標準》[12]，測定小麥的株高、穗長、每穗小穗數、穗粒數、單株有效分蘗數、粒質、粒整齊度和千粒重。

1.2.2.2 小麥品種（系）綜合評價。參照胡標林等[13]和代攀虹等[14]，采用綜合評價值（D值）法對小麥品種（系）進行綜合評價。主要程序包括：

（1）遺傳多樣性分析。對150 份小麥品種（系）的8 個農藝性狀進行描述性統(tǒng)計，利用Shannon-Wiener 遺傳多樣性指數（H＇）對各性狀的遺傳多樣性進行分析。

（2）主成分分析。對8 個農藝性狀進行主成分分析，依據累積貢獻率＞80%的準則提取前p個主成分，用以替代原有8 個農藝性狀信息進行評價，計算所有品種（系）在這些主成分上的得分。

（3）隸屬函數分析。利用隸屬函數法將所有品種（系）在提取的各個主成分上的得分值進行標準化（標度區(qū)間［0，1］），根據各個品種（系）在所提取的各個主成分上的標準化得分的加權平均數，計算所有品種（系）的D值。

（4）層次聚類分析。以各個品種（系）的D值為指標進行層次聚類分析。

1.2.3 數據統(tǒng)計與分析 利用Microsoft Excel 2021 軟件進行數據整理。參照Keylock[15]方法進行遺傳多樣性指數評價。利用SAS 9.4 軟件進行農藝性狀的描述性統(tǒng)計以及相關分析、主成分分析和聚類分析[16]，聚類結果在軟件RStudio 4.2.2 中可視化。

2 結果與分析

2.1 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農藝性狀的遺傳多樣性分析

150 份小麥品種（系）的統(tǒng)計結果（表1）顯示，8 個農藝性狀的CV為5.66%～30.96%，差異較大，其中單株有效分蘗數的CV最大。表明該群體小麥的各個農藝性狀均存在不同程度的多樣性，其中單株有效分蘗數的多樣性水平最高，改良空間最大。因此，在對小麥品種（系）進行評價時不能僅僅依靠單一性狀，應利用多個性狀進行綜合評價。

表1 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）各農藝性狀的描述統(tǒng)計及其遺傳多樣性指數Table 1 Summary statistics and genetic diversity index of agronomic traits of wheat varieties（lines）in Huanghuai wheat region

8 個農藝性狀的H＇為0.29～2.05，其中穗長的指標值最大，其次是千粒重（2.03）；平均值為1.62，其中株高、穗長、每穗小穗數、穗粒數、單株有效分蘗數和千粒重的指標值高于平均值。表明不同農藝性狀的遺傳變異對黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）遺傳多樣性的影響程度不同，其中株高、穗長、每穗小穗數、穗粒數、單株有效分蘗數和千粒重的影響程度較大。

2.2 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農藝性狀的相關分析

相關性反映了性狀之間的內在聯系，不同性狀之間的相關性不同，說明這些性狀間存在信息的重復和消減。相關分析結果（表2）顯示，株高與單株有效分蘗數（r=0.186）呈顯著正相關；穗長與每穗小穗數（r=0.459）和穗粒數（r=0.316）呈極顯著正相關，與單株有效分蘗數（r=-0.164）呈顯著負相關；每穗小穗數與穗粒數（r=0.289）呈極顯著正相關，與單株有效分蘗數（r=-0.200）呈顯著負相關；穗粒數與單株有效分蘗數（r=-0.372）和千粒重（r=-0.238）呈極顯著負相關；粒整齊度與千粒重（r=0.247）呈極顯著正相關；其他性狀之間的相關性均未達到顯著水平。表明8 個農藝性狀之間存在不同程度的信息重復和消減。因此，在對小麥品種（系）進行評價時，不能簡單直接地利用表型性狀進行評價，否則會影響評價結果的真實性。

表2 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）不同農藝性狀之間的相關系數Table 2 Correlation coefficients of agronomic traits of wheat varieties（lines）in Huanghuai wheat region

2.3 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農藝性狀的主成分分析

主成分分析可以將存在信息重復和消減的相關性狀轉換為一組新的獨立的指標，替代原有的性狀信息。主成分分析結果（表3）顯示，前6 個主成分的累積貢獻率為87.51%。表明這6 個主成分信息可以覆蓋原有8 個農藝性狀87.51%的信息。因此，本研究利用6 個主成分對小麥品種（系）進行評價。

表3 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農藝性狀前6 個主成分的特征向量、特征值、貢獻率和累積貢獻率Table 3 Eigenvector，eigenvalues，contribution rate and cumulative contribution rate of first six principal components of agronomic traits of wheat varieties（lines）in Huanghuai wheat region

每個主成分在各個性狀上的特征向量差異較大。其中，第1 主成分中，穗長（0.492）、每穗小穗數（0.502）和穗粒數（0.537）的特征向量較大，可以看作穗部因子；第2 主成分中，千粒重的特征向量（0.594）較大，可以看作產量因子；第3 主成分中，株高的特征向量（0.580）較大，可以看作株高因子；第4 主成分中，粒質的特征向量（0.823）較大，可以看作粒質因子；第5 主成分中，粒整齊度的特征向量（0.661）較大，可以看作粒整齊度因子；第6 主成分中，單株有效分蘗數的特征向量（0.679）較大，可以看作有效分蘗數因子。

2.4 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的綜合評價

150 個小麥品種（系）的D值為0.255～0.695，差異較大，其中D值＞0.600 的品種（系）有17 個，分別是山農25771、泰農108、魯原158、魯原309、TKM0311、LS4607、魯研148、BY598、衡觀35、魯麥23、衡4399、LS4942、鑫麥296、LS5634、冀麥325、景陽670、菏麥07154-4（表4）。表明黃淮麥區(qū)150 個小麥品種（系）的綜合評價差異較大，其中有17 個品種（系）綜合評價較好。

表4 試驗材料編號、名稱、來源以及D 值Table 4 Code，name，source and D value of wheat materials tested

按照參試小麥品種（系）數量5%的比例，分別選取D值較低和較高的品種（系）各8 份進行比較，結果（表5）顯示，D值較高品種（系）的平均穗長、每穗小穗數、穗粒數和粒整齊度均顯著＞D值較低品種（系），且這4 個農藝性狀與D值的相關性均達到了極顯著正相關。表明D值高的品種（系）具有穗頭長、穗粒數多、每穗小穗數多、粒整齊的特點。因此，D值可以作為小麥品種（系）綜合評價的重要參考指標。

表5 低D值（top 5%）與高D 值（top 5%）小麥品種（系）的農藝性狀平均值以及D 值與農藝性狀的相關分析Table 5 Means of materials phenotype with low D value（top 5%）and high D value（top 5%）and correlation coefficients between D value and agronomic traits of wheat varieties（lines）

2.5 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的聚類分析

基于D值對150 份小麥品種（系）進行層次聚類（圖1），計算每個類群小麥品種（系）的農藝性狀平均值（表6）。結果表明，150 份小麥品種（系）劃分為5 個類群：第玉類群包含11 份材料，分別是山農25771、泰農108、魯原158、魯原309、TKM0311、LS4607、魯研148、BY598、衡觀35、魯麥23 和衡4399，其中有8 份來源于魯中地區(qū)、1 份來源于魯東地區(qū)、2 份來源于冀中南地區(qū)，該類群小麥品種（系）D值平均值最高（0.643），整體表現優(yōu)異，屬于優(yōu)異型；第域類群包含35 份材料，主要來源于魯中、魯西南和冀中南地區(qū)，該類材料各個性狀表現均較好，無突出性狀表現，屬于較好型；第芋類群包含61 份材料，主要來源于魯中和魯西北地區(qū)，該類材料各個性狀整體表現一般，屬于中等型；第郁類群包含41份材料，主要來源于魯中和魯西南地區(qū)，該類材料多數性狀表現較差，屬于較差型；第吁類群包含2 份材料，來源魯中和冀北地區(qū)，該類材料多數性狀表現很差，屬于最差型。但第芋類群和第郁類群材料具有較高的單株有效分蘗數。

圖1 基于D 值的150 份小麥品種（系）聚類圖Fig.1 Clusters of 150 wheat varieties（lines）based on D value

表6 不同類群小麥各個農藝性狀的平均值Table 6 Mean value of each agronomic trait of different wheat groups

通過對每個類群品種（系）8 個主要農藝性狀的平均值及其D值進行整體分析發(fā)現，第玉類群材料整體表現優(yōu)異，具備好的穗長、每穗小穗數、穗粒數、粒整齊度和千粒重性狀；第域類群材料各個性狀整體表現較好；第芋類群整體表現中等，第郁類群整體表現較差，第吁類群整體表現最差，但第芋類和第郁類均具有較高單株有效分蘗數的特點。

3 結論與討論

3.1 討論

3.1.1 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）農藝性狀的遺傳多樣性 種質資源是小麥新品種選育的基礎[17]，農藝性狀的遺傳多樣性分析是種質資源研究的基本方法[18]。變異系數可以反映農藝性狀的多樣性水平，遺傳多樣性指數可以反映小麥品種（系）遺傳變異的大小[19]。以來源于山東為主的黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）為研究群體，對其8 個農藝性狀進行遺傳多樣性分析，結果顯示，8 個農藝性狀的CV為5.66%～30.96%，其中單株有效分蘗數的CV最大，表明該性狀多樣性比較豐富，具有較大的改良空間；8 個農藝性狀的遺傳多樣性指數為0.29～2.05，其中穗長的多樣性指數最高，千粒重具有較高的多樣性指數（2.03），這與曾潮武等[20]的研究結果較為一致。本研究群體小麥8 個農藝性狀遺傳多樣性指數的平均值為1.62，其中株高、穗長、每穗小穗數、穗粒數、單株有效分蘗數和千粒重的多樣性指數高于平均值，表明這6 個農藝性狀的遺傳變異對黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）遺傳多樣性的影響較大。綜合來看，本研究選用的黃淮麥區(qū)小麥品種（系）具有性狀多樣性高、遺傳變異豐富的特點，對環(huán)境適應能力較強，因此，育種者可以根據不同的育種方向從中挑選所需要的親本種質。

3.1.2 黃淮麥區(qū)小麥品種（系）的綜合評價 小麥農藝性狀受自身遺傳特性與外界環(huán)境的共同影響，是種質資源收集利用的基礎，通常利用農藝性狀進行多樣性分析[16]。但研究發(fā)現農藝性狀之間存在一定程度的相關性，這些相關性反映了性狀間具有內在聯系，而直接利用農藝性狀進行評價小麥品種（系）時存在信息的重復和消減。主成分分析法在保持原有大部分數據信息的基礎上，將這些相關性狀轉換為一組新的獨立的指標，同時還對農藝性狀數量進行有效降維，采用主成分分析法評價農藝性狀已有研究報道[21-23]；隸屬函數法則是將各個品種（系）在每個主成分上的得分值進行歸一化處理，進而對各個品種（系）進行綜合評價。本研究采用主成分分析法與隸屬函數法相結合的方法對黃淮麥區(qū)150 個小麥品種（系）的表現進行綜合評價，該方法已經在水稻[24]、小麥[25]、玉米[圓遠]、大豆[圓苑]等作物的農藝性狀綜合評價中得到應用，結果比較可靠，可以綜合評價出各個品種（系）的表現。本研究對8 個農藝性狀進行主成分分析后得到6 個新的獨立的主成分，再利用隸屬函數法計算得到綜合評價值（D值），進而對每個品種（系）進行綜合評價。結果發(fā)現，山農25771（0.695）、泰農108（0.687）、魯原158（0.672）、魯原309（0.668）、TKM0311（0.640）、LS4607（0.636）、魯研148（0.620）、BY598（0.617）、衡觀35（0.615）、魯麥23（0.612）和衡4399（0.611）的D值較高，其穗長、穗粒數、每穗小穗數、粒質、千粒重等性狀表現均突出，可以作為培育高產優(yōu)質小麥品種（系）的親本種質。對較高D值品種（系）與較低D值品種（系）的農藝性狀進行比較發(fā)現，較高D值品種（系）的穗長、每穗小穗數、穗粒數、粒整齊度等各個性狀整體表現較好。因此，采用主成分分析法與隸屬函數法相結合的方法綜合評價小麥品種（系）的整體表現是可行且有效的，D值的大小不僅可以評判小麥品種（系）的整體表現，還可以為小麥品種（系）評價方法提供理論依據。

3.2 結論

黃淮麥區(qū)150 份小麥品種（系）具有豐富的遺傳多樣性和農藝性狀的多樣性，農藝性狀的遺傳多樣性指數平均值為1.62，該群體小麥單株有效分蘗數（30.96%）和粒整齊度（20.46%）的變異系數較大，主成分分析將8 個農藝性狀轉換為6 個獨立的主成分，可覆蓋87.51%的原有性狀信息，篩選出山農25771、泰農108、魯原158、魯原309、TKM0311、LS4607、魯研148、BY598、衡觀35、魯麥23 和衡4399 共11 份優(yōu)異品種（系），可作為小麥育種的優(yōu)異親本種質。