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灰色关联度分析法在小麦品种(系)筛选试验中的应用

2021-11-26张慧敏常鸿杰王二伟耿若飞王春英贾真真

安徽农业科学 2021年21期

张慧敏 常鸿杰 王二伟 耿若飞 王春英 贾真真

摘要 [目的]科学合理地筛选出适宜当地种植的品种(系)。[方法]利用2019—2020年度国家种质资源观测数据,对10个品种(系)的8个性状进行灰色关联度分析。[结果]加权关联系数最高的3个品种依次为平麦189、秋乐2122和平麦998,这3个品种的综合性状最优,与田间表现一致。[结论]灰色关联分析法可以有效地应用于小麦品种(系)的筛选,平麦189、秋乐2122和平麦998适宜在平顶山地区种植。

关键词 小麦;灰色关联度分析;综合性状

中图分类号 S 512.1  文献标识码 A

文章编号 0517-6611(2021)21-0036-03

doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2021.21.009

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Application of Gray Relational Degree Analysis in Wheat Varieties(Lines) Screening

ZHANG Hui-min,CHANG Hong-jie,WANG Er-wei et al

(Pingdingshan Academy of Agricultural Sciences,Pingdingshan,Henan 467000)

Abstract [Objective ]To scientifically and rationally screen out the varieties (lines) suitable for local planting. [Method] Using the data of national germplasm resources in 2019-2020, eight characters of ten cultivars (lines) were analyzed by grey correlation degree. [Result]Three varieties with the highest correlation coefficient were in the order of Pingmai 189, Qiule 2122 and Pingmai 998, the three varieties had the best comprehensive traits and were consistent with the field performance. [Conclusion]Grey correlation analysis could be used effectively in wheat varieties (lines) screening ,Pingmai 189, Qiule 2122 and Pingmai 998 were suitable for Pingdingshan area.

Key words Wheat;Gray relational degree analysis;Comprehensive characters

基金項目 农业基础性长期性科技工作国家作物种质资源数据中心观测监测任务项目(ZX01S1714)。

作者简介 张慧敏(1990—),女,河南上蔡人,研究实习员,硕士,从事小麦、大豆遗传育种及分子生物学研究。* 通信作者,副研究员,硕士,从事小麦、大豆育种及栽培工作。

收稿日期 2021-04-17;修回日期 2021-05-27

小麦(Triticum aestivum L.)是我国播种面积仅次于玉米和水稻的第三大粮食作物,其产量和品质对我国粮食安全有重大意义,每年新出现的小麦品种(系)数量也在不断增加,如何快速、高效、全面、客观地筛选出适宜当地种植的品种(系)至关重要。灰色关联度分析法克服了单一因素评价小麦品种(系)优劣的局限性,可以对多个性状进行综合评估和量化评估,并且具有样本数量少、操作简单、结果可靠性高等优点,在品种评价和引种筛选过程中具有较高的应用价值[1-3]。鉴于此,笔者对10个小麦品种(系)的8个性状进行了关联分析,旨在为筛选出适宜平顶山地区种植的优良品种(系)提供理论参考。……

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