陈荣江，赵 晖，朱明哲，王国亮，胡 平，陈利风

(河南科技学院，河南新乡453003)

小麦是主要的粮食作物，随着我国社会经济的发展，人民生活水平的日益提高，人们对食物结构的需求开始由数量型向质量型转化。因此，小麦育种工作者不仅要注重小麦高产，更重要的是提高小麦的品质。前人曾利用对应分析，从小麦品种、性状间的亲疏关系进行了小麦聚类研究，如薛觉民等运用对应分析对山西省小麦进行生态区划研究［1］、肖枝洪等有对小麦品种(系)的耐湿性采用对应分析进行有效分类与综合评价［2］。对小麦产量与品质性状相互制约相互依存关系的研究报道也很多，如杨崇力、曹莉、曹俊梅、杨春霞等分别对小麦产量和品质性状相互关系进行了研究［3－6］，黄承彦等对小麦品种品质状况进行了分析［7］。然而上述研究由于试验条件、生态环境以及研究问题的角度不同，研究结果不尽一致。对2006－2007 年连续两年参加河南省小麦区试品种的产量、产量性状和品质性状进行对应分析和偏相关分析，以期为小麦品种改良目标及其性状相关性选择提供有益信息。

1 材料与方法

1.1 材料

分析资料来源于2006－2007 年河南省小麦区试高肥冬水组连续参试两年的品种试验结果。参试品种包括:泰麦2016、中作七号、321－2－3、中麦12、金豫麦2 号、平麦998、济麦4 号、温9912、许科99087、豫保1 号、泛麦8 号、轮选01－11、新89019、郑农20、金豫麦6 号、郑豫麦9987、漯9908、天丰18、03 中35，共19 个品种。分析的性状包括:①品质性状:密度(x1，g·L－1)、蛋白质(x2，%)、湿面筋(x3，%)、降落数值(x4，s)、吸水量(x5，mg·100 g－1)、形成时间(x6，min)、稳定时间(x7，min)和沉淀值(x8，ml);②产量性状:公顷穗数(x9，万)、穗粒数(x10，粒)、千粒质量(x11，g)和公顷产量(x12，kg)，共12 个性状。

1.2 方法

1.2.1 对应分析。对应分析是将R 型和Q 型因子分析相结合的一种多元统计分析方法。它将样品与变量结合起来分析，其结果能统一反映在一张图上，便于对统计参数进行专业解释。对应分析中的数据变换及分析步骤如下:

(2)因子分析。

(3)绘制对应分析图。为了能在一张二维图上清楚的表现各品种和指标之间的关系，这里分别提取R 型和Q 型因子分析的前两个因子R1、R2、Q1、Q2，再将Z 阵看成原始数据阵(第i 行看成第i 个样品，第j 列看成第j 个变量)，计算变量与样品的主因子值，然后将变量与样品的主因子值标在同一张图上。这样，根据变量与样品在坐标系F1－F2(G1－G2)中的位置关系，可以直观地解释品种、性状以及二者之间的亲疏关系。

1.2.2 偏相关分析。对多变量的相关分析，需要将其它变量加以固定，排除它们对所讨论的两变量相关的影响而得出的净相关，反映在多个变量中两两变量的真实相关关系。偏相关分析的步骤为:(1)记R 为因子变量x1，x2，…xp及目标变量Y 间的相关系数矩阵，先计算其逆阵:

3 结果与分析

3.1 各主要性状的平均值和变异系数

为了解参试品种产量性状和品质性状的平均水平及变异幅度，对各性状进行简单统计分析，见表1。

表1 参试各性状的平均值及变异系数Table 1 Averages and variation coefficients for the traits in tested varieties

结果表明，公顷产量平均为7 649.8 kg，变异系数为4.56%，参试品种在产量上的差异很小;公顷穗数、穗粒数及千粒质量3 个产量因素性状的变异系数均处于10%左右，差异不大。品质性状的变异系数在8%以下的依次为湿面筋(7.85%) ＞蛋白质(5.89%) ＞吸水量(5.3%) ＞密度(2.02%)，可知各品种的这些品质比较稳定;变异系数在10%～20%的品质性状依次为沉淀值(18.56%) ＞降落数值(12.71%)，为中等稳定性状;变异系数最高的性状为稳定时间(74.59%)和形成时间(39.94%)，这两个性状很不稳定，具有明显的改良空间。

3.2 参试品种的对应分析

为了解各参试品种的性状特征，首先对各品种及所考察的性状进行R 型因子分析。按累积方差贡献率选取两个主因子(其累积方差贡献率达77.78%，接近80%)，可基本反映参试品种的绝大部分信息，其因子载荷阵见表2。从表2 可见，第一主因子载荷中以稳定时间(x7)、沉淀值(x8)的载荷值较大，主要反映参试品种的品质信息，故称为品质因子。第一主因子值越大，表明其综合品质愈优;第二主因子降落数值(x4)的载荷最大，称为降落数值因子。然后，根据R 型因子分析结果进行Q 型因子分析，结果见表3。根据对应分析的原理，将各参试品种与诸性状的得分值分别标注在以公因子F1和F2所确定的坐标系上，图1，就可分辨品种与不同性状的亲疏关系。

表2 R 型分析的主因子载荷阵Table 2 Principal factors pattern of R

图1 19 个参试品种12 个性状的对应分析结果Fig.1 The corresponding analysis results of 12 traits of 19 varieties

表3 Q 型分析的主因子载荷阵Table 3 Principal factors pattern of Q

从图1 可以看出，按照品种与性状的距离大致可以分为三大类。第一类包括郑豫麦9987 (p)、金豫麦2 号(e)、天丰18 (r)、新89019 (m)、泛麦8 号(k)、03 中35 (s)、许科99087 (i)、豫保1 号(j)、漯9908 (q)，共9 个品种，这类品种表现为产量高，但综合品质欠佳，为高产中质类品种。第二类含平麦998 (f)、济麦4 号(g)二品种，属中产中质类品种。第三类包括泰麦2016 (a)、中作七号(b)、321－2－3 (c)、中麦12 (d)、温9912 (h)、轮选01－11 (l)、郑农20 (n)、金豫麦6 号(o)，共8 个品种，它们离高产性状指标距离较远，但与优质指标的密度(x1，g·L－1)、蛋白质(x2，%)、湿面筋(x3，%)、形成时间(x6，min)、降落数值(x4，s)很贴近，为中低产、中上质品种。品种各性状的平均值及标准差表明，第三类8 个品种的品质指标中密度、蛋白质、湿面筋、降落数值、稳定时间及沉淀值最高，第一类这些品质指标的对应值偏低，见表4。平均公顷产量依次为第一类＞第二类＞第三类。

表4 各类品种各性状的平均值及标准差Table 4 Averages and standard deviation of each trait in varieties from each category

3.3 偏相关分析

3.3.1 产量性状间的偏相关分析。产量因素性状与产量的偏相关分析结果显示，公顷穗数与穗粒数、千粒质量均极显著负相关，与公顷产量呈正相关(达0.1 水平显著)，见表5;穗粒数与千粒质量呈极显著负相关，与产量显著正相关。

表5 产量性状间的偏相关系数Table 5 Partial correlated coefficients among yield traits

千粒质量与产量显著正相关。3 个产量因素对产量的相关程度依次为穗粒数＞千粒质量＞公顷穗数。根据试验结果，可以看出，在保持公顷穗数600 万·hm－2的前提下，增加穗粒数、千粒质量，可以提高小麦产量。

3.3.2 品质性状间的偏相关分析。8 个品质性状的偏相关分析(表略)表明，密度与蛋白质、湿面筋均达显著正相关(相关系数分别为0.615 3*，0.653 8*)，形成时间与稳定时间呈极显著正相关(r =0.728 8＊＊)，吸水量与沉淀值显著负相关(r =－0.562 0*)，其它品质性状间的偏相关均未达显著水平。据此可知，选择密度高的品种，对提高小麦蛋白质与湿面筋含量有明显的效果。

3.3.3 产量性状与品质性状间的偏相关。小麦产量性状与品质性状间的偏相关分析结果(表略)，除产量与密度的正相关系数(0.372 0)较大外，其它性状间的相关性较低。说明产量性状与品质性状相互影响很小，因此，从产量性状与品质性状的相关性进行选择，对提高小麦品质很难凑效。在小麦育种过程中，除追求高产选育目标外，必须注重早代对品质性状的择优选取。

4 讨论

(1)根据河南小麦区试品种的表现，从产量上看，各参试品种均明显增产，若再适度提高穗粒数和千粒质量，将会使小麦产量更上一个台阶。从品质上看，大部分参试品种属中等品质。这可能与河南小麦育种目标逐渐由追求高产转向高产优质有关。一些育种单位，在采用生物技术保证高产的同时，从早代就对品质性状进行检测和选择，一些品质性状指标，如蛋白质、湿面筋等虽然得到相应的改善，但要将多种优良品质基因聚合到同一品种内，还需要进一步的努力。

(2)根据对应分析将19 个供试品种划分为三大类，并计算各类品种产量性状及品质性状的平均值和标准差，从而明确了各类品种的改良目标，对第一类高产中质类品种，除保持产量稳中有升外，应注重各项品质性状的全面改良与提高;对第二类中产中质类品种，除注意增加穗粒数和千粒质量提高产量外，还应注意改良其降落数值、稳定时间和沉淀值等品质性状;对第三类中低产中上质类品种，除保持各品质性状指标稳中有升外，应着重提高穗粒数和千粒质量，方可实现高产优质的预期目标。

(3)产量、产量性状与品质性状间的偏相关分析表明，各性状间的相关系数均未达显著水平。说明产量、产量性状与各项品质性状相互影响是可以克服的，可以同时达到高产优质的目标。密度不仅与产量正相关程度较强，并且同蛋白质、湿面筋呈显著的正相关，因此在注重提高穗粒数和千粒质量的同时，加强对容重的选择，可能是实现小麦高产优质的有效途径。

［1］薛觉民，韩春琏，曹家林. 山西省小麦生态区划［J］. 生物数学学报，1997，12 (5):569－574.

［2］肖枝洪，黄 征. 小麦品种(系)耐湿性的对应分析［J］. 统计与决策，2008 (19):98－100.

［3］杨崇力，罗树中. 小麦产量和品质若干性状的相关性［J］. 浙江农业大学学报，1990 (03):20－24.

［4］曹 莉，王 辉，李学军，等. 黄淮冬麦区小麦品质性状与产量性状的关系研究［J］. 干旱地区农业研究，2003，21 (2):117－121，141.

［5］曹俊梅. 新疆近年中晚熟冬小麦新品系产量和品质性状分析. 新疆农业科学，2010，47 (4):659－663.

［6］杨春霞. 小麦产量与若干品质性状的相关研究［J］. 耕作与栽培，2001 (3):11－12.

［7］黄承彦，迟 斌，曲辉英，等. 山东省小麦品种品质状况分析［J］. 山东农业科学，2004 (2):12－15.

［8］杜 强，贾丽艳. SAS 统计分析标准教程［M］. 北京，人民邮电出版社，2010.