杨锦越 宋 碧 罗英舰 张 军 刘 婕 杨 翠 卢 慧

（贵州大学农学院，贵阳 550025）

玉米是中国三大粮食作物之一，也是西南地区主要的粮食作物[1]。大量研究表明，适当增加种植密度是实现玉米高产的重要途径[2-7]，但种植密度的增加，导致玉米株高增高、茎粗减小、茎秆强度降低，从而增加玉米植株倒伏率和倒折率，显著降低玉米产量；不同品种对密度的反应不同，同一密度下不同品种农艺性状和产量差异明显[8-13]，因此，对不同玉米品种耐密性分析与评价，具有重要的理论价值和实践意义。主成分分析法是利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复[14]，目前已经广泛用于作物耐旱性、耐瘠性和品质方面的综合评价。任伟等[15]利用模糊隶属函数法对12个青贮玉米品种进行了综合评价；覃永嫒等[16]以产量抗旱系数（DC）、产量抗旱指数（DI）、产量抗旱隶属度（SV）为评价指标，结合主成分分析对玉米种质耐旱性进行综合评价；张健等[17]利用灰色关联度法对不同玉米品种进行综合评价。目前，关于不同玉米品种耐密性的研究主要集中在北方地区[13]，针对西南地区研究的品种较为单一，目前未见该模式下对不同玉米品种耐密性的研究。本研究通过设置不同的种植密度，采用主成分分析法和聚类分析对20个玉米品种的农艺性状在高密度下的表现进行综合评价，为西南地区选择耐密玉米品种提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 供试材料 供试玉米品种20个，见表1。

表1 供试玉米品种名称及来源

1.2 试验设计 试验于2017年3-9月在贵州省遵义市播州区石板镇（27°13′N，106°17′E）进行，该地区属中亚热带季风性湿润气候，年平均气温14.9℃，无霜期291d，降雨量1035.7mm。供试土壤有机质26.23g/kg，碱解氮80.50mg/kg，全磷17.52mg/kg，速效磷 23.74mg/kg，全钾 23.15g/kg，速效钾226mg/kg。

采用二因素裂区设计，主处理为种植密度，即5.25万株/hm2、6.75万株/hm2，副处理为玉米品种（表 1）。小区面积 25.5m2（7.5m×3.4m），3次重复。采用宽窄行种植，宽行0.8m，窄行0.4m。基肥每 hm2施 用 复 合 肥（N∶P2O5∶K2O=15∶15∶15）600kg，在拔节期和大喇叭口期追施尿素，施用量分别为150kg和225kg。其他栽培管理措施同当地大面积生产。

1.3 测定项目及方法

1.3.1 株高、穗位高、茎粗 在成熟期每个小区选取有代表性植株10株，测量株高、穗位高和茎粗（地上第3节节间）。茎粗系数（%）=茎粗/株高×100%，穗位高系数（%）=穗位高/株高×100%。

1.3.2 茎秆穿刺强度、茎秆压折强度、茎秆压碎强度 在玉米吐丝后25d，每个小区选取有代表性植株3株，剥去叶片和叶鞘，采用 YYD-1 型茎秆强度测定仪（浙江托普仪器有限公司生产）测定植株地上部第3～5节、穗上1节和穗下1节。方法：将横截面积为0.01cm2的测头沿茎秆中部垂直于茎秆方向匀速缓慢插入，读取其最大值，即为茎秆穿刺强度；将各节分别平放在测定仪的凹槽内，迅速压下使茎秆压折，读取最大值，即为茎秆压折强度；将横截面积为1cm2的测头垂直于茎秆节间中部匀速缓慢压下，直到茎秆破裂，读取最大值，即为茎秆压碎强度。最后，计算5个节间茎秆强度的平均值。

1.3.3 倒伏率和倒折率 在成熟期对每个小区进行调查，记录各小区总株数、倒伏数（植株与地面夹角小于60o）、倒折数（植株折断的株数）。倒伏率（%）=倒伏株数/总株数×100%，倒折率（%）=倒折株数/总株数×100%。

1.4 数据分析 采用Microfost Excel 2007进行数据处理，DPS和SPSS 19.0软件进行数据统计与分析。

2 结果与分析

2.1 玉米主要农艺性状测定值 变异系数是衡量性状指标中各观测值差异程度和变异范围的统计量。20个玉米品种的10个农艺性状指标的变异系数存在明显差异（表2），变异系数最大是倒伏率，其次是倒折率，说明种植密度对倒伏率和倒折率的影响较大；变异系数最小的是穗位高系数、茎粗和茎粗系数，说明这些性状由品种本身内在因素决定，对种植密度的敏感度较小；茎秆压折强度变异系数（23%）和压碎强度变异系数（20%）大于穿刺强度变异系数（13%），说明种植密度对茎秆压折强度和压碎强度影响较大，对茎秆穿刺强度影响较小。

表2 玉米主要农艺性状测定表现值

2.2 玉米主要农艺性状主成分分析 利用SPSS对20个玉米品种的10个农艺性状指标进行主成分分析，结果见表3。主成分个数的提取原则为主成分对应的特征值大于1且主成分累计贡献率≥85%的前m个主成分，利用主成分分析可以对耐密性指标进行全面系统科学的综合评价。由表3可知，第1主分量贡献率为51.566%，说明第1主分量能解释玉米性状指标变异的 51.566%，第2和第3主分量贡献率分别为20.820%和14.384%。前3个主成分累计方差贡献率达86.770%，且这3个成分的特征值都大于1，能有效解释玉米品种性状指标总变异，因此可以用前3个主成分代替上述10个性状指标对玉米的品种进行评价与判断。

表3 玉米各指标主成分分析

由表4可知，对第1主成分载荷值为正且较大的是茎秆压折强度、压碎强度、穿刺强度、茎粗和茎粗系数，载荷值分别为0.877、0.875、0.818、0.805和0.803，因此茎秆压折强度、压碎强度和穿刺强度可作为第1主成分中的代表性评价指标。第2主成分贡献最大的是穗位高系数，载荷值为0.710。其次是倒折率，载荷值为0.493，即穗位高系数和倒折率是第2主成分的代表性评价指标。第3主成分贡献最大的是倒伏率，载荷值为0.906，其次是株高，载荷值为0.398，因此第3主成分的代表性评价指标是倒伏率和株高。综上所述，茎秆压折强度、穗位高系数和倒伏率可作为评价玉米品种耐密特性的指标。

表4 指标因子在主成分中载荷

利用3个主成分的特征值和初始因子载荷值，可分别计算出每个主成分所对应表达式的系数，得到以下3个主成分的表达式：

为了很好地评价20个玉米品种的耐密情况，需要按照各主成分对应的方差贡献率为权数计算综合统计F综合，即用第1主成分F1中每个指标对应的系数乘上第1主成分F1对应的贡献率再除以所提取3个主成分的贡献率之和，F2和F3中也是按照此法计算，最后将3个主成分加起来，即可得到综合得分模型，结果如下：

将20个玉米品种的10个农艺性状指标进行标准化处理，将值分别带入表达式中，可以得出因子的综合得分（表5）。综合来看，第1主成分排名前5位的品种有：金玉838、仲玉3号、金玉306、黔单16号、先玉1171；第2主成分排名前5位的品种有：筑黄 127/S02、金玉306、黔单 16号、珍禾 99、郑单958；第3主成分排名前5位的品种有：金玉932、筑黄127/S02、正红6号、靖玉1号、金玉306。综合排名来看，金玉306、金玉838、仲玉3号、黔单16号、正红6号和先玉1171这6个品种耐密性较好，筑黄99M/21、郑单958品种的耐密性较差。

2.3 玉米品种产量与农艺性状的聚类分析 20个玉米品种的10个农艺性状指标进行标准化处理，利用DPS进行聚类分析，得到20个玉米品种的聚类图（图1）。由图1可以得出，先玉1171、靖单12号、金玉306、黔单16号、仲玉3号和金玉838耐密性最强，为Ⅰ类，此类品种茎秆强度大，倒伏率低，种植密度每hm2可以控制在6.75万株以上；渝单8号、靖丰 18、正红 431、新中玉 801、筑黄 127/S02、珍禾99、正红6号、靖玉1号、金玉932、爱农001、粒收1号和荣玉1510耐密性次之，为Ⅱ类，此类品种倒伏率中等，穗位高系数偏大，种植密度应该控制在5.25万～ 6.75万株之间；筑黄99M/21和郑单958耐密性较差，为Ⅲ类，此类品种茎秆强度小，倒伏率高，可能与品种的适应性有关。聚类分析得出的结果与主成分分析得出的结论基本一致。

表5 20个品种耐密性排序

3 结论与讨论

图1 20个玉米品种聚类分析

在本试验所测定的农艺性状指标中，倒伏率的变异系数最大，说明倒伏率除了受品种自身因素影响外，所受到的其他环境因素影响也较大，这与钟成[18]的研究结果一致。在采用多项指标进行综合评价分析时，由于指标数量多而且指标之间相互关联，导致分析工作比较困难。多元统计的主成分分析是指在不损失或很少损失原有信息的前提下，将原来数量较多而且彼此相关的指标转换为新的数量少而彼此独立或不相关的综合指标，从而简化多指标分析[19-20]。目前，主成分分析方法已经广泛应用于各种问题综合评价方面，并取得了良好的效果[21-24]。本试验采用主成分分析方法，将20个玉米品种的10个农艺性状指标简化为3个彼此不相关的综合指标（主成分），这3个主成分累计方差贡献率达86.770%。从主成分分析结果看出，茎秆压折强度、穗位高系数和倒伏率可作为评价玉米品种耐密特性的重要农艺性状指标，其他指标可作为评价的参考指标，这与田晓艳[25]研究结果基本一致，评价指标的全面性还需要进一步探讨；金玉306、金玉838、仲玉3号、黔单16号、正红6号和先玉1171这6个品种耐密性较强，适合在西南地区推广种植。聚类分析结果表明，20个玉米品种可划分成3类，结果与主成分分析得出的结论基本一致。本研究为西南地区选择耐密抗倒品种提供指导依据，但还需要进行不同生态适应性研究和验证。