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磷(P)是小麦生长发育必不可少的营养元素之一[1-4]。研究表明,同一作物的不同品种之间磷素利用效率存在显著差异[5-9]。筛选磷高效品种是一个复杂的过程,磷效率的高低是对多个性状的综合评价,涉及对多个指标进行综合计算和客观的分析[10]。利用主成分分析可以将复杂的多个变量简化为少数几个综合变量,可以有效避免磷高效鉴别过程中多个数据问题同时又在最大程度上获取到各个指标的完整信息[11]。聚类分析可以根据同品种间的近似关系和亲缘关系的远近对其进行合理的分类[12-13]。王林海等[14]利用聚类分析将130个小麦品种(系)根据农艺性状的不同进行分类。周丽艳等[15]利用主成分分析将11个农艺性状简化提取出5个主成分因子,利用主成分因子进行聚类分析将43个小麦品种分为7大类群。目前利用主成分分析、聚类分析的方法针对小麦农艺性状[14-17]、品质[18-19]、数量性状[20]的研究居多,但对小麦磷素吸收利用差异的研究较少。本研究基于30年长期定位施肥试验,选择能反映磷效率的定量因子,利用主成分分析法综合分析不同小麦品种磷效率差异,利用聚类分析进行分类,筛选出磷高效小麦品种,以期为小麦磷高效育种提供依据。
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1 材料与方法
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1.1 试验材料
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试验材料选用27份不同基因型的小麦品种,均已通过审定,其编号、名称以及品种特性见表1。
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试验设低磷、正常磷2个处理,施肥量见表2。
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1.2 测量及测定方法
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籽粒产量:成熟期每个处理人工收获小麦植株样段面积为0.44m2 (1m,2行,行距0.22m),人工脱粒,自然晒干进行称重,计算籽粒产量。籽粒和秸秆全磷含量采用钒钼蓝比色法进行测定[21]。
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1.3 计算公式
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植株磷积累量(kg/hm2)=秸秆质量 × 秸秆含磷量 + 籽粒产量 × 籽粒含磷量
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磷收获指数(kg/kg)=籽粒磷积累量/收获期植株总吸磷量
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磷利用效率(kg/kg)=籽粒产量/成熟期植株总吸磷量
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磷吸收效率(%)=地上部磷积累量/施磷量 ×100
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变异系数(%)=标准差/平均值 ×100
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10 0 kg小麦籽粒需磷量(kg)=植株吸磷量/产量 ×100
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1.4 数据处理
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每个指标为2017年和2018年数据的平均值,每年数据为3次重复测定的平均值;数据统计采用Excel 2010,主成分分析和聚类分析采用SPSS 25.0软件处理。
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2 结果与分析
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2.1 供试小麦品种12 个磷效率指标间的差异
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由表3可知,供试品种指标间存在差异。P1处理除磷收获指数外,其他指标的变异系数均大于10%;P0处理除籽粒含磷量、磷收获指数、100kg小麦籽粒需磷量、磷利用效率外,其他指标的变异系数均大于10%,说明指标间的差异显著。指标之间的差异导致小麦品种间存在差异。表3说明小麦品种具有遗传多样性,品种间存在选择潜力。
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2.2 12 个磷效率指标相关性分析
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低磷处理相关性分析(表4)表明,籽粒产量与穗数,籽粒总吸磷量与籽粒产量、穗数,秸秆质量与籽粒产量、穗数、籽粒总吸磷量,秸秆总吸磷量与籽粒产量、穗数、籽粒总吸磷量、秸秆质量、秸秆含磷量,植株磷积累量与籽粒产量、穗数、籽粒总吸磷量、秸秆质量、秸秆总吸磷量,100kg小麦籽粒需磷量与籽粒含磷量,磷利用效率与秸秆质量,磷吸收效率与籽粒产量、穗数、籽粒总吸磷量、秸秆含磷量、秸秆总吸磷量呈极显著正相关 (P<0.01);磷收获指数与秸秆含磷量、秸秆总吸磷量呈极显著负相关(P<0.01);100kg小麦籽粒需磷量与磷收获指数呈显著负相关关系(P<0.05)。
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正常磷处理相关性分析(表5)表明,籽粒产量与穗数、籽粒总吸磷量、秸秆质量、植株磷积累量、磷利用效率、磷吸收效率,穗数与籽粒总吸磷量、秸秆质量、植株磷积累量、磷吸收效率,籽粒含磷量、秸秆含磷量、秸秆总吸磷量与100kg小麦籽粒需磷量,籽粒总吸磷量与秸秆质量、植株磷积累量、磷吸收效率,秸秆质量与植株磷积累量、磷利用效率、磷吸收效率,植株磷积累量与磷吸收效率之间存在极显著正相关关系(P<0.01);籽粒产量与籽粒含磷量、100kg小麦籽粒需磷量,籽粒含磷量、100kg小麦籽粒需磷量与磷利用效率,秸秆含磷量、秸秆总吸磷量与磷收获指数之间存在极显著负相关关系(P<0.01);籽粒产量与秸秆含磷量,秸秆含磷量与磷利用效率,磷收获指数与100kg小麦籽粒需磷量之间存在显著负相关关系(P<0.05)。
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上述结果表明指标之间存在显著或者极显著相关性,说明12个指标反映磷效率的信息有一定的重叠。因此可以通过主成分分析方法删除重叠变量,在尽可能保持原有信息的基础上,全面、客观地评价磷效率。
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2.3 主成分分析
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2.3.1 主成分提取
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利用SPSS 25.0进行主成分分析得到解释总方差 (表6)。根据主成分分析研究理论,当累计贡献率 ≥ 85%即可表征原始数据的大部分信息[22]。由表6可知,2种磷处理3个主成分特征值均大于1,累积贡献率≥ 88.44%,基本包含了磷效率的总信息量。由表7可知,第1主成分主要包括籽粒产量、籽粒总吸磷量、植株磷积累量,其中籽粒总吸磷量、植株总吸磷量、磷利用效率、磷吸收效率特征向量均为正值,有利于磷效率的提高。第1主成分主要反映了植株磷积累量和磷吸收效率。第2主成分主要受秸秆总吸磷量、100kg小麦籽粒需磷量、磷利用效率的影响,其中秸秆总吸磷量对第2主成分的影响较大。第3主成分主要包括籽粒含磷量、磷收获指数、磷利用效率,这说明适度降低收获指数有利于提高磷利用率。
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注:* 表示在0.05水平(双侧)上显著相关,** 表示在0.01水平(双侧)上极显著相关;磷效率指标籽粒产量、穗数、籽粒含磷量、籽粒总吸磷量、秸秆质量、秸秆含磷量、秸秆总吸磷量、植株磷积累量、磷收获指数、100kg小麦籽粒需磷量、磷利用效率和磷吸收效率分别用字母H1、H2、H3、H4、H5、H6、H7、H8、H9、H10、H11和H12表示。下同。
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2.3.2 供试小麦品种主成分得分值
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以3个主成分对应的方差贡献率为权重得到综合方程:
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综合分值越高,表明该品种综合磷效率越高。供试小麦品种综合得分值见表8。由表8可知,在2种磷水平得分值均较高的品种为许科168、洛麦34,小麦籽粒产量以及籽粒总吸磷量均较高,对第1主成分贡献最大,所以综合值较高,磷高效综合值较好。在2种磷水平得分值均较低的品种其籽粒产量、籽粒总吸磷量较低,对第1主成分贡献较小,所以综合得分较低,磷高效综合值较差。
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(续表)
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注:F1、F2、F3分别代表第1、第2、第3主成分得分,F代表综合性主成分得分。
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2.4 供试小麦品种聚类分析结果
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基于不同小麦品种的综合得分值,利用最短距离法将27个小麦品种进行聚类分析,以欧式距离为3将所有品种分为4个类群(图1,图2),由图1可知P0处理第1类群有3个品种,分别为许科168、洛麦34、洛麦26,综合值为3.12~4.28。第2类群有6个品种,分别为偃高21、郑品麦8号、中育1220、周麦32、中育895、存麦8号,综合值为0.48~2.17。第3类群有8个品种,分别为偃高58、洛麦31、郑麦113、新麦29、周麦27、新麦30、郑麦379、漯麦18,综合值为-0.49~0.09。第4类群有10个品种,分别为周麦30、西农979、洛麦29、百农4199、西农511、兰考198、中育1211、周麦22、周麦28、丰德存麦5号,综合值为-2.26~-0.98。
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由图2可知,P1处理第1类群有4个品种,分别为郑麦113、偃高21、许科168、洛麦34,综合值为1.57~2.77。第2类群有5个品种,分别为中麦895、周麦28、周麦22、百农4199、郑品麦8号,综合值为0.51~1.02。第3类群有7个品种,分别为中育1211、西农511、周麦32、偃高58、洛麦29、洛麦26、存麦8号,综合值为-0.25~0.31。第4类群有11个品种,分别为新麦29、兰考198、中育1220、郑麦379、洛麦31、周麦27、周麦30、西农979、丰德存麦5号、漯麦18、新麦30,综合值为-0.56~-1.74。其中第1类群判定为磷高效利用品种;第2类群判定为磷中效利用品种;第3和第4类群判定为磷低效利用品种。2种磷处理均为高效的判定为磷高效品种,P1高效和P0低效判定为磷中效品种;P1低效和P0低效判定为磷低效品种。
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图1 供试小麦品种低磷条件下聚类分析
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图2 供试小麦品种正常磷条件下的聚类分析
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综合2种磷处理,本研究中初步将27个小麦品种分为3种磷效率类型:许科168、洛麦34为磷高效品种;郑麦113、偃高21、中麦895、郑品麦8号为磷中效品种;周麦28、周麦22、百农4199、中育1220、中育1211、西农511、周麦32、偃高58、洛麦29、洛麦26、存麦8号、新麦29、兰考198、郑麦379、洛麦31、周麦27、周麦30、西农979、丰德存麦5号、漯麦18、新麦30为磷低效品种。
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3 讨论
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磷高效品种筛选是减少磷肥用量、农田环境污染和提高作物磷素利用率的有效途径[8]。研究表明,植株的农艺性状、产量、磷素的吸收可作为筛选磷高效品种的指标[16,23-24]。周思远等[23]的研究表明,变异系数越大,作物受磷素影响的差异也越大。本研究通过对27个小麦品种的12个磷效率指标进行测定,发现12个磷效率指标的变异系数范围为2.72%~36.60%,这说明品种间存在丰富的遗传变异,具有筛选潜力。本研究相关性分析结果显示,小麦磷效率指标之间存在不同程度的相关性,彼此相互影响。其中植株磷素积累量与籽粒产量、秸秆质量极显著正相关。这与阳显斌等[5]关于小麦不同磷素吸收利用差异的研究发现不同生育期小麦植株磷素积累量与植株生物量之间呈现极显著正相关的研究结果相一致。指标之间的相关性说明指标在反映磷效率的信息上有一定的重叠。主成分分析结果表明,12个小麦磷效率指标可转化为3个相互独立的综合指标,累积贡献率为90.04%。根据主成分综合得分可知,许科168、洛麦34综合表现较好。第1主成分贡献率达51.99%,综合考虑要想获得产量高、磷效率高的小麦,应着重考虑籽粒产量、籽粒总吸磷量、穗数。袁园园等[10] 通过以产量为重要指标之一筛选出磷高效小麦。本研究在主成分分析的基础上进行聚类分析,将27个小麦品种分为4个类群3种磷效率类型。两种方式的结合,既简化了指标,避免了数据的重叠性,又科学客观地将供试品种按照不同的磷效率类型进行分类。本研究中初步将27个品种进行分类,为提高结果的准确性,还需进行进一步的试验验证。
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4 结论
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本研究利用主成分分析对27个小麦品种的12个指标进行分析,提取到3个主要成分,累积贡献率达90.04%,能够涵盖磷效率的大部分信息。在主成分分析的基础上利用聚类分析初步将27个小麦品种分为3种磷效率类型:许科168、洛麦34为磷高效品种;郑麦113、偃高21、中麦895、郑品麦8号为磷中效品种;周麦28、周麦22、百农4199、中育1220、中育1211、西农511、周麦32、偃高58、洛麦29、洛麦26、存麦8号、新麦29、兰考198、郑麦379、洛麦31、周麦27、周麦30、西农979、丰德存麦5号、漯麦18、新麦30为磷低效品种。
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参考文献
-
[1] Reynolds M,Foulkes M J,Slafer G A,et al.Raising yield potential in wheat[J].Journal of Experimental Botany,2009,60(7):1899-1918.
-
[2] Yang W B,Yin Y P,Li Y P,et al.Interactions between polyamines and ethylene during grain filling in wheat grown under water deficit conditions[J].Plant Growth Regulation,2014,72(2):189-201.
-
[3] 闫湘,金继运,何萍,等.提高肥料利用率技术研究进展 [J].中国农业科学,2008(2):450-459.
-
[4] 徐敏,叶协锋,刘国顺,等.磷对不同基因型烤烟幼苗生长和生理特性的影响[J].华北农学报,2006(3):23-26.
-
[5] 阳显斌,张锡洲,李廷轩,等.小麦磷素利用效率的品种差异[J].应用生态学报,2012,23(1):60-66.
-
[6] 吴沂珀,张锡洲,李廷轩,等.小麦不同磷效率品种对不同磷源的利用差异及酸性磷酸酶的作用[J].核农学报,2013,27(3):351-357.
-
[7] Malhi S S,Vera C L,Brandt S A.Seed yield potential of five wheat species/cultivars without and with phosphorus fertilizer application on a P-deficient soil in Northeastern Saskatchewan[J]. Agricultural Sciences,2015,6:224-231.
-
[8] 龚丝雨,梁喜欢,钟思荣,等.苗期耐低磷烟草基因型筛选及其磷效率[J].植物营养与肥料学报,2019,25(4):661-670.
-
[9] 张运红,姚健,杨占平,等.不同基因型优质小麦对磷素响应的差异[J].江苏农业科学,2018,46(14):75-79.
-
[10] 袁园园,董贝,曹晓慧,等.黄淮麦区小麦成株期磷高效基因型的鉴定和筛选[J].麦类作物学报,2017,37(1):56-65.
-
[11] 许小宛,姚俭昕,高雅洁,等.一批新育成小麦品种(系)主要农艺性状分析及其分子标记鉴定[J].麦类作物学报,2019,39(5):520-531.
-
[12] 孟霞,卓嘎,大次卓嘎,等.西藏部分青稞主要农艺性状分析[J].麦类作物学报,2010,30(6):1043-1047.
-
[13] 李洁,李作安,许文芝,等.大麦性状特异性聚类分析[J]. 中国农学通报,2007,23(7):217-221.
-
[14] 王林海,王晓伟,詹克慧,等.黄淮麦区部分小麦种质资源农艺性状的聚类分析[J].中国农学通报,2008,24(4):186-191.
-
[15] 周丽艳,郭振清,马玉玲,等.春小麦品种农艺性状的主成分分析与聚类分析[J].麦类作物学报,2014,30(18):60-64.
-
[16] 郜战宁,冯辉,薛正刚,等.28 个大麦品种(系)主要农艺性状分析[J].作物杂志,2018(1):77-82.
-
[17] 庄萍萍,李伟,魏育明,等.波斯小麦农艺性状相关性及主成分分析[J].麦类作物学报,2006,26(4):11-14.
-
[18] 雷加容,余敖,任勇,等.小麦品质性状的主成分分析[J]. 大麦与谷类科学,2015(2):45-48.
-
[19] 孙彩玲,曲辉英,吕建华,等.基于主成分和聚类分析的山东省区试小麦品种(系)品质的综合评价[J].山东农业大学学报(自然科学版),2014,45(4):545-551,558.
-
[20] 李卫华,伏河山,徐红军,等.42 个春小麦品种数量性状的聚类分析[J].新疆农业科学,2006(5):357-361.
-
[21] 鲍士旦.土壤农化分析[M].北京:中国农业出版社,1999.42-50.
-
[22] 荣廷昭,潘光堂,黄玉碧.数量遗传学[M].北京:中国科学技术出版社,2003.
-
[23] 周思远,毕惠惠,程西永,等.小麦耐低磷相关性状的全基因组关联分析[J].植物遗传资源学报,2020,21(2):431-445.
-
[24] 刘露露,汪军成,姚立蓉,等.不同春小麦品种耐低磷性评价及种质筛选[J].中国生态农业学报,2020,28(7):999-1009.
-
摘要
通过探究不同小麦品种磷利用效率差异,筛选出磷高效小麦品种,为培育磷高效小麦提供理论依据。本研究在“国家潮土肥力与肥料效益监测站”进行,通过对 27 个小麦品种的 12 个磷效率相关指标进行主成分分析和聚类分析,从而将不同磷效率类型小麦品种进行分类。结果表明,12 个磷效率指标存在不同程度的变异,变异系数范围为 2.72% ~ 37.69%;通过主成分分析法提取的 3 个主成分累积贡献率为 90.04%,在主成分分析的基础上进行聚类分析,初步将供试小麦品种分为 3 种磷效率类型。初步筛选出 2 个磷高效品种(许科 168、洛麦 34), 磷中效品种 4 个,磷低效品种 21 个。
Abstract
By exploring the difference in phosphorus(P)utilization efficiency of different wheat cultivars,the P-high-efficient wheat cultivars were screened,so as to provide a theoretical basis for cultivaing P-high-efficient wheat. This study was carried out at the “National Monitoring Station for Soil Fertility and Fertilizer Benefits”. By performing principal component analysis and cluster analysis on 12 P efficiency-related indicators of 27 wheat cultivars,different types of wheat with different P efficiency were analyzed with classification. The results showed that there were different degrees of variation in the 12 P efficiency indicators,and the coefficient of variation ranged from 2.72% to 37.69%. The cumulative contribution rate of the three principal components extracted by principal component analysis was 90.04%,which basically contained the total information of P efficiency. Cluster analysis was conducted on the basis of principal component analysis,and the wheat cultivars tested were divided into three types of P-efficiency. Two P-high-efficiency cultivars Xuke168 and Luomai34 were preliminarily screened out. There were four cultivars with P-middle-efficiency,and twenty one cultivars with P-inefficiency.