刘永霞　唐粉玲　周兆禧　何应对　臧小平　曹红鑫　鞠俊杰　王必尊

摘 要 2011～2013年采用“3414”完全试验设计方案，对巴西香蕉主要农艺性状与产量之间的关系进行了相关和通径分析。结果表明，顶部2～6叶总叶面积、株高、茎围、绿叶数与产量呈极显著正相关关系，相关性最高的是茎粗，其次为顶部2～6叶总叶面积。对巴西香蕉主要农艺性状与产量之间的相关性进行回归分析，得产量预测回归模型：Y=-8 032.426+538.515D+0.102A，通径分析结果表明，茎围D和顶部2～6叶总面积A是对单株产量贡献最大的2个生长性状。但栽培时还是要协调好各性状间的关系，在强调高产育种的性状选择上，可将重点集中于这2个性状上，从而缩小育种过程中良性性状的选择范围，提高育种效率。

关键词 巴西香蕉；抽蕾期；形态参数；产量

中图分类号 S668.1 文献标识码 A

香蕉原产于亚洲热带地区，属热带、亚热带果树，其营养成分丰富、经济价值高，是我国经济效益作物之一，且香蕉成为继水稻、小麦和玉米之后的第4大粮食作物[1-4]。提高香蕉产量是香蕉栽培及育种的主要目标。香蕉产量是由多基因控制的数量性状，受多个农艺性状的共同作用和共同影响。由于植株的叶、茎等器官之间是相互联系、相互制约的有机整体，它们相互之间以及整体之间均普遍存在一定的关系[5]。目前，很多研究者已建立了众多的计算模型，能够比较精确地估算各生理因子或农艺性状与产量之间的回归关系：如大麦[6]、水稻[7-9]、大豆[10]、玉米[11]等，而有关香蕉农艺性状与产量的相关关系研究甚少，研究不同施肥水平下农艺性状与产量间的关系，不仅有助于提高香蕉施肥量的精确性，也有助于提高香蕉新品种的育种效率。本研究采用“3414”实验设计，以巴西香蕉农艺性状与产量为研究对象，对其4个主要农艺性状与产量进行了相关分析与通径分析，探讨了各农艺性状与产量的相关关系及各性状对产量的相对重要性，旨在探讨巴西香蕉形态与产量的关系，为香蕉生产和株型育种提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验地点及供试土壤

试验于2011年6月到2013年6月在海南省澄迈县福山镇文社村东边群图岭进行。试验蕉园的面积共6 hm2。供试土壤类型为玄武岩砖红壤土，土样于试验前采集0～20 cm耕作层土壤，土壤经风干、磨细、过筛等处理后测试土壤基本农化性状，测试方法参照文献[12]。经测定：pH值为5.06，有机质含量8.7 g/kg，水解性氮62.7 mg/kg，有效磷16.69 mg/kg，速效钾41 mg/kg，肥力中等，钾含量偏低。

1.2 方法

1.2.1 试验设计 肥料处理采用“3414”方案（见表1），随机区组设计，重复3次，小区面积150 m2，行株距1.6 m×2.5 m，每小区植蕉42株，试材为巴西品种香蕉组培苗，由中国热带农业科学院种苗组培中心提供。区组内土壤、地形等条件一致。在香蕉假植苗入田前，每株香蕉挖坑加2.5 kg香蕉茎干生物有机肥，其有机质含量≥30%，N、P2O5、K2O≥4%，化肥施用时间及比例参照匡石滋等[13]的方法，田间管理技术参照高广平等[14]的方法。

1.2.2 试验方法 抽蕾期，每个处理随机选取巴西香蕉3株，测量茎高（从地面至顶部两叶叶柄交叉点的距离），以H表示，单位：cm；茎围（离地面10 cm处假茎周长），以D表示，单位：cm；叶长（叶基到叶尖的距离）；叶宽（最宽处的叶片宽度，测时与叶长垂直）；计算顶部2～6叶总叶面积和，以A表示，单位：cm2，方法参照刘永霞等[15]的研究结果；绿叶数，以G表示；采收时称量单株果重，记录单株果重，以Y表示，单位：g/株。

1.2.3 数据处理及模型构建 数据用SPSS16.0及Sigmaplot10.0进行回归分析，得出相应的回归模型，并对模型进行差异显著性分析。

（1）巴西香蕉叶面积、株高、茎围、绿叶数及产量间的关系模型。采用2011年7月～2012年6月试验资料，所有观测资料用于分析叶面积、叶长、叶宽与产量的定量关系分析及参数确定，2012年7月～2013年6月试验资料都用于模型测试和检验。因处理1是无肥处理（对照），处理2、4、8分别是缺N、缺P和缺K处理，这些处理对香蕉正常生长发育都是有影响的，为了模型的普适性，本研究建模及验证时没有采用这些处理的数据。

（2）模型检验。采用2012～2013年独立资料检验，采用实测值（Χ0）与模拟值（Χs）间绝对误差（de）、差值标准误（Sde）及相关系数（R）检验模型拟合度。

de=Χ0-Χs

Sde= （1）

式中，Χde为de的平均值，n-1为自由度（如样本数大于30，n为自由度）[16]。

2 结果与分析

2.1 不同施肥处理的巴西香蕉形态与产量相关关系分析

抽蕾期间，香蕉产量与形态相关关系性状的相关性分析结果表明（表2），香蕉单株产量与顶部2～6叶总叶面积、茎围及株高呈极显著正相关关系，相关性最高的是茎粗，其次为顶部2～6叶总叶面积。顶部2～6叶总叶面积、绿叶数、茎围及株高间都是显著正相关关系。

2.2 巴西香蕉产量与形态的回归模型

进行巴西香蕉产量与巴西香蕉顶部2～6叶总叶面积、绿叶数、茎围及株高的多元线性回归分析和通径分析，筛选影响香蕉产量的最主要因子。采用逐步回归方式从所有可供选择的自变量顶部2～6叶总叶面积、绿叶数、茎围及株高逐步地选择加入或剔除某个自变量，直到建立最优的回归方程为止，明确主要性状对香蕉产量的贡献大小。表3表明，随着自变量被逐步引入回归方程，回归方程的相关系数和决定系数在逐渐增大，说明引入的自变量茎围D、顶部2～6叶总叶面积A对香蕉总产量的作用在增加，其决定系数R2=0.856，则剩余因子e==0.379，说明对单株产量有影响的自变量除茎围D、顶部2～6叶总面积外，还有一些影响较大的因素没有考虑到，如丰锋等[5]的研究结果表明香蕉产量与茎周、果指长度、果指数量、果穗轴直径等性状均存在一定的相关关系，今后研究要综合考虑，精确定量产量与不同生育期的香蕉叶、茎、果指等形态的关系，为育种提供理论参考。

表4给出了各自变量的偏回归系数、方程截距、通径系数（即通径系数）、标准误差以及相对应的显著性检验结果，从而可得线性回归方程为：

Y=-8 032.426+538.515D+0.102A

由通径系数可以看出自变量茎围、顶部2～6叶总叶面积对香蕉单株产量的直接作用分别是：PDy=0.554、PAy=0.428。显著性检验结果表明，茎围、顶部2～6叶总叶面积的回归系数的显著性均小于0.05，表明自变量与因变量间存在显著性差异，有统计学意义均应留在方程中。

由表2可得自变量与因变量、各自变量间的相关系数。茎围D、顶部2～6叶总叶面积A自变量间的相关系数是rDA=0.771，自变量茎围D、顶部2～6叶总叶面积A与单株产量Y间的相关系数分别是：rDY=0.884，rAY=0.855，自变量茎围D通过顶部2～6叶总叶面积A对单株产量的间接通径系数为：rDA×rAY=0.771×0.855=0.659，自变量顶部2～6叶总叶面积A通过茎围D对单株产量的间接通径系数为：rDA×rDY=0.771×0.884=0.681。

由表4获得茎围D对单株产量的直接作用最大，顶部2～6叶总叶面积A次之。通过分析间接通径系数发现，自变量顶部2～6叶总叶面积A通过茎围D对单株产量的间接作用较大，其间接通径系数为0.681。因此，自变量顶部2～6叶总叶面积A及茎围D对单株产量的增加均具有重要作用。

2.3 模型检验

利用2012～2013年剩余资料仅对假茎茎围D、顶部2～6叶总叶面积A与产量模型进行检验：分别输入相应的假茎茎围、顶部2～6叶总叶面积A，可得到相应的产量模拟值。图1是对回归方程模型检验。实测值与模拟值的1 ∶ 1关系图表明，实测值与模拟值拟合效果均较好（图1）。

对香蕉单株产量的实测值与模拟值进行统计检验，检验结果表明，抽蕾期以巴西香蕉假茎茎围D、顶部2～6叶总叶面积A获得的香蕉单株产量模拟值与实测值的平均绝对误差、差值标准误和相关系数均达极显著水平，差值标准误Sde=325.588 1，相关系数R=0.894，达极显著水平，平均绝对误差Χde=208.782 4，表明模拟值与实测值吻合度较高。

3 讨论与结论

本研究通过多元线性回归分析和通径分析，筛选出影响香蕉产量的最主要因子：巴西香蕉假茎茎围D与顶部2～6叶总叶面积A，且都与产量成显著正相关关系，茎围D对香蕉产量的直接贡献最大，顶部2～6叶总叶面积A次之，并在此基础上，建立了香蕉单株产量估测模型：Y=-8 032.426+538.515D+0.102A，经2012～2013年独立试验资料检验，香蕉单株产量模拟值与观测值拟合度均较好。

吕艳东等[17]的研究结果表明，在保证倒1节间粗的基础上，增加其下部节间的粗度有利于高产。丰锋等[18]的研究结果表明，茎周与产量的相关性也比茎高、果指长度等与产量的相关性好，匡石滋等[12]的研究结果表明，在一定的施肥范围内香蕉产量随着茎粗的增加而增加，这与本研究的结论一致，究其原因可理解为：一方面是随着茎粗的增加，香蕉茎秆中维管束数目、面积明显增多、增大，这既是有利于有机物质的运转的通道，又是增强茎秆抗倒强度的因素之一，也是产量增加的一个原因；另一方面，研究表明顶部2～6叶总面积通过茎围对单株产量的间接作用较大，暗示叶片生产的光合产物除生长消耗外，大部分运抵茎部贮藏，于开花结果期间运出，用于花果的形成，因此，较粗的茎部能提供更多养分用于产量形成。

另外，叶片是作物的主要光合器官，其面积大小直接影响到光合速率和光合效能，叶面积指数越大，在单位面积上，利用的光能就越多，光合产物就越多，当叶面积指数超过最适叶面积指数后，叶面积指数越大，叶片间的重叠遮蔽越严重，有效光合面积明显降低，光合产物的生产反而显著减少。

香蕉抽蕾后植株已不再长叶片，根系的抽生也基本上停止，由田间实践知，香蕉一片半叶保一梳香蕉，香蕉断蕾是根据断蕾时叶片数量决定留香蕉梳数。据了解，香蕉断蕾时一般留6～7梳香蕉，抽蕾时叶片在10片叶左右。以不同叶龄的叶片来说，叶片生长尚未完成时，本身产生较少光合产物，不向外运出，反而从别处输入光合产物，供幼叶生长用。一旦叶片长成，形成大量光合产物，就向外运送光合产物。老叶的光合产物形成渐少，输出的数量亦减少，最后停止输出。抽蕾后香蕉顶部6片叶长成，且受光面积最大，下部叶片较老，受光面积甚少，因此，顶部6片叶成为香蕉果实有机物的重要输入源。顶部叶是苞叶，短小，不属正常叶，故本研究只研究了顶部2～6叶叶形态与产量的关系。

丰锋等[3]的研究结果表明，香蕉种植密度在2 083～3 125株/hm2范围内时，随着种植密度的增加，并不显著影响香蕉的生长（茎高、茎周、叶长、叶宽），而单株产量随密度的增加而减小，2 500株/hm2时单株产量最高；而本研究采用的实验布置就是2 500株/hm2，适宜的密度，不仅为试验区的香蕉提供了充足的水肥、阳光，也为香蕉产量的形成提供了最适叶面积。作物产量是一个综合指标，作物产量提高的最佳途径是要求品种各性状之间协调发展，不能片面追求单一目标性状的提高。因为不同性状对产量及其构成因素贡献的大小和方向不同，不同的作用方向、大小可能相互抵消，掩盖了它们间的真实关系，因此使众多的研究结论不尽一致。另外，由于各地自然条件及栽培措施均有所不同，有时甚至差别很大，本模型是否适用还需进一步验证。

参考文献

[1] 潘孝忠， 曾建华.海南香蕉平衡施肥的现状与发展前景[J]. 安徽农学通报， 2007， 13（10）： 81-83.

[2] 王艳琼， 魏守兴.不同种植模式对巴西香蕉生长及产量的影响[J]. 热带农业科学， 2009， 29（4）： 20-25.

[3] 丰 锋， 叶春海， 王季槐， 李映志.种植密度对香蕉生长及产量的影响[J]. 热带作物学报， 2007， 28（1）： 40-43.

[4] 林继雄. 香蕉对钾素养分需求量与株型有关[J]. 世界热带农业信息， 2010（5）： 26.

[5] 丰 锋， 叶春海， 李映志， 等. 香蕉主要农艺性状与产量相关性的研究[J]. 福建果树， 2007（2）： 6-8.

[6] 方桂英， 杜向红， 张保军， 等. 约旦野生大麦种质资源形态与产量性状分析[J]. 西北农业学报， 2010， 19（6）： 78-83.

[7] 周丽慧， 谢永楚， 陈 涛， 等. 水稻剑叶形态与产量的关系及相关性状的QTL分析[J]. 江苏农业学报， 2012， 28（6）： 1 207-1 211.

[8] 侯立刚， 赵国臣， 齐春雁， 等. 吉林省水稻品种株型形态、 穗部形态与产量关系的研究[J]. 吉林农业科学， 2010， 35（5）： 1-3， 19.

[9] 张力焱， 吕 岩， 王宇飞， 等.沙地水稻各农艺性状与产量关系的回归分析[J]. 内蒙古民族大学学报（自然科学版）， 2013， 28（3）： 287-291.

[10] 杜吉到， 郑殿峰， 梁喜龙， 等. 不同栽培条件下大豆主要叶部性状与产量关系的研究[J]. 中国农学通报， 2006， 22（8）： 183-187.

[11] 宋继娟， 柳金来， 周柏明， 等. 玉米穗部性状与产量关系的研究[J]. 吉林农业科学， 2006， 31（4）： 11-13.

[12] 周鑫斌， 石孝均， 孙彭寿， 等. 三峡重庆库区柑橘园土壤养分丰缺状况研究[J]. 植物营养与肥料学报， 2010， 16（4）： 817-823.

[13] 匡石滋， 田世尧， 李春雨， 等.香蕉氮﹒磷﹒钾施肥效应模型探析[J]. 安徽农业科学， 2011， 39（1）： 147-150， 175.

[14] 高广平， 易干军， 魏岳荣. 香蕉栽培管理技术研究概况[J]. 中国农学通报， 2010， 26（10）： 337-342.

[15] 刘永霞， 周兆禧， 唐粉玲， 等. 巴西香蕉叶面积与叶片形态特征关系的定量分析[J]. 热带作物学报， 2013， 34（9）： 1 641-1 645.

[16] 曹宏鑫， 张春雷， 李光明， 等. 油菜生长发育模拟模型研究[J].作物学报， 2006， 32（10）： 1 530-1 536.

[17] 吕艳东， 郑桂萍， 刘梦红， 等.寒地早粳稻秆部性状与产量关系的研究[J]. 种子， 2010， 29（1）： 41-47.

[18] 丰 锋， 叶春海， 李映志， 等. 香蕉主要农艺性状与产量相关性的研究[J]. 福建果树， 2002， 141（1）： 6-9.